12月17日訊（記者 胡劼）一路高歌猛進之后，近期量化私募產品收益出現了一波顯著回調。記者關注到，伴隨本周前兩個交易日A股三大指數集體回調，量化私募產品收益回撤面有所增加。Wind數據顯示，近一周有670支產品收益為負，數量超過可比產品的一半。

這兩天的市場表現也不排除與量化席位撤出交易所的市場傳聞有關，有分析人士向記者指出。

近期，市場傳出交易所對券商下發三條交易鏈路調整規定，一是交易報盤增加延時；二是要求3個月內清退所有客戶專屬設備，包括單一客戶服務設備；三是需評估清退后對券商業務的影響。廣為流傳的量化服務器要被清理出交易所也恰是基于此，這一拔網線的政策意圖，直接指向量化交易的速度優勢。記者向券商方面求證，政策尚未明確落地。

但從記者和量化圈內人士交流的情況來看，新規若實施，在機房部署上，可能增加物理距離以及隨機的數據延遲；策略方面，主要影響的是依賴交易速度獲取收益的管理人，如T0、打板等策略，對中低頻幾乎沒有影響，但整體來看，影響或并不大。

另有分析人士指出，要想有效消除日內高頻策略對市場的干擾，或需從加大交易成本、優化策略多樣性、改善市場流動性分配等更深層次的機制入手進行調控。

近一周量化私募產品過半 告負

今年以來量化私募產品業績表現頗為亮眼。Wind數據顯示，截至發稿，沁昇價值量化1號、純元量化對沖、燊疊五谷豐登A分別實現年化收益率455.58%、190.14%、164.92%，位列市場前三；另有1434支量化私募產品獲得正收益，這意味著今年有90%的量化私募產品吃到肉，回報中位數達16.85%。

從量化管理規模的發展態勢來看，百億 陣營不斷擴大。根據私募排排網最新統計，截至11月底，今年以來共有14家量化私募管理規模首次突破100億元，新增數量創2022年以來年度新高，同時還有多家量化私募重返百億規模，百億量化私募總數隨之增加至55家。

不過，記者關注到，伴隨本周前兩個交易日A股三大指數集體回調，量化私募產品收益回撤面有所增加。Wind數據顯示，近一周有670支產品收益為負，數量超過可比產品的一半。

除了市場本身的波動之外，有分析人士認為，這兩天的市場表現很可能與量化席位撤出交易所的市場傳聞有關。

近期，針對對量化交易進行整改的市場消息廣泛流傳，交易所向券商下發三條交易鏈路調整新規，一是交易報盤增加延時，提出兩種方案，交易所直接在報盤網絡上增加廣域網延時或券商自行配備差異化帶寬線路；二是要求3個月內清退所有客戶專屬設備，包括單一客戶服務設備；三是需評估清退后對券商業務的影響。

記者向部分券商人士求證后發現，相關政策尚未明確。有分析人士指出，對于券商來說，該政策若落地實施，短期內將對券商業務構成一定壓力，尤其是前期投入大量資源建設的高速交易基礎設施可能面臨調整需求，預計將通過優化非核心交易系統布局、推進技術迭代升級等舉措，在合規框架下繼續保持業務競爭力。長期來看，政策可壓縮量化通過技術優勢進行不公平套利的空間，為普通投資者創造更透明、更公平的投資環境。

香頌資本董事沈萌在接受記者采訪時指出，量化在很大程度上會取得超過其他投資者的交易優勢，上述政策意在保護交易能力和策略相對較弱的投資者，減少部分投資者的不滿情緒，但也可能會導致每日交易規模的下降。

總體來看，新規直指高頻量化交易，主要是弱化其超低延時優勢，拉平不同交易者在物理速度上的差異，減少價格異常波動，引導量化交易規范化發展，促進交易的公平性。

日內高頻策略量化約束有限

一直以來，量化交易如同一把鋒利的雙刃劍，為市場帶來了革新，但也被詬病對其他投資者不公平。

通過算法執行，量化交易能夠避免人為情緒影響，在市場波動中保持理性。在市場下跌時，算法驅動的流動性供給能快速吸收拋壓，平抑指數波動，避免恐慌性踩踏。這種市場穩定器效應源于其基于大數據與機器學習的科學決策，能有效過濾情緒干擾，提升定價效率。

然而，若機構通過量價策略在下跌初期集中拋售，觸發算法跟風止損，就會形成下跌-拋售-再下跌的負反饋循環。值得警惕的是，量化交易系統能實時獲取并處理大量市場數據，挖掘市場規律，并可在毫秒級完成交易，快速捕捉市場機會，這種技術優勢可能演變為公平性爭議。因為相比之下，散戶處于信息劣勢，進一步拉大了博弈差距。

原本交易所部署的機房是為了方便券商或者是期貨公司展業的，因為有些小機構沒有能力自建機房，交易所租給他們一個機房位置，相當于物理位置是在交易所里面。但是后來就慢慢演變成租給高頻團隊用了，對他們來說更需要速度優勢。一位量化私募人士告訴記者。

從記者和量化圈內人士交流的情況來看，網傳新規若實施，在機房部署上，可能增加物理距離，以及隨機的數據延遲；策略方面，主要影響的是依賴交易速度獲取收益的管理人，如T0、打板等策略，這些策略對速度要求極致、交易也比較集中，更容易受到影響，但整體對量化機構的整體影響并不大。

現在期貨里面主要是外資為主，對這部分高頻交易者來說，會面臨比較大的影響；其次是對股票交易中的打板、T0策略影響較大，特別是他們原先的策略依賴速度的話。一位量化圈人士指出，上述政策對中低頻，比如主觀交易、選股、日內高頻策略幾乎沒有影響。尤其是日內高頻策略，因為其并不依賴速度，即使用到高頻數據，也是盤后去算，盤中不做交易。

另有金融從業者持有相似的觀點，認為政策主要影響的是打板量化策略。但該人士同時表示，相較于打板策略，日內高頻沒有那么顯眼，但實際上對A股的影響不可小覷。他指出，日內高頻量化的交易機制，是比較容易抑制個股走出大波段上漲行情的一種策略。

記者了解到，日內高頻策略的核心在于通過算法捕捉極短期價格波動，其典型操作是設定一個微小的利潤閾值，例如1%，在股價達到該漲幅時賣出，回落時再買回，通過這種反復的吃小肉操作積少成多。

與擇時量化策略相比，日內高頻策略的開發難度較低。擇時量化需精準判斷市場趨勢，模型復雜度高；而日內高頻策略更依賴短期價格波動捕捉，技術實現相對簡單。此外，日內高頻策略無需支付高昂的交易所機房托管費，其對交易速度的依賴度也低于高頻套利策略。

從目前的政策趨勢來看，一方面，在監管框架持續優化的背景下，以高頻交易為主的小型量化機構可能面臨市場出清壓力，這將促使行業整體策略重心從過往的速度競賽轉向基本面研究與價值挖掘，從而推動市場投資邏輯回歸公司價值本源。

另一方面，增加交易延時或者清退交易所部署的機房，不足以有效消除日內高頻量化策略對市場的干擾。這是因為其影響不僅源于交易速度，更在于策略同質化導致的流動性虹吸效應，以及由此引發的市場短期波動放大。如進一步應對，需從加大交易成本、優化策略多樣性、改善市場流動性分配等更深層次的機制入手進行調控。（ 胡劼hujie@lanjinger.com）