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　　量化私募又遇扩张周期。QIML的最新统计显示，截至2026年一季度末，量化“四大天王”幻方量化、九坤投资、明汯投资和衍复投资规模集体突破800亿元，迈入800亿元至900亿元区间，较去年底700亿元至800亿元区间显著抬升，距离千亿关口仅一步之遥。

　　另一组数据显示，国内百亿量化私募数量达到61家，相比2025年末增加9家。行业整体管理规模（AUM）保守测算已突破1.8万亿元，较去年四季度末大幅增长近3500亿元。

　　产品发行端，头部机构吸金能力突出，明汯投资、平方和投资、黑翼资产、衍复投资、顽岩资产、龙旗科技、宽德投资等一季度备案产品均超30只，领跑行业。

　　规模高歌猛进的同时，业绩端压力显现。受中东冲突引发的全球金融市场剧烈震荡影响，部分头部量化机构宏观策略出现近15%回撤，部分产品年内甚至出现负超额收益。

　　“宏观策略阶段性回撤属于短期扰动，后续有望修复。”上海某头部量化人士认为，在规模持续扩张下守住超额收益，才是量化机构的核心考验。

　　行业竞争重心已悄然转移。中金公司分析师周萧潇指出，量化竞争正从早期单点技术比拼，包括更快的数据、更低的延迟和更强的单模型等，逐步转向以A为枢纽的系统性能力建设。未来兼顾数据丰度与延迟容忍度的“中频区间”，将成为 AI技术落地主战场，推动量化核心竞争力重估。

　　量化基金扩容的势头不止于头部，整个行业梯队呈现出了全面上移、快速洗牌的态势。

　　截至2026年一季度末，国内百亿量化私募数量增至61家，较2025年末新增9家，其中半鞅私募、宏锡基金、量魁私募、洛书投资、优美利投资等机构新成功突围，新晋加入“百亿俱乐部”，为行业注入了新生力量。

　　从梯队分布来看，行业分层愈发清晰。诚奇基金进入600亿元至700亿元区间，黑翼资产、顽岩资产跨入500亿元至600亿元区间，茂源量化、天演资本站上400亿元至500亿元区间，进化论资产则跻身300亿元至400亿元梯队。

　　更值得关注的是，部分机构实现“跳级式”增长，鸣石基金从200亿元至300亿元区间连跃三级，直接跨入500亿元至600亿元队列，乾象投资、等也连升两级，成为一季度行业扩容的亮点。

　　规模的狂飙背后，是全行业管理体量的稳步攀升与产品发行的持续火热。据保守估算，一季度国内量化私募行业整体管理规模（AUM）已突破1.8万亿元，较2025年四季度末大幅增长近3500亿元。

　　多重资金力量的共振，成为本轮量化规模扩张的核心驱动力。有业内人士分析指出，一季度资金涌入呈现明显的机构化与多元化趋势，包括高净值客户及家族办公室的资金；银行、私行、第三方代销等渠道的资金和保险、券商资管等机构配置盘。

　　在多位私募人士看来，量化基金规模的快速增长，得益于投资者对稳健收益的需求以及量化策略在震荡市中的表现。

　　私募排排网数据显示，2025年量化策略的亮眼表现，为后续规模扩张奠定了坚实基础。当年有业绩展示的近千只指数增强策略产品，平均收益率高达45.08%，平均超额收益率达16.75%，正超额产品占比接近九成，充分彰显了量化策略较强的超额收益获取能力。

　　头部机构的业绩表现更为突出。在45家有业绩展示的百亿量化私募中，平均收益率达37.61%，且全部实现正收益，显著跑赢百亿私募整体业绩水平。从收益分布来看，行业分化态势明显：4家机构收益率处于20%以内，34家机构收益率介于20%至49.99%之间，另有7家机构收益率突破50%，展现出头部量化机构的核心竞争力。

　　不过业绩表现的分化的态势在2026年一季度发生逆转。受中东冲突引发的全球金融市场剧烈震荡影响，A股主要指数出现明显回调，在此背景下，部分头部量化机构宏观策略出现近15%的回撤，部分产品年内甚至出现负超额收益。量化人士表示，本轮超额回撤主要源于市场均值回归、策略拥挤以及外部环境冲击等影响。

　　尽管宏观策略的阶段性回撤属于短期扰动，后续有望修复，但一个更深层次的挑战正摆在行业面前：在规模快速扩张后，超额收益的衰减是大概率事件。这迫使量化机构必须不断挖掘新的因子，寻找更多元的超额收益来源。在上海某头部量化人士看来，在规模持续扩张下守住超额收益，才是量化机构的核心考验。

　　量化行业的竞争重心，曾一度聚焦于挖掘更强的单一预测信号或更快的硬件响应速度。然而，随着大模型与多智能体技术逐步落地，这一逻辑正发生根本性转变。

　　周萧潇认为，当前量化机构的核心竞争力，已不再局限于某类高频因子或某种深度学习模型的创新，而在于能否借力AI，搭建起数据、模型、交易执行、风控闭环协同的系统。这种竞争的本质是看谁的研究产能更高、系统自我进化能力更强。

　　多位量化人士也持有类似观点，“未来的竞争更多取决于综合能力，”一位量化人士指出，“每一个环节每一个细节都有软硬件投入”。

　　这种迁移背后，是Alpha来源的深层次结构变化。传统的量化优势，即“技术Alpha”，多建立在对价量数据与结构化财务指标的统计规律挖掘上。而大语言模型与智能体技术的加入，使得量化策略有机会向“认知Alpha”拓展。

　　需要明确的是，“认知Alpha”与 “技术Alpha”，二者是增量叠加的关系。这种复合正在部分缩小量化研究与基本面研究之间的差距，让机器具备了“读懂”市场情绪与基本面的能力。

　　在新媒体不断发展的环境下，各类信息的产生、传播与发酵速度显著加快，市场轮动提速，信号的半衰期呈现缩短趋势。这对投研体系提出了更高要求。周萧潇认为，在工具平权的时代，将顶尖的AI基建与量化机构深厚的数据资产、组合能力、风控能力深度绑定，方能在这个快速变化的市场中持续创造Alpha。