炒股就看金麒麟分析師研報，權威，專業，及時，全面，助您挖掘潛力主題機會！

　　來源： 阿爾法工場DeepFund

　　一次大盤意外的高開低走，將量化又一次推上風口浪尖。

　　8月28日，在印花稅減半、IPO收緊等一系列政策利好之下，A股大幅沖高回落，表現令人大跌眼鏡。

　　一時間，“量化成砸盤主力”、“T0特權”、“割韭菜”、“追漲殺跌加大市場波動”等說法充斥于網絡，量化瞬間成為眾矢之的。

　　針對市場關心的幾大問題，我們與多位業內人士溝通后，得到了如下判斷。

　　不是大盤的砸盤主力，但部分個股存在砸盤行為

　　外界之所以將量化基金認定為砸盤主力，其邏輯在于，中國的量化基金因為缺乏對沖工具，實際上就是量化T+0基金，只能通過不斷盤面做T來盈利。

　　而真實情況是，T0策略在整個策略交易中的權重不超過10%，難以撼動大盤。但T0策略中的融券T0，卻因公平性問題被推上了風口浪尖。

　　按照市場人士的說法，絕大多數量化是在擁擠的打板交易中利用券源優勢與速度優勢去“割韭菜”。所以，便會看到目前有很多交易都讓人匪夷所思，例如當天一字漲停，第二天直接跌停開盤；或者盤中拉升莫名其妙瞬間迅速被拉20cm，然后漲停封的好好的又被一筆大單砸開。

　　操盤手法也是如出一轍，比如某只股票早盤高開后，先被量化迅速拉升至漲停，并吸引大量跟風買盤封死漲停，后在漲停板上完成融券鎖定利潤并同時砸開漲停板，再通過盤中多次誘多沖擊漲停的方式，在漲停附近融券完成二次收割，甚至于尾盤再大幅拉升誘多。次日該股大幅低開，下砸過程中完成買券還券的動作，半小時后在再次拉升中完成出貨。

　　按照上述市場人士的說法，這樣的操作只存在于大型機構中，因為大型機構可以通過融券完成T0，而散戶甚至大戶甚至普通機構壓根都沒有券可以融，這就導致了一個市場兩種交易制度的怪象。

　　對此，量化機構人士卻表示，融券制度不存在不公平交易，因為融券是有公共池的，大家可以提前借。但從實際情況看，融券難時有發生，一方面券商的券源少，另一方面競爭者太多。

　　這樣看來，量化砸盤的說法并非空穴來風。但畢竟T0策略占比不大，而融券T0僅是T0策略中的一種，且即便T0策略有賣出，也會在日內等值買入回來，T0策略不會導致單邊下跌的市場走勢，所以定義為“砸盤主力”有些過于夸大了。

　　從另一組數據來看，8月28日大盤出現的單邊下跌走勢，卻與滬深股通數據重合度較高。相關數據顯示，滬深股通當天除早盤短暫出現回流跡象外，全天大部分時間均處于凈賣出狀態，最終凈賣出額超過80億元。

　　所以，究竟誰才是砸盤主力？答案不言自明。

　　主要是割游資的韭菜

　　對于指責量化“割韭菜”一事，某業內人士表示，沒有任何一種投資邏輯的實現方式會天然的“收割”誰。但從實現手法來看，量化確實有著絕對的優勢。

　　如果說散戶是徒手抓魚，游資是釣魚，那么量化則是“電魚”。這樣看來，量化的對手盤不只有散戶，即便是被視為人氣風向標的游資，在與量化的交手中，也占不到半分便宜。

　　過去，一個題材會經歷啟動、確認、發酵、加速、分歧、反包、龍回頭等階段，從而構成一個完整的題材周期，這是游資賴以操作的基礎。

　　每個階段大概都要持續至少兩三天，游資有充足的時間來復盤并及時調整策略應對市場變化。期間，不同游資會選擇自己擅長的階段去參與，有些人擅長做題材挖掘、有些人善于高位接力，還有人喜歡做龍頭股的二波機會，在各路資金的不斷接力下，一波行情才能最終走出來。

　　現在，每當一個熱點題材稍有異動，量化模型便會第一時間捕獲，量化資金也會在第一時間跟進操作，于是原來的題材周期無形中被加快了，很多游資可能還沒來得及反應，一個小周期就已經結束了。

　　體現到盤面上，便是很多熱門股的波動變得非常大，可能上午還在拉升，下午就直接跳水，游資根本來不及反應，稍有疏忽就會面臨從“大肉”到“大面”的巨大落差，做起來異常心累。

　　此外，隨著A股股票數量日益增多，量化基金已經在投研方面拉大了主觀投資者的距離，許多中長線投資者正面臨被量化基金“絞殺”的困境。

　　量化策略因為分散持倉的特性，對于個股基本面的研究要求相對較低，同時可以覆蓋大量的股票，對模型運行效率的影響甚微。同時結合中高頻交易的特性，這對主觀價值型投資者來說，無疑是毀滅性的打擊。

　　過去，一個好的趨勢股或許能持有數年，但現在，許多股票可能剛建倉趨勢就結束了。比如，某些股票被很多家量化算法選中后，不論是長周期還是短周期模式，在前期都主要是買入為主，一旦大家模型時間到期后，這些股票便會出現莫名其妙的大跌且很難再重回上升趨勢，這與各家量化模型同質化有很大關系。

　　量化交易≠程序化交易

　　過去幾年里，由于量化投資的規模大幅上升，所以每當市場發生較大波動時，就有傳言稱量化投資“追漲殺跌”造成市場波動。

　　但到目前為止，并沒有權威研究表明量化投資必然加劇市場波動。不過，按照業內人士的說法，量化作為一個整體，大部分情況下是抑制了市場波動，只有少部分情況會加大市場波動。

　　所謂抑制市場波動，是因為在量化模型里存在一定比例的反轉因子，它會抑制個股過度上漲或下跌。當外界在講“追漲殺跌”的時候，指的是價格會延續趨勢上漲或者下跌，量化一般把這個現象稱為動量因子。

　　而每個做量化投資的人，從剛開始入行就知道反轉因子經常比動量因子更賺錢。國信證券在此前的一篇專題研究中對反轉和動量因子做過研究對比，相比動量因子，反轉策略才是真正在過去很多年持續盈利的策略。但這并不意味著動量因子被完全拋棄，因為現在量化投資一般都是多策略、多因子投資的，會對不同因子都進行詳盡的分析，包括它們適用的場景和各種因子結合的情況，會綜合考慮各種市場效應。

　　所以，如果認為量化只會“追漲殺跌”，那就太小看量化投資這么多年的發展了，也小看了從事量化投資的那些高學歷的從業者了。

　　同時，我們也注意到，為了證明量化投資并不會加大市場波動，有人以國外量化發展現狀為例自證清白。

　　按照他們的說法，量化投資在國外發展的時間很長、規模很大，但多年以來并未被詬病存在惡意追漲殺跌，也沒有明顯加大市場波動。以標普為例，美國股票量化交易的份額從2011年到2018年一直上漲，但波動率直到疫情前并沒有明顯上漲的趨勢。

　　對此，市場上卻存在著另一種聲音，并以美國2020年發生的四次“熔斷”為例，將造成市場大幅波動的“元兇”指向量化。其核心觀點是，美國2020年發生的四次“熔斷”與程序化交易系統有關，因為這些系統早已設定好了交易參數，一旦股市達到某一特定程度便會執行賣出，從而加劇了市場的波動。

　　需要說明的是，量化交易≠程序化交易，不應該將兩者混為一談。

　　前者是指通過計算機程序自動生成或者下達交易指令參與本所股票交易的行為；后者則是用數學模型和計算機語言，代替人工做投資決策的投資方式。兩者區別在于，具體的投資決策 （而非交易執行）的產生是來自于人還是模型。

　　所以，關于量化“追漲殺跌”造成加大市場波動的說法，顯然有失偏頗。

現在送您60元福利紅包，直接提現不套路~~~快來參與活動吧！

海量資訊、精準解讀，盡在新浪財經APP

責任編輯：王旭