经历过8月28日A股的冲高回落，量化再度成为市场争议的焦点。
部分业内人士认为，量化T+0策略会在市场单边上涨时进行卖出，因此量化策略是28日A股的“砸盘主力”。对此，多位百亿级量化私募掌门人发布朋友圈称，量化策略永远满仓，绝非“砸盘主力”，而是“大A脊梁”。双方观点针锋相对。
事实上，今年6月市场快速调整时，量化策略助涨助跌的声音便此起彼伏。这不禁让人好奇，量化作为近年来快速发展的投资策略，究竟是“神”还是“魔”？对此，记者采访了多位业内人士，以揭开量化真正的策略内核。
(资料图片仅供参考)
量化“砸盘”质疑声四起
由于上周末一系列政策“组合拳”出台，本周一开盘，A股全线高开，上证指数开盘上涨5.06%，深证成指上涨5.77%，创业板指上涨6.96%。不过，截至当日收盘，上证指数、深证成指和创业板指收盘分别上涨1.13%、1.01%和0.96%。
上证综指8月28日走势
市场经历过冲高回落后，“量化是砸盘主力”的观点便在业内不胫而走，多位主观多头策略私募也向记者表示，量化T+0策略或许是A股冲高回落的重要原因。
“大多数量化模型会根据历史数据来设置标的的买入点位和卖出点位，28日A股开盘大涨5%，大量个股涨幅更高，很多量化模型大概率会捕捉到卖出信号，容易集体进行卖出动作。而且在坚决的卖出力量出现后，本就犹豫的资金便开始撤退。”一位业内人士直言。
一位主观多头策略私募也表示：“量化T+0策略会捕捉标的的上涨和下跌趋势，在相对高位时卖出，并在相对低位时买入。8月28日市场高开有可能会触发大量T+0交易模型的卖出动作，从而构成卖出力量。”
事实上，伴随着近年来量化私募的快速发展，市场上量化“助涨助跌”“砸盘主力”等声音不绝于耳。
比如，今年二季度，坐拥80万粉丝的财经大V、神农投资总经理陈宇就在其社交平台上发布观点称：“量化基金是割韭菜的工具，（需要）严格控制量化基金的规模。”另一位坐拥百万粉丝的财经大V、嘉越投资基金经理吴悦风也在其社交账号上表达了对于量化投资的不满。
量化私募隔空开怼
对于“量化是砸盘主力”“割韭菜”的观点，诸多量化机构表示无法认同，甚至隔空开怼。
8月29日上午，靖奇投资在其官方公众号发布文章《对不起，是量化的错！》称：“我们是量化，我们是最坚定的做多者，永远满仓热泪盈眶，不背锅。”
念空科技董事长王啸解释称，目前股票量化策略可以分为截面相对强弱策略（即Alpha选股策略）和时序策略（即T+0策略），其中T+0策略确实会在股票涨幅过高时进行卖出，但是由于其容量问题，当前T+0策略规模占量化私募总管理规模的比例不足5%；Alpha选股策略则永远满仓交易，且模型只关注股票之间的相对关系，因此完全不存在因市场高开而砸盘的逻辑基础和可能性。
“国内的量化T+0主流策略如果只做单边交易，会导致持仓无法配平，带来风险敞口。而且根据A股整体市场交易环境，量化T+0策略容量有限，不管是从策略角度还是规模角度，本周一市场的冲高回落都很难归咎于量化T+0策略。”鸣石基金相关人士也表示。
而对于量化策略加剧市场波动的观点，多家百亿级量化私募也予以反驳。
思勰投资称，参照美国市场来看，量化交易在市场中的占比提升长期会平滑波动，而且量化私募目前管理规模约1万亿元，假设纯股票持仓为6000亿元，量化交易占比也仅为15%-20%，对市场影响非常有限。
九坤投资相关负责人也表示，市场的波动分为两种，一是系统性因素引发的整体波动，但目前量化私募的主要策略为量化选股和指数增强，永远保持满仓状态，不存在与其他投资者同步减仓的必要性和可能性；二是个股的非理性波动，量化策略正是通过捕捉错误定价来实现超额收益，因此长期来看，量化策略反而可以平滑非理性波动。
灵均投资直言，目前A股量化策略中，无论是量化多头、指数增强还是中性策略，均基本保持满仓运作，在市场整体波动加剧时反而可以提供流动性，是支撑和稳定A股市场的重要力量。与此同时，伴随着量化私募的快速发展，很多头部机构进行了“降频”，每年换手率大概降至40-50倍左右，不会对市场波动产生明显影响。
主观与量化或并非“对立面”
在多位业内人士看来，量化投资对市场的影响几何尚难准确判断，但从长期来看，主观与量化投资并非“水火不容”，目前多家机构已在探索或布局主观与量化相融合的策略产品。
公开资料显示，今年4月宁泉资产发布公告招募金融工程实习生，要求其运用量化分析手段构建行业景气度指标体系，为行业资产配置提供支持。
少薮派创始人兼基金经理周良透露：“主动投资的优势在于投资逻辑清晰、容易理解，对公司和行业基本面研究深入，弱点在于主观判断容易出现偏差，能够深入研究的上市公司数量有限，而量化投资恰好能弥补这些弱点。最近3年我们一直在学习量化投资的方法论，探索两者结合的投研方法。”
6月初，止于至善投资发布公告称，将安排基于人工智能的机器人独自管理1只私募基金产品。其创始人何理表示，在公司的投研团队与AI的结合过程中，AI的作用不仅体现在量化交易程序或者选股策略层面，还融入到了研究、交易、风控等整个投资体系当中。
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