界面新闻记者 | 刘沥泷
界面新闻编辑 | 宋烨珺
进入7月，科技股走势可谓跌宕起伏。
科创50指数在7月1日盘中触及历史新高2255.25点，但到了7月20日，盘中最低下探至1646.39点，区间最大跌幅约为27%。随后市场情绪反转，7月21日该指数暴涨10.73%，而7月22日至7月24日则分别收跌2.26%、3.78%和0.14%。
短短18个交易日里，这种剧烈震荡再次将“量化基金砸盘”以及“助涨助跌”的话题推至风口浪尖。
规模日益庞大的量化基金，究竟给A股市场生态带来了何种冲击？
暴涨暴跌背后的推手？
近期部分科技股高位跳水迹象明显。据Wind数据，7月1日至7月20日期间，多达185只个股区间最大回撤超过50%，另有1259只个股自最高点算起最大跌幅落在30%-50%之间。
截至7月20日，A股市场两融余额合计降至2.72万亿元，较7月1日的3.03万亿元净减少了3000亿元。至此，两融余额已连续13个交易日呈现减少态势。
事实上，A股市场的暴涨暴跌苗头早已显露。
若剔除2023年初因DMA受限引发的快速下跌，以及2024年“9.24”政策后市场的极速拉升这两段极端行情，界面新闻统计了2023年至2026年间过去60个交易日涨幅超100%的股票数量（即翻倍股票数量）。数据显示，在2024年9月前，这一数值主要在50至100只之间波动；而“9.24”行情之后，翻倍股票数量急剧攀升，至今年6月一度高达450只。
图：A股市场60日涨幅超过100%的股票数量情况（剔除极端行情之后，截至7月20日更新）
数据来源：Wind、界面新闻整理
界面新闻的另一组统计也印证了这一趋势。2025年5月后，20日跌幅超30%的股票数量稳步增加，尤其是2026年之后，这一数字从200个起步不断走高，至7月份已升至1877个。
图：20日最大跌幅超过30%的股票数量情况（截至7月20日更新）
数据来源：Wind、界面新闻整理
大岩资本向界面新闻透露，当前量化基金主流使用的因子包括价量因子、基本面因子及端到端机器学习因子。其中，短周期高频价量因子拥挤度最高，同质化问题相对突出。由于大量资金集中于此类因子，一旦市场流动性骤变或情绪发生剧烈切换，短时间内的同向买卖极易在局部放大波动。
“主观交易往往受人性贪婪与恐惧左右。”深圳某私募人士陈临川（化名）对界面新闻表示，“例如个股快速上涨时，有人选择止盈离场，也有人畏高不敢介入，大家不会一致做多；而当个股高位回调时，有人继续观望，有人趁机‘抄底’，也不会出现一致性杀跌。因此，个股波动往往被无形限制在一定区间内。”
“相比之下，量化基金主要依赖历史数据决策，极大规避了人的主观情绪干扰。只要因子有效，模型就会提示买入，不存在畏高心理。即便部分个股短期涨幅巨大，仍有大量量化资金会一致性强行买入；反之，当个股由涨转跌，量化基金也会毫不犹豫按模型提示一致卖出，从而加剧个股波动。”陈临川补充道。
广州某量化团队负责人郑伟（化名）分析称，A股历来有情绪炒作的传统，过去这类行为主要由游资主导，其决策依据多为消息面、市场热度及情绪指标。
郑伟透露，近年来部分超短线游资也开始借助模型辅助决策，同时部分量化基金给予游资关注的舆情、动量等因子更高权重。这些变化间接放大了市场的情绪化交易，进而导致个股暴涨暴跌。
量化助推极致分化
量化基金也在很大程度上加剧了市场的极致分化。
陈临川指出，近年大量资金通过购买宽基ETF间接入市，使得市场指数成分股的溢价效应更为显著。
Wind数据显示，2026年1月1日至7月20日期间，上证指数下跌4.35%，创业板指上涨7.49%，科创50指数大涨27.86%。与此同时，全市场5203只个股年内平均涨幅为-12.7%，中位数为-20.2%，其中4160只个股股价处于下跌状态，占比达80%。
图：2026年以来A股市场个股的涨跌幅情况（截至7月20日更新）
数据来源：Wind、界面新闻整理
量化基金的“主战场”恰好指向指增类产品。
参考中信证券研报，截至2026年一季度末，公募量化基金中，指数增强策略规模占比62%，类指数增强策略占比16%，两者合计接近80%。在2.8万亿私募量化总规模中，量化股票策略体量接近1.5万亿元。
私募排排网数据显示，2026年上半年备案的指数增强产品达1947只，占同期股票策略产品备案量的37.70%，较2025年同期增幅达67.70%。据悉，私募指数增强产品绝大多数均为量化产品。
“资金持续涌入宽基ETF为相关指数走强提供了坚实支撑。量化指增类产品可‘搭便车’，享受指数稳步上涨带来的贝塔收益，借此吸引投资者认购，并承接低利率环境下机构对稳健收益产品的配置需求。另一方面，量化基金通过发行指增吸纳的大量资金，会批量投入指数成分股，进一步巩固指数上涨趋势。”陈临川解释道。
分化还体现在资金抱团科技股核心主线。
郑伟表示，量化模型跟踪的是相对连续一段时间内有赚钱效应的因子。在公募基金不断抱团推动科技股走强的过程中，量化基金容易识别出相关因子的有效性，并根据模型提示配置相关方向。其买入行为驱动股价上涨后，又会使该因子有效性进一步加强并被赋予更高权重，吸引更多资金加仓，形成正向循环，最终导致资金高度集中于极少数具备赚钱效应的板块。
上海一位百亿量化私募相关人士范磊（化名）对界面新闻谈到，量化基金的存在使市场定价更客观理性，既加速价值发现，也推动价值回归均值。
但现实情况是，当量化基金不断推动市场抱团加剧时，其他非热点方向的股票集体承压。
郑伟指出，理论上量化基金确实能纠正市场定价偏差。然而，近年来许多价值派投资机构业绩表现不佳，他们所看重的基本面因子，实际上并未被量化模型视为有效因子。因此，现阶段量化基金很难发挥促进市场价值回归的理想效用。
量化基金影响之辩
过去几年，国内量化基金总规模迅速扩张。
参考中信证券研报数据，截至2026年一季度末，公募量化基金总规模近4700亿元，私募量化基金总规模约2.8万亿元，合计约3.27万亿元。其中，自2018Q4末至2026Q1末，八年时间里，私募量化基金总规模从不足2000亿元增长至2.8万亿元。绝对水平上，公募量化年化单边换手率约6倍，私募量化年化单边换手率约40倍。
总规模激增叠加高换手特征，量化基金不可避免地深刻影响着A股市场的交易生态。
大岩资本向界面新闻表示，根据托管数据计算，国内量化基金在A股全市场的日均成交量占比约30%。结构上看，在中小盘中，量化策略成交占比相对较高。
范磊认为，大众之所以觉得量化占比过高，是因为常将其泛化为程序化交易或用程序辅助交易。除量化基金外，其他主观投资者也可能使用程序化交易，这与纯粹量化交易区别较大。量化基金通过拆单、挂单等行为，为市场补充了大量单量，增加了流动性。若无量化资金，如今的A股或许不会如此活跃。
针对近期热议的“量化砸盘”，大岩资本指出，本轮急跌并非量化集中抛售所致，而是短期市场流动性冲击下的结构性冲击。从策略表现看，偏高频价量和机器学习策略因对短时微观结构变动敏感，回撤相对明显；而基本面和长周期策略凭借对基本面价值的锚定，展现出较强防守韧性。这恰恰说明策略间存在分化，而非统一的单边行为。
百亿量化私募相关人士夏宁（化名）透露，7月13日至20日，公司旗下股票量化多头产品线在五个交易日均为净买入，仅有一个交易日因客户赎回导致的流动性支付，净卖出一亿多。除产品申赎资金在途外，公司量化多头产品线股票仓位均在98%左右。
夏宁强调，在上涨初期及下跌初期，所有投资者的买卖行为都会助涨助跌，量化基金并非市场暴涨暴跌的根源。本轮科技股集体重挫是多重因素叠加结果：一是部分股票估值过高，业绩与市场定价严重偏离；二是市场连续下跌中，部分“固收+”类产品为保护现有收益选择减仓；三是部分投资者恐慌性卖出；四是部分融资盘陆续减仓平仓。
夏宁对界面新闻表示，尽管近一年多量化基金总规模有明显增长，但相较于A股市场总市值，其占比依然很小。且量化基金在交易过程中通常会尽量避免对市场产生影响，以免交易冲击成本侵蚀阿尔法收益，故不存在利用资金优势“收割”的情况。
未来走向何方？
一边是市场的质疑与控诉，一边是量化机构的辩驳与澄清。每逢市场波动，关于量化的讨论便会重回桌面。
近两年，针对程序化交易的监管逐步完善，举措包括证监会制定施行《证券市场程序化交易管理规定（试行）》和《期货市场程序化交易管理规定（试行）》，以及沪深北交易所发布施行《程序化交易管理实施细则》等。
大岩资本向界面新闻表示，监管已出台多项政策促进行业降频，通过差异化收费与高频监控，倒逼机构摆脱对微观速度的依赖，转向中长周期研究的深度比拼。此外，随着监管落实程序化交易报备、规范撤单行为，市场公平性将进一步得到维护。
大岩资本还指出，AI浪潮极大提升了量化策略的研发与迭代效率。参照海外成熟市场经验，随着A股市场机制不断完善，量化投资的渗透率与规模仍有提升空间。虽然量化规模会随技术与行业发展有所增长，但考虑到A股整体市值的持续扩容，量化资产的交易占比将维持在合理健康区间，不存在过度集中或主导市场的风险。随着纯价量超额空间被压缩，行业正加速向基本面量化与中长周期策略转型升级。不同管理人模型的预测周期和选股逻辑正在拉开差异，这将促进市场理性定价与平抑波动。
相关部门后续应从哪些方面进一步规范量化基金发展，维护市场公平公正稳定？
有业内人士对界面新闻提出建议：一是继续完善监管细则，加强量化基金各类违法违规行为监管，提高违法成本，倒逼机构规范自身行为；二是强化交易信息披露与监管，坚决取缔量化基金可能存在的各种交易特权，促进交易平权；三是持续引导市场参与者践行价值投资理念，打击过度炒作乱象，营造良好交易环境，鼓励量化机构从“拼速度”转向“拼策略”；四是明确划定AI在金融领域应用红线，制定并不断完善相关监管要求。
该业内人士认为，未来量化基金交易将更加规范化。同时，在超额收益整体收敛趋势下，量化基金也将更多转向从基本面等低频数据中挖掘投资机会，其对市场生态的正向影响也将逐步凸显。