今日，股跌A股A股市场遭遇剧烈震荡，停任三大指数集体调整。泽平全市场超4500只个股下跌，姜广集体交易176股跌停！大佬光纤概念遭遇重挫，发声放存储芯片板块集体大跌，量化量化此前受利好加持的波动百亿商业航天板块也未能幸免，上演集体砸盘行情。私募

面对突发的股跌A股高波动市场，量化交易再次成为舆论焦点。停任知名私募基金经理姜广策指出，泽平量化交易的姜广集体交易核心弊端在于“助涨助跌”，当前市场的大佬巨幅波动与动量因子的设计密切相关。鹏辉能源董秘李一凡也在朋友圈发声，发声放表示不反对基本面量化，但批评单纯依赖情绪、动量及关键词因子的交易模式缺乏合理性，认为这削弱了价值投资的本质。

著名经济学家任泽平则强调，A股波动持续放大的重要推手是量化交易的泛滥。他指出，虽然量化技术本身是中性的，但在A股生态中，其“T+0日内交易”特性及算法同质化问题需要适度规范。

对此，多家百亿级量化私募机构接受采访时回应称，市场关于“量化同质化踩踏砸盘”的认知存在显著误区。

热点板块集体闪崩，量化交易再引市场关注

今日A股三大指数集体回调，科创50指数冲高回落，沪指收跌2.06%，创业板指下跌3.1%。数据显示，全市场超4500只个股下跌，仅801只个股上涨，32只个股涨停，跌停个股高达176只。此前表现强势的光纤、存储芯片板块大幅重挫，利好落地的商业航天板块更是遭遇集体抛售。

针对热点板块的集体崩盘，市场将矛头直指量化交易。私募圈知名人士姜广策表示，上周五航天板块还是全市场涨幅第一，今日却沦为跌幅第一，量化交易扭曲了A股正常的市场生态。他在接受《每日经济新闻》记者采访时强调，量化最大的问题在于助涨助跌，当前市场的剧烈波动与动量因子的设计逻辑紧密相关。

不仅限于私募圈，上市公司董秘群体也对此表达了质疑。鹏辉能源董秘李一凡在朋友圈发文指出，虽然不反对基本面量化，但单纯依靠情绪、动量、关键词因子进行交易毫无合理性。这种模式导致企业辛苦做的营收利润、研究员深入的调研以及基金经理坚守的长线价值被弱化。市场出现“谁的声音大谁就有资金炒作”的乱象，甚至出现股吧低俗舆情撬动个股涨跌的现象，彻底偏离了价值投资的本质。

任泽平：量化技术是中性的，在A股需要适度规范

对于市场的大幅波动，著名经济学家任泽平指出，A股波动持续放大的一个重要原因是量化交易泛滥。量化交易依托数学模型、技术及资金信息优势，在散户主导的A股市场中形成了明显的交易碾压态势。

任泽平在接受《每日经济新闻》记者采访时分析认为，量化技术本身是中性的，但在A股生态中可能需要适度规范，主要存在以下三大弊端：

1. 技术与资金优势形成碾压：量化交易依赖算法模型、高速交易通道等资金技术优势，毫秒间即可完成下单撤单操作。部分量化策略能精准识别并击穿散户集中止损位，形成不对等竞争。
2. 违背价值投资理念：量化交易与企业基本面脱钩，不符合国家提倡的“耐心资本”理念，属于典型的“非耐心资本”。一家好公司可能因散户持仓多、流动性好而被当作收割目标；而一家业绩不佳的公司，可能因沾上热点被量化资金一波波推高。
3. 算法同质化放大市场波动：当大量量化机构使用相似的因子模型时，一旦市场出现风吹草动，将引发算法共振。所有量化模型同时触发卖出指令，瞬间抽干市场流动性，酝酿系统性风险。近期市场波动放大背后的量化交易泛滥现象值得高度警惕。

私募拆解传导机制：量化资金成A股波动“超级放大器”

一位深圳私募业内人士分析称，当前国内量化私募行业规模已突破2.3万亿元，日均成交占比高企。量化资金凭借庞大的交易体量和极致的算法优势，以少量资金撬动盘面走势，成为A股市场波动的“超级放大器”。

从传导机制来看，量化资金主要通过以下三种方式影响市场：

• 算法同质化共振：绝大多数模型的风控规则和交易逻辑趋同，盘面一旦出现风吹草动，便同步触发批量卖出，形成“算法共振”抛压。
• 动量策略正反馈：上涨时算法同步抱团加速暴涨；下跌触及统一临界值后，程序化止损形成“下跌–减仓–再下跌”的死亡循环。
• 虚假流动性：常态下量化提供流动性，但在极端行情或流动性枯竭时，高频策略会瞬间集体撤单，导致盘口深度骤降，顺周期抛压加剧多杀多踩踏。

黑崎资本研究所所长贾小龙提出理性观点：量化交易确实放大了本轮市场波动，但并非行情走弱的核心源头，而是充当了“放大镜”而非“导火索”。A股当前处于典型的存量博弈格局，增量资金不足导致市场跷跷板效应显著，量化交易只是加速了调整进程。

百亿量化私募回应：市场对“量化同质化踩踏砸盘”存在误区

面对量化交易引发的市场争议，北京、上海多家百亿量化私募接受《每日经济新闻》记者采访时表示，市场关于“量化同质化踩踏砸盘”的认知存在误区。

上海某百亿量化私募人士指出：

• 算法平滑，避免冲击成本：量化的交易算法非常丝滑，不会出现特别大的单子。一般情况下，量化持仓比较分散，交易时会优化算法以避免造成冲击成本，日常交易对个股影响较小。分时交易中的急涨或急跌会大幅增加量化买卖成本，因此量化策略会主动避免这种行为。
• 多头产品不做仓位管理：量化指增、量化选股等多头产品通常不做仓位管理，当日交易换股时会等量买卖，以保持产品配平。只有在产品赎回或清盘时才会净卖出。由于持仓分散，不会对整体市场造成大规模冲击。
• 局部影响而非全局崩盘：部分管理人在选股时可能在某些板块存在一定暴露，但由于非集中持股，对市场的影响是局部的。

北京某百亿量化私募人士进一步分析：

• 量化是逆向稳定力量：市场上所谓“量化策略因同质化引发踩踏、放大波动”的论断存在误区。当市场出现非理性急跌、散户集中抛售时，模型会主动买入恐慌筹码、补充盘口买盘，这是典型的逆向稳定力量。趋势类、指数增强类量化虽会跟随行情调仓，但均设置分层风控：大部分管理人设置动态止损、单日交易额度、单票持仓上限；头部量化机构更通过行业中性、市值中性、因子分散等手段拆分风险，杜绝单一信号触发全产品集中清仓。
• 量化弱化情绪化波动：在极端行情下，量化恰恰扮演着“稳定器”角色。没有情绪，是量化在恐慌市中的优势。传统短线资金和散户的交易行为受情绪、谣言、跟风心态主导，容易在恐慌中相互传染，做出超跌抛售的非理性决策。而量化模型严格遵循价格与价值的偏离度——当市场因恐慌跌破合理区间，大量反转或价值类策略会自动触发买入信号，为市场注入买盘，形成反向拉力，减缓下跌的速度和幅度。量化所执行的，不过是将主观交易中早已存在的风控纪律变得更系统、更快速。
• 结构性差异：跟随而非源头：量化交易对市场波动的影响存在显著的结构性差异，量化多是趋势跟随而非源头制造。在某个行业大跌时，趋势类量化策略可能因基本面或动量信号共振，在短时间内形成集中的卖出压力，看上去似有“量化砸盘”的表象，但这往往是在行业利空已经显现、价格开始下跌之后才被触发的被动跟随，而非肇始之因。且在卖出过程中，反转策略和套利资金会逢低承接，消化抛压。全市场无差别普跌，基本由宏观流动性收缩、系统性信用风险、大规模去杠杆等多层因素驱动。