2026年A股量化交易策略研究报告

chengfei

报告日期：2026年2月27日            报告类型：量化策略研究

2025年是中国量化私募行业的”扩容大年”，全年私募证券产品备案量突破万只，较上年近乎翻倍。其中量化产品备案量达5617只，同比增幅114.31%，占全部备案产品的44.42%。量化股票策略以4077只的备案数量占据主导，占量化产品总数量的72.58%。

从业绩表现来看，2025年量化多头策略表现亮眼，有业绩记录的788只产品平均收益率达45.02%，显著高于量化CTA策略（21.75%）和股票市场中性策略（9.42%）。子策略层面，中证2000指增（+55.35%）、中证1000指增（+41.08%）和中证500指增（+37.95%）表现最为突出。

展望2026年，随着AI技术在量化投资中的深度应用、市场流动性的持续改善以及监管框架的进一步完善，A股量化交易将呈现”稳健为王、结构制胜”的新格局。本报告系统梳理各大量化平台的主流策略及量化私募的核心策略体系，为投资者提供全面的策略配置参考。

第一章 量化交易平台主流策略分析

1.1 专业级量化平台策略体系

1.1.1 迅投QMT：多品种高频策略平台

迅投QMT作为专业级量化交易系统的代表，支持股票、期货、基金等多品种交易，提供日线、分钟线、Tick级回测，兼容Python、C++等编程语言。

核心策略类型：

平台优势： - 零成本使用：通过合作券商开户即可免费获取 - 多语言支持：提供Python、C#接口 - 策略模板库：内置50+基础策略，降低开发门槛

1.1.2 恒生PTrade：云端日内交易专家

恒生PTrade基于云端服务器架构，支持Python开发，内置L2行情数据与自动化交易功能，尤其适合股票日内交易（T0策略）。

核心功能模块： - 智能算法交易：TWAP、VWAP、冰山订单等执行算法 - 日内回转交易：基于AI模型的T0算法，自动捕捉日内价差 - 组合交易：支持一篮子股票的同步交易与风险对冲

1.1.3 掘金量化（MyQuant）：机构级回测引擎

掘金量化以高性能回测引擎著称，支持纳秒级事件驱动模型，适合机构级用户进行复杂策略研发。

技术特色： - 支持多周期数据（Tick/分钟/日/周/月） - 提供丰富的技术指标库和因子库 - 支持机器学习模型集成（TensorFlow/PyTorch）

1.2 入门级量化平台策略体系

1.2.1 聚宽（JoinQuant）：新手量化教育平台

聚宽是国内最大的量化社区之一，提供免费策略开发环境，整合股票、期货数据，适合新手学习量化基础。

主流策略模板：

1. 多因子选股策略 - 价值因子：PE、PB、PS低估值筛选 - 质量因子：ROE、毛利率、营收增长率 - 动量因子：过去20日/60日收益率 - 波动因子：年化波动率、最大回撤

2. 双均线策略 - 短期均线上穿长期均线买入 - 短期均线下穿长期均线卖出 - 适用于趋势明显的市场环境

3. 机器学习选股策略 - 使用SVR（支持向量回归）预测股票”合理”市值 - 选择实际市值显著低于预测市值的股票 - 结合基本面因子和行业因子构建预测模型

社区热门策略表现（2025年）： | 策略名称 | 年化收益率 | 最大回撤 | 夏普比率 | |———|———–|———|———| | 残差收益选股策略 | 30%+ | <15% | 1.8+ | | 双均线趋势策略 | 15-20% | 20-25% | 1.2 | | 多因子轮动策略 | 25-30% | 18-22% | 1.5 |

1.2.2 米筐（Ricequant）：全球化量化平台

米筐提供浏览器端开发环境，覆盖全球市场数据，支持Python策略编写，适合跨境投资者。

特色功能： - 支持A股、港股、美股、期货等多市场 - 提供丰富的另类数据源（舆情、产业链等） - 支持策略回测与模拟交易

1.2.3 同花顺量化：生态化交易工具

同花顺量化内嵌于同花顺终端，提供程序化交易接口，适合熟悉其生态的用户。

核心策略： - 条件单策略：价格触发、时间触发、指标触发 - 网格交易策略：自动高抛低吸 - 打板策略：涨停板追击与排单

1.3 券商T0算法服务：量化工具”下沉”

2025年以来，量化交易正从机构专属向散户市场”下沉”。天风证券、招商证券、国联证券、国融证券、山西证券等20余家券商已在其APP中推出T0算法服务。

T0算法核心逻辑： - 基于AI量化模型，实时分析市场情绪、量价关系、订单簿深度等上百个因子 - 毫秒级交易执行，在极短时间内完成交易决策 - 动态对冲策略，通过日内多次交易分散持仓风险

收益特征： - 年化超额收益区间：5%-20% - 最大回撤：普遍<1%，部分产品<0.5% - 胜率：连续使用3个月以上客户盈利比例超70%

适用场景： 1. 底仓增值：长期持股者通过日内交易增厚收益 2. 对冲风险：市场波动较大时降低组合波动 3. 策略组合优化：与其他策略结合优化风险收益特征

第二章 量化私募主流策略深度解析

2.1 股票量化策略：2025年业绩冠军

2025年，股票策略以绝对优势成为收益率冠军。私募排排网数据显示，该策略下6298只产品中有5680只取得正收益，正收益产品占比90.19%，平均收益率高达29.99%，收益率中位数达24.20%。

2.1.1 指数增强策略：中小盘占优

指数增强策略通过多因子模型在成分股中精挑细选个股，力求跑赢基准指数。2025年呈现清晰的”中小盘占优”特征。

2025年业绩表现：

策略特征分析： - 中证1000指增：表现最为亮眼，平均超额收益达17.53%，正超额占比高达96.41% - 中证500指增：稳健表现，平均超额收益14.14%，正超额占比94.92% - 沪深300指增：超额收益相对较低（8.20%），但正超额占比97.37%，稳定性最强

超额收益来源： 1. 量价因子：换手率、波动率、资金流向等 2. 基本面因子：ROE、营收增长、盈利预期等 3. 另类因子：舆情情绪、产业链数据、卫星图像等

2.1.2 量化选股策略（空气指增）

量化选股策略（又称”空气指增”）不跟踪特定指数，在全市场范围内选股，追求绝对收益。

2025年表现： - 331只产品实现19.14%的平均超额收益 - 正超额占比85.8%，内部分化较为明显 - 平均收益率32.00%（估算值）

策略特点： - 灵活性高：不受指数成分股限制 - 收益弹性大：牛市中表现优于指增策略 - 风险敞口大：缺乏基准约束，波动较大

2.1.3 股票市场中性策略：稳健之选

股票市场中性策略通过构建多空组合剥离市场Beta，获取稳健的Alpha收益。2025年备案1114只，占量化产品总数量的19.83%。

2025年业绩表现： - 平均收益率：7.00%（估算值） - 平均超额收益：9.42% - 正收益占比：较高

策略构建方式： 1. 多头端：量化选股或指数增强组合 2. 空头端：股指期货（IF/IC/IM）对冲 3. 对冲比例：通常80%-100%对冲

核心风险点： - 对冲成本：股指期货贴水影响收益 - 风格暴露：市值、行业敞口控制 - 极端行情：2024年2月小微盘流动性危机教训

2.1.4 股票多空策略：灵活对冲

股票多空策略备案217只，占比3.86%，通过多空对冲实现超额收益。

策略特点： - 可同时持有多头和空头头寸 - 空头端不仅限于股指期货，可融券卖出个股 - 灵活性高，可根据市场情况动态调整多空比例

2.2 CTA策略：危机Alpha与配置价值

CTA（管理期货）策略在2025年迎来了业绩与关注度的双重提升。全年有业绩记录的1305只CTA策略产品平均收益率为17.09%，其中85.06%的产品实现正收益。

2.2.1 CTA子策略表现分化

2025年业绩表现：

业绩驱动因素： - 黄金、白银、铜等贵金属及有色金属板块的趋势性行情 - 商品市场波动性回升 - 跨品种、跨期价差机会增多

2.2.2 CTA策略配置价值

配置优势： 1. 与传统资产低相关性：CTA与股票、债券相关性低，可有效分散组合风险 2. 危机Alpha特性：在市场极端波动时往往表现优异 3. 投资广度大：覆盖黑色、有色、能源、贵金属、农产品等多个板块

2026年展望： - 机遇大于挑战，整体中性偏乐观 - 流动性、波动性回升及趋势性增强利好CTA策略 - 建议低配组合中CTA趋势策略占比不超过20% - 中波组合可适当增加中长期趋势策略占比

2.3 期权策略：收益平淡但具韧性

期权策略2025年收益率相对较低，区间在2.71%-5.80%之间，但展现出一定韧性。

子策略表现： | 子策略类型 | 收益率 | 特征 | |———–|——-|——| | 期权偏买权 | 5.80% | 波动率上升时受益 | | 期权偏卖权 | 2.71% | 波动率下降时受益 | | 期权套利 | 3-4% | 收益稳定，回撤小 |

2026年展望： - 当前各股指期权隐含波动率处于正常水平 - 震荡偏强环境下波动率大概率维持高位 - 期权套利策略值得标配

2.4 套利策略：低风险稳健之选

套利策略在2025年表现稳健，平均收益约7%，是低风险偏好资金的”避风港”。

主要套利类型： 1. 期现套利：股指期货与现货指数的价差套利 2. 跨期套利：同一品种不同到期月份合约间的价差套利 3. 跨品种套利：相关品种间的价差套利（如金银比、螺矿比） 4. ETF套利：ETF净值与二级市场价格的价差套利

收益特征： - 收益相对稳定但较薄 - 回撤小，风险可控 - 容量有限，适合小规模资金

第三章 技术趋势：AI与机器学习的深度应用

3.1 机器学习因子挖掘

机器学习（ML）和人工智能技术正广泛融入量化交易的各个环节，成为新一轮”军备竞赛”的焦点。

3.1.1 深度学习因子组合

GRU因子组合： - 使用门控循环单元（GRU）神经网络模型 - 输入因子包括市值、PE、PB、营收增长率、净利润增长率、历史收益率、波动率等 - 训练模型预测未来1-2周的股票收益率 - 近期表现强势，各模型均取得正向多空收益

深度学习量价因子组合： - 使用CNN或RNN模型挖掘价格和成交量数据中的隐含信息 - AI量价因子多头表现出色，2025年以来超额收益达12.82%

3.1.2 Transformer架构应用

东北证券金融工程团队探讨了CNN+Transformer模型在股票预测中的应用：

CTTS模型架构： - 将日内高频价格序列经1D卷积处理 - 通过多层

Transformer编码提取特征 - 使用MLP输出次日”涨/跌/平”概率

应用效果： - 在标普500成分股上预测精度优于ARIMA、EMA等传统方法 - 建议用于分钟级高频数据提取选股因子

3.2 AI驱动的组合优化与交易执行

3.2.1 强化学习在资产配置中的应用

强化学习（RL）算法可用于资产配置决策： - 让模型在模拟环境中”试错”以找到最优调仓策略 - 实现部分自适应的自动化交易 - 动态调整仓位规避极端情况

3.2.2 生成对抗网络（GAN）模拟市场情景

部分量化团队利用GAN模拟市场情景： - 用于训练算法在不同市场状态下的应对 - 提高模型对极端行情的适应能力

3.3 另类数据与舆情因子

3.3.1 非结构化数据分析

头部机构如幻方量化等开始使用深度学习算法分析非结构化数据： - 新闻、财报文本的情绪识别 - 社交媒体舆情的实时监测 - 通过识别市场情绪变化做交易决策

3.3.2 另类数据源

•产业链数据：上下游价格、库存、开工率等

•卫星图像：停车场车辆数、工厂开工情况等

•支付数据：消费趋势、行业景气度等

第四章 2025年业绩回顾与2026年展望

4.1 2025年量化私募业绩全景

4.1.1 整体业绩表现

私募排排网数据显示，2025年全市场有业绩记录的9934只私募证券产品中： - 8915只产品实现正收益，正收益占比89.74% - 平均收益率25.68% - 收益率中位数18.78%

4.1.2 分策略业绩排名

4.1.3 备案情况分析

2025年私募备案呈现明显头部集中特征： - 全年量化私募备案产品5617只，同比增幅114.31% - 量化产品占全部备案产品的44.42% - 备案数量不少于50只的29家私募机构中，百亿私募机构占26家 - 明汯投资以157只的备案数量领跑，世纪前沿（147只）、黑翼资产（138只）、宽德私募（127只）紧随其后

4.2 2026年市场展望与策略配置建议

4.2.1 股票量化策略展望

市场环境分析： - 流动性预期相对宽松，新增量化资金稳步入市 - 预计2026年超额收益环境良好 - 中证2000指数交易拥挤度已大幅回落 - 需警惕微盘股高估值风险

配置建议： 1. 指数增强策略：维持中等偏低仓位，优选中证1000、中证2000指增 2. 市场中性策略：中性偏乐观，短期保持中等仓位，防范基差风险 3. 量化选股策略：关注超额来源和抗风险能力，优选风控严格的产品

产品筛选三方向： - 配置独立于风格的量化产品（如换手率自适应的机器学习模型） - 选择风控严格、行业约束严的量化产品 - 进行平行低相关策略配置（可转债、ETF套利、股指CTA等）

4.2.2 CTA策略展望

市场环境分析： - 流动性、波动性和趋势性大概率向上 - 贵金属、有色金属、农产品板块机会突出 - 黑色与能化品有望边际改善

配置建议： - 短期（Q1）：标配CTA策略，短周期趋势策略小幅增配 - 中期（全年）：动态调整为中高配置，趋势策略中高配，套利策略标配 - 适度提前布局中长期趋势型策略

核心风险点： 1. 需求端修复偏弱使趋势交易胜率受限 2. 新能源金属与煤炭对供给侧政策高度敏感 3. 宏观或政策驱动的快速共振上涨压缩强弱分化

4.2.3 期权策略展望

市场环境分析： - 当前各股指期权隐含波动率处于正常水平 - 震荡偏强环境下波动率大概率维持高位

配置建议： - 期权套利策略值得标配 - 关注期权套利机会

结语

2025年是中国量化私募行业的里程碑之年，备案量破万、业绩亮眼、AI技术深度应用成为行业发展的三大特征。展望2026年，A股量化交易将告别高收益神话，进入”稳健为王、结构制胜”的新阶段。

投资者在配置量化策略时，应摒弃盲目追高思维，聚焦策略性价比与管理人核心能力。建议采用”核心+卫星”的配置思路： - 核心仓位：配置稳健的市场中性策略和大盘指增策略 - 卫星仓位：适度配置中小盘指增、CTA趋势等弹性策略

同时，密切关注以下趋势： 1. AI技术在量化投资中的进一步渗透 2. 监管政策对程序化交易的影响 3. 小微盘拥挤度的变化 4. 股指期货基差走势

在控制风险的前提下把握结构性机会，方能实现长期稳健的投资回报。

免责声明：本报告仅供参考，不构成投资建议。投资者应根据自身风险承受能力谨慎决策，自行承担投资风险。

数据来源： - 私募排排网 - 朝阳永续基金研究平台 - 招商期货 - 民生证券 - 东北证券 - 广发金融工程 - Wind资讯

报告完成日期：2026年2月27日