周三A股急跌，這些公募量化基金卻逆勢上漲！公私募量化有何不同？

每經記者：任飛 每經編輯：趙云

本周三（5月27日），A股深度回調，上證指數跌1.25%，科創50指數跌幅接近3%。

在市場普跌背景下，年內業績居前的頭部主動權益基金卻呈現“冰火兩重天”：有的單日跌超5%，有的逆勢漲超3%。《每日經濟新聞》記者梳理發現，抗跌產品多兼顧“主動+量化”策略，而重倉半導體等單一賽道的傳統主動基金，當天則受傷頗深。

公募量化究竟如何運作？與私募有何不同？

記者了解到，公募量化并非簡單的“機器炒股”，而是“模型給信號、基金經理做決策、交易部來執行”的三段式人機結合，主流模式更采用“分倉管理”，主動與量化團隊考核標準則各有側重。

大回調日，頭部基金業績“冰火兩重天”

5月27日，A股再迎深度回調。上證指數跌1.25%，科創50指數跌幅接近3%，全A平均股價指數跌幅達1.96%，市場賺錢效應低迷。

對于本輪調整，業內看法分歧明顯，一方認為受地緣風險反復擾動與交易結構分化影響，AI、半導體等成長賽道換手率快速攀升，結構性行情階段高點已至；另一方則認為，兩融規模持續推升、量化工具日益豐富，熱點題材資金抱團效應仍在，部分品種仍顯“強者恒強”。

這兩類觀點的交鋒，直接體現在基金凈值上。記者梳理發現，在普通股票型、偏股混合型、靈活配置型基金中，年初至5月26日業績排名前十的產品，5月27日表現劇烈分化——有的單日跌幅超5%，有的卻逆勢上漲超3%。

以普通股票型基金為例，年內業績前十中，財通集成電路產業A、C非但未跌，反而雙雙上漲超2.55%；靈活配置型基金里，財通多策略福鑫單日漲幅達3.13%，財通成長優選A、C亦上漲2.11%；偏股混合型基金中，華商均衡成長A、C與華商致遠回報A、C同樣實現當天凈值收紅。

與之形成鮮明對比的是，部分年內業績同樣居前的基金遭遇較大回撤，匯安趨勢動力A、C單日跌幅均超5.69%，東方惠新A、C跌幅超2.57%，廣發遠見智選A、C跌幅接近2.80%。從一季度持倉看，重倉半導體設備的基金受傷頗深，匯安趨勢動力前十大重倉股中的華海清科、中微公司等在5月27日跌幅較大，直接拖累了基金表現。

“主動+量化”成凈值應對回撤的“減震器”？

值得注意的是，還有一類基金，雖然一季報重倉股當日出現下跌，最新基金凈值卻不跌反漲。梳理其投資策略可以發現，這些抗跌產品多采用了“主動管理+量化策略”的混合打法，量化工具的引入成為其近期抗跌性增強的關鍵變量。

事實上，年內公募量化基金整體表現不俗，金信量化精選、嘉實事件驅動、國泰聚鑫量化選股及財通多策略福鑫等多只產品業績顯著優于主要寬基指數及純主動型基金。在急跌市中，量化策略為何能起到托底效果？

5月28日，《每日經濟新聞》同業內多位公募人士交流，受訪人士分析稱，量化模型通過多因子篩選和大數據分析，能夠更早發現趨勢起勢的標的及組合形式，持倉分散度通常高于純主動管理，單一賽道暴跌對凈值的沖擊相對可控。

同時，量化工具在交易紀律性上更強，能夠在市場情緒恐慌時通過模型約束避免非理性殺跌，從而在回調中展現出比純主動管理更強的韌性。

反觀部分跌幅較大的頭部產品，其策略更偏向傳統主動管理，重倉股集中于半導體設備等單一高波動賽道，在市場風格切換時缺乏足夠的分散緩沖。有投資人也反饋說，“吃一點兒魚尾就開始挨打”，回撤控制能力明顯偏弱。

內部考核有別，公募量化如何做到“人機結合”？

那么，公募基金的量化策略究竟是如何運作的？與私募量化有何不同？

上海某公募人士告訴記者，公募量化絕非簡單的“機器炒股”。在實際操作中，量化模型主要承擔“信號提示”功能——通過量化方法篩選標的、提示買賣信號，為投研團隊提供決策參考，但最終的調倉換股仍由基金經理自主判斷和迭代。

她指出，在交易落地環節，公募機構受到嚴格的監管約束：必須通過集中交易制度操作，具體下單由交易部承接執行，無法實現程序自動下單。該受訪人士同時指出，公募量化產品受證監會及交易所雙重監管，在交易頻率和自動化程度上均有明確限制，因此公募量化策略不會做到高頻交易的程度。

華南某公募人士則坦言，公募“主動+量化”的主流模式是“分倉管理”。例如一只10億元規模的產品，可能將5億元交給主動團隊管理，另外5億元交由量化團隊運作，收益合并計算，但考核標準各自獨立。

這也使得兩大團隊間的考核機制有所不同，主動部分側重超越業績基準的幅度，量化部分則更看重超額收益的穩定性，以及模型的風險約束、因子迭代能力等指標。也有部分產品采取“主動定方向、量化選個股”的模式，由主動團隊把握板塊和時機大方向，量化團隊負責具體標的篩選。

值得注意的是，公募產品中交由量化管理的部分可以實現純量化模型接管，無需人工干預下單。華南公募人士表示，各家公司組織架構不同，有的由金融工程部（金工）跨部門協作，有的則在部門內部直接配置量化團隊。

簡言之，當前公募量化的操作路徑是“模型給信號、基金經理做決策、交易部來執行”的三段式人機結合模式，既借助量化工具拓寬選股維度和提升研究效率，又保留了主動管理的靈活性，同時也符合監管對公募基金合規運作的要求。