量化交易的本質就是一場科技對人性、算法對直覺的“不對稱戰爭”，散戶拿著長矛挑戰拿著AK47的量化，怎么干得贏？

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A股的總市值大概在90萬億左右，量化規模大概在2萬億左右，占比2.2%，看著占比很少，但是量化的實際影響力要比2.2%大的多，因為量化的交易頻率遠遠高于機構、大小散戶和游資，是目前a股不容忽視的重要力量。

量化交易的運行原理是大量的程序員通過分析宏觀層面的數據，以及大量的歷史交易數據，然后總結出各類因子，最終擬合成一個整體策略。

可能有人不懂什么是因子，因子就是能引起資產（如股票）漲跌的規律，是對資產價格變動有解釋作用的因素。

在量化策略中，因子被用來衡量資產或市場的特征，它可以是與股價或交易量相關的任何變量，比如價格、均線、市值、成交量、財務，估值，成長，甚至連市場情緒這種，只要有具體的數據反饋也可以用公式寫成因子加到模型里。

而量化策略通過挖掘和利用這些因子來進行投資決策，根據這些因子交易，機械沒有感情，但有規律的收割著市場上的各種勝率較高的交易機會，旨在捕捉市場的不同維度，以獲取收益，因子的質量和有效性對于量化策略的成功至關重要，不要以為一個量化機構只玩幾十上百只股票，通常一個策略里就會有幾百只股票，平攤開來，就是多勞多得，它不會只盯著一只羊薅羊毛。

最開始的量化一個策略里面只有幾十個因子，但隨著更新和調整，發展到現在一個策略里可能有上萬個因子，目前市場上前1/3的量化機構，因子大概都有3000個。

量化機構還可以通過海量數據建模、毫秒級交易執行，捕捉散戶無法察覺的價差——比如同一股票在不同交易所0.01秒內的價格偏差，或是ETF與成分股之間的瞬時定價偏離。而散戶依賴的“技術分析”“消息面”，在量化眼中不過是噪聲。

比如在某只股漲停當日，量化機構一邊拉抬股價吸引跟風盤，一邊通過融券做空鎖定利潤。次日當散戶追漲時，量化已獲利離場，留下股價崩盤。這種“T+0高頻套利”讓散戶淪為“人肉電池”，而量化則成為永不停歇的“算法收割機”。

量化交易割韭菜還有“兩把致命刀”：高頻交易與融券做空

量化機構投入數億元搭建機房，將服務器安置在交易所隔壁，只為比散戶快0.0001秒下單，一次交易賺0.01%，日積月累利潤驚人。

看似提供流動性的高頻交易，實則在市場波動時加劇踩踏，2023年國泰環保案例中，量化機構通過高頻掛單撤單制造虛假需求，誘導散戶接盤后反向做空。

還可以融券做空，利用制度漏洞可以“合法收割”，有些小盤股融券余額可以占流通市值10%，遠超正常水平，散戶們為此就質疑未解禁限售股被違規出借，為量化提供“子彈”。

散戶會受制于T+1的交易規則，但量化有T+0特權，它可以通過融券實現T+0套利，漲停板封單時，量化反向融券賣出，次日低價買回還券，可以做到一天10個點左右的無風險套利。

散戶、游資、大戶人人喊打量化，為什么它卻成為“不能倒”的收割機器？

因為有利益同盟，量化交易早已嵌入A股利益鏈深處，券商年賺數百億傭金，尤其偏愛高頻量化貢獻的“薄利多銷”訂單，量化高頻策略會直接推高交易所每筆交易收取規費收入，2024年僅印花稅一項，量化貢獻就超千億元，財政部能放過這塊肥肉？

再就是通過轉融通出借股票，年化收益可達2%-5%，遠高于基金管理費，這塊也是公募基金的一項重要收入……

而當散戶、游資、大戶被量化打得丟盔棄甲，痛罵量化時，市場既得利益者卻在為其鼓掌——這是一場“全員分贓，散戶買單”的游戲。

還有算法黑箱與制度的滯后，量化在美國是已經很早出現了，但是在A股市場，它是近幾年才出現的新興產物，缺失透明度，監管部門也難以監控其是否涉嫌操縱市場。去年某私募就被曝利用“協整模型”在房地產板塊實施統計套利，但因其策略符合數學模型，最終未被定性為違規。

它還會利用規則漏洞，融券制度本為平衡市場，卻淪為量化套利工具，限售股轉融通、高頻交易特權等灰色地帶，至今無明確法規約束。

再就是有技術代差，監管科技落后于量化技術，某交易所人士坦言：“我們每秒處理百萬筆交易，但風控系統還在用十年前的老代碼。”

量化交易本應是中性工具，卻在A股散戶化土壤中異化為“割韭菜神器”。中央財經大學教授賀強的警告振聾發聵：“洋槍洋炮對長矛大刀，談何公平？” 若制度不改、當市場淪為“算法叢林”，誰來守護公平？散戶如何在算法圍剿中求生？