我的经历：14年毕业在私募做量化高频交易策略研究、后拓展到多因子对冲策略，工作第一年（2015年）就上过几千万多因子对冲策略，后在另一家私募负责股票量化策略开发，再后来作为一个3亿FOF的主要尽调人去国内很多头部量化公司做过调研，不过后来FOF没有发成。

19年转做人工短线交易（跨度有点大，我是跨界歌王吗？ ==！），20、21年做了很多基本面研究（行业、次新），所以对量化交易和短线交易都有一定自己的理解，目前短线市场对量化理解差异较大，所以简单谈谈目前量化概况和对短线市场的影响，供大家参考，以便各位老师更好的认识、应对量化。

一、国内量化概率和量化交易的意义

开源金工研究目前 A股 量化交易成交量占比应该在20%，美国算法驱动的大概占比在70%，所以未来量化还会不断增加。

目前国内好像有19家百亿量化私募，几家千亿量化。

量化对市场影响包括 价值发现、提供流动性、降低波动性，当然也在部分极端行情会掠夺流动性，加大波动，美国FLASH Crash 和国内光大事件是典型，放在现在市场大家应该也感受的很明显，前期的一万多亿成交量放大，最近经常涨跌停潮掠夺流动性等。

二、量化策略类型：市场中性、指数增强、高频交易、CTA（波段）、套利

1、指数对冲策略（市场中性策略），沪深300、中证500，对冲ic或者if，部分对冲ETF(借)，目标是获取相对收益，高夏普，容量大，复制性强所以几年时间国内产生几家千亿量化私募。

方法上包括高中低频率（月周日频率）各种因子选股，因子：基本面（板块、个股）、量价（动量、震荡、反转）、情绪（量价）、舆情（新闻、消息）等，以前很多靠人工挖因子，慢慢人工智能挖因子逐渐变多。基本面和量价上，目前可能量价高换手对冲多一些，但基本面因子在逐渐增多，15年前风格因子比较有效，后量价高换手崛起，现在订单流很多。

2、指数增强策略，裸多，追求绝对收益，选出的股票比指数强造成的阿尔法，超额收益

基本策略和选股与对冲一致，只是不对冲，部分会有择时。

3、（股指、商品 ）期货高频，做市商策略、动量、反转策略等，持仓时间极端，收益率小，但极其稳定，速度和策略都是核心要素。在股票市场就是 T0策略,包括盘口、订单流和一些技术统计规律（持仓可能稍长）

4、CTA，期货端波段策略（资产配置目的为主）

5、另类、期权、套利（跨品种、多品种）

6、A估独有的量化打板策略，部分私募、个人和券商自营参与，优势在速度、统计规律和执行

三、影响A股 比较多的 量化策略如下：

1、指数对冲或增强下策略下，部分量化可能存在基于基本面的主观选择包括风格、板块，这会在日线级别上助推股市波动性

2、To策略，目前做量化对冲的大部分甚至全部私募都有T0策略，部分自己有团队或者机器T0，部分外包，机器T0策略 在极端波动性下会掠夺流动性 助涨助跌。量化规模加大，相当于不少股票有一定筹码比例的T0资金每日做T，可能影响筹码结构。

3、A估独有的量化打板策略，部分私募、个人和券商自营参与，优势在速度、统计规律和执行，根据统计规律 、委托订单流、委托单大小 跟随排队打板，因为人无法比拟的速度优势 很多时候 可以排在理想位置，撤单的时候可以快速撤单重新排队，所以造成很多早盘板打不到。

人的最快反应时间是0.2，假设当机器把一秒切割成一百份和服务器甚至超级计算机的运算能力，量化在速度和运算能力上的绝对优势显然易见。也因此 t0策略和量化打板策略 统计规律利用、速度等物理特性优势明显，但缺乏对市场的理解（人的优势，老师们努力无限放大哈）

四、对量化的理解和应对

1、量化整体是提供流动性、降低波动性，但在极端行情会掠夺流动性，加大波动。部分主观超配、T0和量化打板会助涨助跌，但本质更多是行情的跟随者而不是驱动者。

2、理性看待量化，量化会长期存在，而且会越来越多，应该学习适应、借力甚至收割，期货市场就有部分资金专门收割量化甚至高频。

3、加深加大对市场的理解，多做真正价值发现的交易；未来可能要不断加长持股周期。

4、短期具体应对上 包括 多做理解力；买在左侧、卖在左侧；部分时候市场厌恶量化时，龙虎榜规避接力等等（第四点看盘哥写的，很好也附上供大家参考）。

附上一张近期部分前排量化私募产品净值图供大家参考：