量化策略

量化策略是依托量化模型、数据信号开展投资决策的系统化交易方式，结合现有公开的2026年相关研报内容，当前行业内的量化策略相关动向、表现和主流方向可以梳理为以下几方面：

1. 当前量化策略的运行环境
   2026年7月市场调整后，个股间收益差异明显放大，横截面波动率处于相对高位，同时市场风格切换速度加快、资金从单一热点转向多方向博弈，给依靠多因子模型、分散化选股的量化策略创造了更好的超额收益捕捉空间，前期的短期回撤更多是因子周期变化导致，随着市场回归均衡、因子重新分化，超额收益具备修复基础 【2】 。
2. 主流细分量化策略的表现与建议
   • 价格动量类策略：经历2026年上半年动能疲软、7月底回调后，美国动能估值回归正常、日本动能估值触底、欧洲动能估值始终未过高，历史数据显示这类策略在深度回调后反弹力度最强，跨资产、跨地区的平均前瞻回报通常为正，建议继续持有相关仓位 【1】 。
   • 指数增强类策略：不同宽基对应的指增策略长期超额收益表现突出，比如中金量化沪深300指增自2019年初跟踪至2026年7月末累计跑赢基准超100个百分点，中证500、中证1000指增的样本外长期累计超额也分别达到77.23ppt、32.39ppt，仅2026年7月受市场极端风格扰动出现阶段性跑输基准的情况 【13】 。
   • 特色选股类策略：低关注度小盘掘金、港股红利等特色策略在2026年7月也跑出了不错的相对收益，其中低关注度掘金策略7月收益率-5.4%，显著跑赢中证2000、国证2000等小盘指数；港股红利策略7月收益率达12.4%，小幅跑赢恒生高股息全收益指数 【13】 。
   • ETF类量化策略：覆盖资产配置、日内动量等多个方向，比如西部量化团队开发的多类ETF资产配置策略2026年以来YTD收益大多在0~6.5%区间；仅适配中证500、中证1000的ETF日内动量策略2026年以来累计超额收益分别达到2.12%和3.55% 【8】 【15】 。
3. 当前量化投研的前沿发展方向
   当前AI和量化投研的结合已经从“直接套用通用大模型”转向围绕金融场景硬约束重构专用模型，研究重心也从单纯追求预测精度转向提升策略的稳健性与可部署性：一方面开始挖掘文本、股票关系网络、多模态时序等传统价量之外的复杂信号，拓展Alpha来源；另一方面也在重点解决市场非平稳性、分布迁移、交易成本等实际落地的痛点，不过目前通用大模型在复杂金融推理上仍有明显短板，更多还是作为投研辅助工具使用 【4】 。