正所谓“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，环境不同，事物的表现也会不同。投资世界也是如此，量化策略也需要适合它的市场土壤才能发挥的更好，不同的量化子策略往往在不同的市场环境中更容易发挥各自优势。
在上篇文章中，给大家具体解释了什么是股票量化，那么接下来，我们就来具体讲讲股票量化策略的适用环境。
什么环境适合策略发挥
股票量化策略并不是“放之四海而皆准”的工具，它的有效性很大程度上依赖于所处的市场环境。理解这一点，有助于更理性地看待量化的优势与局限。
首先，从基础条件来看，量化策略通常对市场提出三个“底层要求”：结构稳定、高流动性以及行情分散。
所谓结构稳定，是指市场的制度、交易规则以及参与者行为模式等在较长时间内相对可预期。因为量化模型本质上是对历史规律的提炼，如果市场频繁出现制度性变化或极端干预，历史数据的参考价值就会下降，模型也更容易“失效”。
高流动性则是量化策略得以实施的前提。量化往往依赖高频或中高频交易，需要在较低冲击成本下快速进出市场。如果个股成交稀疏、买卖价差较大，即便模型信号有效，也可能因为交易成本过高而侵蚀收益。换句话说，流动性不仅影响“能不能做”，也直接决定“做了赚不赚钱”。
行情分散同样关键。如果市场长期由少数权重股主导、指数“一枝独秀”，那么个股之间的差异性会被压缩，量化策略可挖掘的alpha空间也随之减少。而当市场呈现出较强的结构性分化，不同行业、风格之间轮动明显时，量化模型更容易通过多维因子捕捉超额收益。
其次，从风格与情绪层面来看，一些特定环境会显著放大量化策略的优势。
例如，小市值风格与量化策略有天然的适配性。量化策略在于捕捉股票错误定价机会，赚取价值回归的收益，持仓量大而分散。小市值股票数量众多，市场覆盖范围广，且信息不对称程度较高，容易出现短期定价不合理的情况。因此小市值风格表现好有助于提升量化策略的超额收益能力。
图：小盘量化超额更高（来源：Wind，东方证券）
较高的市场波动率也能为部分量化策略创造更大的盈利空间。当市场波动率较高时，价格更容易偏离其短期或长期均衡水平，这就为策略提供了更多可识别、可交易的信号。例如，在趋势行情中，较大的波动往往伴随着更明确的方向性，动量策略更容易“顺势而为”；而在震荡行情中，价格频繁上下摆动，也会为均值回归策略创造更多低买高卖的机会。
此外，散户参与度较高的市场环境，也通常更有利于量化策略的发挥。散户交易中更容易受到情绪驱动，产生追涨杀跌、过度反应等非理性行为，从而带来可被模型捕捉的价格偏差。而当市场以机构投资者为主、定价更加理性时，这类“行为性alpha”会逐步收敛。
综合来看，量化策略的表现并非只取决于模型本身的优劣，更是策略能力与市场环境共同作用的结果。
如2025年股票量化策略取得了比较出色的表现，其中不乏有量化管理人极强投资能力的贡献，但更得益于策略环境的适配：一方面，2025年市场一直保持着充裕的流动性，交投持续活跃；另一方面，2025年中小市值、高弹性标的表现整体占优，利于策略捕捉超额。
什么环境会导致策略表现不佳
一方面，因为所有的量化策略都是从历史数据中寻找规律，总结为因子或信号，所以股票量化策略难以良好地应对一些历史上少见的市场突发行情，比如金融危机、突发疫情、贸易摩擦升级等等。
另一方面，当市场集中度过高、风格快速切换时，股票量化的表现往往欠佳。比如2025年8-9月，市场结构出现较大变化，行情开始集中于个别科技题材，导致市场上少数股票极强，多数股票平淡，市场风格偏离量化模型所偏好的“分散化”特征，量化策略超额也有所回撤。
2026年量化是否还能延续强势表现
2026年，中国经济有望延续温和复苏态势，货币政策保持宽松，流动性依然充裕。叠加反内卷、扩内需等政策支持下，A股盈利预期也有望修复，未来一年A股市场仍然有上行的动力。
与此同时，A股大概率延续此前的结构性行情，并在关税、地缘政治等外部风险上升的背景下，市场波动可能加大。
因此，从市场的系统性收益上看，仍有机会但也有约束。从超额收益层面看，市场整体仍处于交投热情抬升、成交额保持中高位的阶段，量化有较好的盈利条件；但如果市场出现单边行情、黑天鹅事件或风格快速切换，量化的超额也可能阶段性回撤。
为何中国的量化超额好于美国
在全球资本市场的发展版图中，股票量化投资无疑起源并繁荣于美国。从Renaissance Technologies、Two Sigma到Citadel，一批顶尖机构早已将量化方法运用到极致。
然而，一个颇具反直觉的现象是：在这样一个量化高度成熟的市场中，普通投资者却很难接触到比如“指数增强”这类股票量化产品；反观中国，这类产品却是市场主流之一。这是为什么呢？
答案很简单，中国股市的超额好做。
首先，需要明确的一点是，美国并不是没有股票量化产品，但它跟国内理解的股票量化有些差异。
在中国市场，股票量化策略仍以中低频的量价策略为主，比如动量、反转、波动等，主要依赖价格和成交量等基础数据来获取超额收益。比如围绕沪深300、中证500等指数做多头增强，是当前主流的应用方式。
而在美国市场，量化策略无法通过简单的价量因子获利，只能依赖基本面深度、另类数据和复杂多因子模型，策略的差异化和复杂度更高，也更注重价值投资逻辑。但这些策略一般门槛很高，普通投资者很难直接买到其核心部分。这也体现出，美国股票市场想做出超额，有更大的难度。
图：新兴市场量化超额明显（来源：Alternative Thinking: Systematic vs Discretionary, AQR, 2017Q3）
那为什么量化策略在中国股市的超额更容易获得呢？这其实就与超额诞生的“土壤”有关。
前面我们提到，股票量化策略的收益主要是来源于市场中的定价偏差。当一个市场越成熟、越有效，这类偏差就越少，能够留下的超额收益自然也越薄。
从这个角度来看，美国市场高度机构化，信息披露充分、监管成熟，且做空机制完善，因此有效性更强。在这样的环境中，资产价格对信息的反应极为迅速，系统性错误定价较少，量化模型能够捕捉的超额收益空间被大幅压缩。
与之相对，中国市场在较长时期内呈现出更为明显的弱有效特征：散户占比较高、情绪驱动显著、制度不够完善，信息定价效率仍在逐步提升过程中。这种环境为量化策略提供了更为肥沃的土壤，使其能够系统性地捕捉错配与偏差。
此外，美股还具有市场集中度高、指数表现强势的特点，这也影响超额的获取。近年来，美股市场集中度显著抬升，以标普500和纳斯达克为代表的核心指数，其涨幅在部分阶段高度依赖少数超大市值科技龙头的贡献。由于美股指数普遍采用市值加权机制，当头部个股持续大幅上涨时，其权重会被动提升，从而对指数形成“放大器”效应，推动指数表现持续强势。
在此结构下，指数收益更多体现为“高度集中驱动型上涨”，而非广泛个股的普涨行情。对于主动选股或量化分散化策略而言，若未能显著超配上述核心权重股，或出于风险控制考虑维持行业与个股分散配置，则在统计意义上更容易阶段性跑输指数。因此，在高集中度环境下，市值加权指数天然具备结构性优势，而主动管理与量化选股策略获取超额收益的难度则相应上升。
相比之下，中国市场的结构更为分散且风格轮动频繁。以沪深300指数、中证500指数为代表的宽基指数，虽同样采用市值加权，但长期并未持续由极少数龙头单边主导，个股与行业间分化更为明显。这反而为分散化选股策略提供了更大的发挥空间，量化模型更容易捕捉定价偏差，从而获取相对稳定的超额收益。
图：截至2026.02，美股前十大股票市值占比32.1%（来源：彭博，方正证券）
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