A股上市公司突破5500家，信息量级呈爆发式增长，传统人力研究或正在遭遇“瓶颈”？面对日益复杂的投资环境，资产管理行业正在探索全新的解法：主动投资与量化投资的融合不再停留于此前的“工具互补”，而是走向底层逻辑深度重构的新阶段。目前，这一演进趋势已在投研流程、组织架构及产品策略等多个维度得到实质性体现。
今年来公募产品端的发行态势，也或是这一趋势的有力佐证。Wind数据显示，按照基金全称含有“量化”二字为统计口径，截至5月末，今年新成立的公募量化基金数量突破20只，是去年同期的两倍，合计发行规模超280亿元，已超过去年全年发行总量。可以说，该数据在一定程度上印证了资管行业布局“主动+量化”融合策略的积极性。【1】
那么，驱动主动与量化“双向奔赴”的核心因素是什么？这一演进对普通投资者而言又将产生哪些实际性的影响呢？
为什么要融合？
单一策略或存在局限性
主观与量化的融合并非偶然，而是市场演进与行业发展相互作用的产物。从驱动力来看，大致可以归结为以下几个核心因素。
第一，市场环境日趋复杂，单一策略或难以持续适应所有行情阶段。
从2022至2023年的价值回归，到2024年偏向杠铃策略的震荡分化，再到2025年的成长风格上涨行情，过去几年A股市场经历了剧烈的风格切换，这对依赖单一策略的投资者而言无疑是严峻考验。无论是特定的投资策略，还是市场风格、行业或个股，均具有自身的周期性；当某种策略/资产的拥挤度提升时，便容易引发波动和回撤。因此，在投资中固守特定资产或单一策略，很难持续战胜市场。
第二，信息规模急剧扩张，传统研究方式或面临效率瓶颈。
Wind数据显示，截至2026年6月5日，A股上市公司数量已达5525家。标的持续扩容的同时，公告、研报、新闻及另类数据等亦呈爆发式增长，使得市场信息过载成为常态，其规模或已经远超传统人力处理的上限。而借助AI工具打造智能投研系统，可日均处理上万份专业报告，实现研报解析、会议纪要提炼、市场动态总结等流程的自动化，从而可以在一定程度上快速完成全市场扫描。
A股上市公司数量持续扩容
数据来源：Wind，截至2026.6.5；以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
第三，AI时代加速到来，推动量化投研深层变革。
公募量化的进化史，实质上是投研工具不断迭代的历程。早期，量化投资主要依赖有限的多因子模型，这套方法论在2010至2014年间取得了较为显著的超额收益。然而，随着算力成本下降与数据门槛降低，策略同质化加剧，导致量化策略失效的速度大幅加快。比如2024年9月A股经历了短暂而急促的风格切换，而彼时许多传统量化模型就未能及时调整以适应指数变化，暴露出明显的滞后性。【2】
而AI技术的快速迭代以及与金融行业的深度融合，逐渐成为了公募量化突破发展瓶颈的核心驱动力。国金证券表示，由于量化本身由数据、模型和算力驱动，AI的融入并非简单的“锦上添花”，而是对投研全链条的底层重塑。这或有望极大增强量化策略的市场适应性。
AI应用已深入量化投资的全流程
资料参考：中国证券报《国金证券： AI重塑量化投研全流程 绝非“锦上添花”》，2026.5.21；以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
综上所述，无论是不断提高的交易复杂度，还是市场信息体量持续扩容，亦或是AI技术的持续赋能，均在推动主动投资与量化投资走向深度融合。此外，这一趋势的核心驱动还存在一个内在逻辑，那就是两者能力的天然互补。
主观投资的优势或在于“深度”：即基于深度的产业认知与商业洞察挖掘企业价值，但受限于研究精力，面对超五千家A股公司，存在显著的覆盖局限；
量化投资的优势或在于“广度”：即通过全市场扫描与严格纪律提升投资效率，但其局限在于高度依赖历史数据的统计规律，模型容易出现适应性偏差。
从当前业内实践来看，主观与量化的融合正沿着由浅入深的路径演进，主要呈现为三种模式。这三种模式并不是“非此即彼”的替代关系，而是机构融合能力不断进阶的体现。展望未来，主动投资与量化投资的深度融合，或将是投研体系演进的重要方向。【3】
主动&量化的融合路径
资料参考：上海证券报《主动与量化“双向奔赴” 基金业探索超额收益新途径》，2026.6.2以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
对投资的潜在影响？
主观与量化的融合正在从多个维度重塑公募基金的投资生态。
第一，超额收益的来源可能更加多元化。
主观与量化的融合，相当于多引擎协同工作，理论上有利于拓宽收益来源。Wind数据显示，近一年来，626只公募量化产品中有589只复权单位净值增长率为正，占比约94%；近一年业绩超过10%、20%、30%的分别有550只、503只、399只。排名居前的五只产品中，4只为主动型量化产品，1只为指数型量化基金。【4】
626只公募量化产品近1年收益率（X）分布
数据来源：Wind，统计区间：2025.6.6至2026.6.5；统计全市场公募量化产品含量化基金主动型、量化基金指数型、量化基金对冲型，统计截至2026.6.5成立超过一年的基金，仅统计主代码。指数行情走势不预示其未来表现，也不代表具体基金产品表现。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
专业分析称，主动量化基金表现突出主要有三方面原因。一是多策略体系具有市场适配性。市场风格快速切换，策略的不同模块能精准匹配市场情景，降低了单一策略的波动性。二是AI赋能的Alpha挖掘能力。非线性模型显著提升了因子迭代效率，助力捕捉短期轮动机会。三是纪律化执行的优势。量化交易在一定程度上减少了主观情绪对交易行为的干扰，保障策略执行的纪律性。【5】
第二，风险控制可能更加前置和系统化。
在量化模型的辅助下，投资组合可实时监控持仓波动、集中度与流动性等风险，或能更及时地识别风险并辅助止损/降仓，从而有望提升回撤管理能力。
量化“固收+”基金的表现印证了这一趋势。据华泰证券统计，2021年底至2026年初，量化“固收+”基金不仅年化收益率中位数（3.73%）优于其他“固收+”（2.53%），最大回撤中位数（6.56%）也小于其他产品（7.67%），夏普比及卡玛比等核心指标同样更胜一筹。
量化固收+VS其他固收+
不同区间业绩中位数对比
数据来源：Wind，统计区间：2021.12.31至2026.1.31；资料参考：华泰证券《量化赋能“固收+”，提供风险收益比差异化的产品选择》，2026.6.4；指数行情走势不预示其未来表现，也不代表具体基金产品表现。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
第三，技术赋能研究效率，释放人力聚焦高价值研判。
当前，量化与AI技术正驱动投研流程优化升级：系统高效执行海量数据预处理、全市场初筛与程序化调仓等重复性基础工作，投研人员则将核心精力转向前瞻逻辑构建、产业周期研判与一线深度调研等。这一转变或将有效提升投研效率，有望间接对基金运作产生积极影响。
市场专业化演进
普通投资者该如何应对？
市场参与者结构的机构化，或是资本市场走向成熟的趋势之一。数据显示，截至2025年8月底，A股各类中长期资金合计持有流通市值约21.4万亿元，占全市场流通市值比超40%；至2025年末，该规模进一步增至23万亿元。尽管扩容势头持续，但与成熟市场60%-70%的机构持股占比相比，仍有较大提升空间。【6】
一方面，随着“长钱”入市制度环境的不断优化，机构投资者占比有望持续提升；另一方面，主观与量化的深度融合，正推动机构在信息处理与风险识别上的专业度不断跃升。这意味着，市场定价或将更趋高效，个人投资者在信息与工具上的相对劣势也可能会被进一步放大。在此背景下，普通投资者更需看懂趋势，及时调整投资思路与行为模式。
第一，正视个人投研能力的局限，善用专业投资工具。
在量化与AI深刻重塑投资行业的大背景下，普通投资者在信息处理广度、深度和效率上，与专业机构存在明显差距，在此背景下，更为理性的选择或是通过专业化投资工具，分享机构系统化投研能力的红利。
当前，公募基金的产品线布局更强调功能定位。其核心特征主要在于：品类全覆盖、策略标准化、风险收益可预期。截至2026年6月5日，全市场公募基金超1.4万只，总规模近37.5万亿元，涵盖股票、债券、混合、指数、REITs、QDII、货币等全品类，能较好地匹配不同的风险偏好与配置需求。
全市场公募基金覆盖品类（只）
数据来源：Wind，截至2026.6.5；以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
第二，以长期视角锚定配置，摒弃短线博弈思维。
在基金年报中，“本期基金份额净值增长率”代表产品报告期内的净值涨跌幅；而衡量投资者真实回报的指标则是“本期加权平均净值利润率”。后者纳入了持有人的申赎时点因素，反映的是资金实际进出后持有人到手的平均收益，更贴近基民的真实盈亏情况。
根据公募基金2025年年报，纳入统计的全市场11421基金中（只统计主代码），绝大多数基金的“加权平均净值利润率”低于“份额净值增长率”。这表明，投资者或整体存在高买低卖、追涨杀跌的行为偏差，从而导致实际获取的收益跑输基金本身的净值表现。
全市场基金投资者回报差一览
数据来源：Wind，截至2025.12.31；投资者回报差=基金加权平均净值利润率-报告期净值增长率；指数行情走势不预示其未来表现，也不代表具体基金产品表现。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
2026年4月，晨星中国提出了Alpha（阿尔法策略）、Beta（贝塔策略）、Costs（费用成本）、Gamma（伽马策略）四大收益构成框架，强调市场Beta收益是投资者长期收益的基础，而纠正投资者行为偏差带来的Gamma收益，是提升投资者获得感的关键。这给我们的启示是，长期收益的关键不仅在于选对基金，或更在于把控自己的操作节奏。以长期视角做好配置，或许比频繁切换投资标的，更能接近投资的最终目标。【7】
第三，从“追牛基”转向“做配置”。
单一产品很难在复杂多变的市场中持续跑赢，所以投资者不妨转变思路，考虑从“单押一只绩优基金”转向“构建匹配需求的投资组合”。
而配置的核心或在于“攻守兼备、均衡分散”。具体而言，建议考虑采用“核心-卫星”策略：以核心资产打底，辅以卫星赛道捕捉机会，从而避免单一风格过度集中。而对于精力有限的投资者而言，FOF等践行多元配置理念的产品也或是不错的选项，毕竟其具备的跨资产分散对冲的特征，在一定程度上有助于平滑组合波动，从而为投资者争取相对稳健的长期回报。
小结：主动与量化的“双向奔赴”，本质上是资管行业在应对复杂市场环境、拥抱科技浪潮时的一次系统性进化。
对于投资者而言，最重要的启示是理性看待市场的专业化演进，正视专业分工的优势，学会将“专业的事交由专业的人做”。
面对日趋复杂的市场，建议投资者立足自身风险偏好，借力公募基金等专业工具进行科学配置和长期布局，这或是优化长期投资体验的可参考路径。
【1】数据来源：Wind，截至2026.5.31；资料参考：中国证券报《公募量化“出圈”：新发爆款频出，存量产品走红》，2026.5.31；以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
【2】资料参考：中国基金报《公募量化江湖》，2026.5.25；以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
【3】上海证券报《主动与量化“双向奔赴” 基金业探索超额收益新途径》，2026.6.2以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
【4】数据来源：Wind，统计区间：2025.6.6至2026.6.5；统计全市场公募量化产品含量化基金主动型、量化基金指数型、量化基金对冲型，统计截至2026.6.5成立超过一年的基金，近统计主代码。指数行情走势不预示其未来表现，也不代表具体基金产品表现。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
【5】中国基金报《最高超78%！主动量化基金投资业绩亮眼》，2026.5.18。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
【6】证券市场周刊《迎接“十五五”投资新时代 长钱长投资本变局》，2025.11.17；经济日报《“长钱长投”机制建设纵深推进》，2026.3.25。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
【7】证券日报《晨星中国董事长陈鹏：中国基金业买方投顾转型拐点已至》，2026.4.24。以上信息仅供参考，不代表任何投资建议，基金有风险，投资需谨慎。
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