量化策略基本特点：量化投资策略基于大量历史数据，通过数据挖掘、统计分析、数学建模等方法及算法程序发现价格变化规律，挖掘交易机会，制定及执行投资策略。目前使用最为广泛的量化选股模型是多因子模型，主要因子包括量价因子、基本面因子和另类因子。从投资特征上看，量化策略系统性特征较强，广泛挖掘投资机会；严格执行模型结果，策略纪律性强。与主观策略通过深度挖掘个股Alpha 取胜不同，量化策略主要依靠研究广度实现概率取胜。

　　国内量化投资发展历程：

　　公募量化：公募量化策略始于2000 年后，2015-2021 年规模加速增长，多因子模型普及。2022 年后量化基金规模增速放缓，策略更为多元化，不同风格产品线互补、规模交替增长；此外，部分管理人引入AI 算法优化模型，挖掘与传统多因子模型的投资方法低相关性的投资方式。

　　私募量化：2019-2021 年量化私募规模爆发式增长，2021 年末协会备案量化基金规模达1.08万亿元，占私募证券投资基金总规模的17.1%。2021年至2023年量化私募稳步发展，2024 年受市场波动及监管趋严影响，规模发展承压。

　　2025 年来私募备案回暖，私募证券产品备案数量前十管理人均为量化私募。

　　公私募量化基金行业发展现状：

　　投资策略：当前公募量化策略主要包括主动量化策略、指数增强策略、量化对冲策略三大类权益投资策略，此外，部分含权债基的权益部分也会采用量化方式进行管理。私募量化投资策略更为多元，涉及的细分策略主要包括量化多头、股票中性、转债策略、CTA 策略、其他衍生品策略、套利策略和复合策略，宏观策略中也有部分管理人使用主观和量化相结合的投资方法。

　　行业格局：截至2025Q1 公募量化权益类基金数量达到654 只，规模达到3025.88 亿元，除量化对冲和1000 指增整体规模较小外，其他策略规模分布较均衡；从基金管理人的维度来看，易方达基金、富国基金和华夏基金量化基金管理规模居前。私募量化管理人方面，截至2025 年6 月末，百亿私募量化投资基金管理人为39 家，占百亿私募总数的比例接近半数。

　　公私募股票量化基金运作特征及绩效表现：

　　运作特征：从交易特征来看，相较主观股混基金，量化基金换手率相对较高，模型迭代速度较快，敏锐捕捉交易机会；持股数量更多，减少聚焦单一行业、风格或个股带来的非系统性风险。

　　绩效表现：1、指数增强基金：从2018-2025 年的分年度数据来看，超额获取能力整体为中证1000 指增>中证500 指增>沪深300 指增，各年份主流指增基本均实现正超额，整体上私募超额表现优于公募，但私募分化更大；2、主动量化基金：各年度业绩差异较大，其中2019-2020 年公募主动量化业绩优于私募，2021-2023 年私募业绩相对更优；3、量化对冲基金：私募量化对冲业绩表现整体优于公募。

　　公募量化与私募量化的投资运作差异：

　　法规监管与合同：公募量化基金受《证券投资基金法》约束，获准面向社会公众公开发行，受到的监管强度相对较高且信息透明度要求更高；私募量化则受《私募投资基金监督管理条例》约束，仅能通过非公开方式募集，合同通常更具定制化特征，且风险等级通常更高。

　　管理人行为：公募量化管理人依托建制化团队及标准化IT 基础设施，强风控合规导向，产品线策略统一化；私募量化管理人采用精英化组织架构，硬件投入与激励强度更高，产品策略可能出现分化。

　　投资策略与限制：公募量化在投资范围及跟踪误差等要素的约束更严格，更追求稳健性，换手率相对较低；私募量化机制更灵活，如对冲工具运用更丰富、敞口容忍度更高，超额收益的弹性也更大。两者风险收益特征存在差异。

　　费率条款：私募量化产品的费率条款通常比公募更复杂，例如，私募可能采用“管理费+业绩报酬（如2%+20%）”，业绩报酬的计提方式也十分多元化，常见的有高水位法。费后收益才是投资者能获得的真实收益，建议重点关注。

　　量化产品如何选择：量化产品面临策略同质化加剧、不同策略对规模敏感性不同、极端市场下存在多因子共振失效风险等挑战，在筛选量化产品时，投资者不仅需穿透历史业绩表象，更需系统解构策略环境适应性、风险收益特征持续性及管理团队护城河深度。本报告第五章基于“策略解构-定位匹配-指标验证-能力评判”四维评估体系展开介绍，旨在为投资者选择量化产品提供参考。

　　风险提示：本报告仅作为投资参考，基金过往业绩并不预示其未来表现，亦不构成投资收益的保证或投资建议，相关的统计或测算也仅基于历史数据。