上海财经大学陆蓉教授团队在顶刊《管理世界》发表论文，研究发现A股市场中量化交易活跃度越高的股票，其未来一个月的收益显著更高；基于这一规律构建的多空策略年化超额收益可达24%。

近年来，量化交易在全球及中国资本市场迅速崛起。截至2023年底，我国公募量化基金规模已超2900亿元，私募量化管理规模更在2021年就突破万亿元。然而，量化策略是真正提升了市场效率，还是仅仅利用技术优势收割散户，一直是监管层和普通投资者关心的问题。

研究团队利用量化交易常见的母单拆分操作特征，构建了一个衡量量化活跃度的综合指标。具体来说，他们通过小单成交量占比、挂单成交占比和小单申报占比三个变量，并提取其第一主成分，以此代表某只股票当月的量化交易活跃程度。

基于2003年11月至2022年12月的沪深主板及创业板数据，研究发现，量化交易越活跃的股票，其下一个月的收益率显著更高。通过做多活跃度最高的十分之一股票、做空最低的十分之一，构建的多空组合月均超额收益达2%，折合年化约24%，且这一结果在多种稳健性检验下依然成立。

量化交易能预测未来收益，其核心在于对订单流信息的敏锐捕捉。量化机构并非主要依靠分析公司财报等基本面信息，而是专注于观察市场上其他参与者的交易行为。数据显示，量化资金倾向于聚集在信息透明度较低、被散户抛弃的股票中。当散户因恐慌或信息不足而大量卖出某些冷门股时，这些股票的价格往往被暂时压低。量化模型能迅速识别出这种由散户流出造成的异常订单流，并反向买入，从而在价格修复过程中获利。换句话说，量化交易者扮演了“市场清道夫”的角色，通过套利行为修正了由非理性交易引发的短期定价偏差。

然而，量化交易具有双面性。一方面，它确实提升了股价的信息含量，有助于纠正市场层面的错误定价；但另一方面，它对基本面信息的挖掘作用有限，甚至可能抑制市场对上市公司真实价值的深入研究。量化策略的同质化容易导致交易拥挤，在缺乏有效对冲工具的情况下，反而会放大个股的尾部风险，加剧市场波动。

在高度信息化的市场中，单纯依靠情绪或碎片化消息交易越来越难获利。量化机构凭借算法和数据优势，正在系统性地捕获散户行为带来的定价偏差。这也提醒监管层，在鼓励金融科技创新的同时，需关注量化交易集中度过高带来的潜在系统性风险。#社区牛人计划##盘逻辑：深度解析，理清投资思路#$国机重装(SH601399)$