量化交易监控屏：超额收益到底是哪几块钱加起来的

先看一组反差极强的数字。私募排排网高阶分析数据显示，近3年（2023年9月初至2026年8月底）各类量化指增策略的累计超额收益整体走高。

其中中证2000指增策略表现最好，近3年累计超额约为43.42%；中证1000指增紧随其后，约为34.97%；其余各类指增策略的近3年累计超额也均在10%以上。

截至今年8月底，有至少2只量化指增产品满足近3年业绩展示条件的百亿私募共35家，其中百亿量化私募占33家。

但把时间窗口缩短到今年，同一批管理人、同一段行情，差距被拉得非常大。

招商期货私募策略跟踪周报（截至9月4日）显示，今年累计超额表现最好的三类是中证2000指增（+17.51%）、中证A500指增（+9.98%）和沪深300指增（+7.49%）。

表现最差的三类是中证500指增（+2.45%）、量化选股（+3.75%）和中证1000指增（+6.66%）。

最高与最低之间，差了大约七倍。同样叫“量化超额”，为什么有的产品赚17%，有的只赚2%？

答案在于，超额本身不是一个东西。它是四种不同来源的钱加在一起的结果。把这四块钱袋子拆开，比的才有意义。

先厘清公式：超额收益到底是怎么构成的

行业通行的归因框架，会把一只量化产品（或组合）的收益拆成几块。

产品收益等于无风险收益，加上市场Beta乘以市场超额，加上各风格因子暴露乘以对应因子收益，加上各行业因子暴露乘以行业收益，再加上真正的Alpha和残差项。

Brinson模型关注的是配置、选股、交互三部分的贡献；Barra一类的多因子模型，则进一步把风格与行业风险暴露单独剥离出来。

这个框架对投资者最关键的作用是：它让你能分清一只产品的超额里，有多少是模型选出来的，有多少只是买对了风格。

前者可以持续，后者可能在下一次风格反转时连本带利还回去。

第一块钱：选股Alpha，靠因子挖掘

选股Alpha是量化最核心、也最能体现投研能力的一块。它来自因子：量价因子、基本面因子、另类数据因子，以及近两年增长最快的文本与大模型因子。

华泰证券9月12日的量化投资周报给出了一个可对照的样本。

该机构在原有BERT-FADT基础上，借助大模型补充标题新解、行情催化剂、“言外之意”、潜在风险、收益指引等额外解读，构建了LLM-FADT文本选股策略。

截至9月11日，该组合9月相对中证500的超额收益为4.7%，但2026年以来的超额收益是-5.6%，近一周超额继续反弹。

自2017年初回测以来，年化收益率26.01%，相对中证500超额年化收益23.38%，组合夏普比率1.01，信息比率1.77。

同期全频段融合因子TOP层今年以来的超额收益为8.53%，自2017年初回测以来TOP层年化超额收益率28.28%，5日RankIC均值11.3%。

这组数据里藏着两个重要信息。第一，2026年以来文本因子组合的超额是负的，说明再好的因子也会遇到不适应的市场环境。

长期年化23%并不等于每一年都赚钱。拉长到2017年以来，年化超额23.38%、信息比率1.77，才是机构认可的水平。

那么问题来了：一个因子今年不灵，明年还会不会灵？判断的关键在于它跟现有因子的相关性，而不在于它自己的历史业绩。

新因子的价值还取决于它与老因子的相关性。广发证券9月2日的研究给出一个例子：同伴股票因子经特征拆分后，形成的“双重同伴效应因子”多头年化超额收益率21.30%、信息比率3.38。

对比原始因子的19.26%、2.71，提升明显，最大回撤还从-16.43%收窄至-12.17%。而该因子与LGBM原始因子的多头超额时序相关性仅为48.06%。

一个因子能不能产生增量超额，不看它自己多亮眼，而看它跟已有因子的相关性够不够低。相关性高，加进去只是重复暴露，不会多赚一分钱。

第二块钱：交易执行，靠T0和算法

第二块是交易环节赚的钱。同一套股票池，不同的执行方式会产生不同的成本或收益。

具体来说包括：算法拆单降低冲击成本、日内T0在高波动个股上做价差、以及更精细的买卖时点选择。

这块钱的量级有多大？国信证券9月7日的研报给出了口径：上半年市场中性与T0策略收益仅约3.9%和4.0%，7月股市波动时中性策略单月平均回撤超过3%。

T0的增厚是有限的，而且高度依赖市场波动率。极端行情里，涨跌停或流动性骤降都可能让当天的T0变成亏损。

所以这块收益需要严格适配股票池，不是无条件加杠杆。

第三块钱：打新与衍生品增厚，最容易被忽略的一块

第三块钱很多投资者完全没意识到它的存在。量化机构通常持有几百到上千只股票的底仓，这个底仓天然符合网下打新的市值要求，于是打新就成了一份“顺手的收入”。

公开报道显示，量化模型通过整合行业估值、市场情绪、配售规则等上百个因子，实时计算最优报价区间。

2026年1月数据显示，头部量化私募打新报价入围率超过90%，而主观机构平均仅55%。算法自动生成报价单，单只新股报价耗时从主观机构的2小时缩短至10分钟。

打新收益年化约8%至12%，2025年头部量化私募打新贡献的超额收益占比达15%至20%。在科创板、创业板的网下配售中，选择6个月锁定期的机构可获得更高获配比例。

但这块钱正在变薄。国信证券明确指出，打新收益随参与者增加、获配率下降而趋薄。

换句话说，它曾经是超额收益的重要组成，未来会逐步退化成一条“锦上添花”的线。投资者如果按老口径估算一只产品未来的超额，会系统性高估。

第四块钱：风格暴露，容易把Beta当Alpha

第四块，也是这轮行情里最需要警惕的一块：风格暴露带来的收益。它不是模型选出来的Alpha，而是主动承担某种风格风险换来的Beta补偿。

招商证券9月8日的产品配置全景手册讲得很清楚：7月市场出现了风格挤压和切换，Beta、动量等因子集中回撤，叠加量化机构持仓拥挤度较高，各类指增产品的超额同步下挫。

进入8月后，大盘整体震荡，但小盘、价值占优的结构性行情愈加明显，横截面个股分化重新打开，多因子选股的盈利空间才回归。

更关键的是公募与私募的风格差异。同一份报告指出：公募指增今年风格暴露整体稳定，5月起下调成长暴露、长期维持较高价值敞口，偏向依托低估值风格做防守。

私募风格暴露波动更大，成长暴露在7月明显回落、8月再度回升，价值暴露持续下行，动量因子抬升，整体策略更为激进。

中信建投的量化月报也印证了因子收益的剧烈波动：8月Beta因子涨4.02%、动量因子涨3.76%，而市值因子跌3.73%。

把这些拼起来，就能解释开篇那个七倍差距。超额高的产品，一部分钱来自更强的选股能力，另一部分钱来自更大的风格暴露。

7月的回撤就是一次检验。Wind数据显示，截至7月31日的近一个月内，进化论私募多只中证500指增产品跌超25%，半鞅有产品跌逾20%，更有小盘指增产品跌逾40%。

有超过300亿元规模的量化私募在复盘中坦言，在较为极致的结构性行情中，部分量价、反转和均值回归信号阶段性承压。

原本相关性较低的策略也出现同向波动，组合的分散效果随之减弱。市场低开后的避险、止损、调仓行为集中释放，进一步放大了净值波动。

超额怎么衡量：只看收益率是外行做法

衡量超额，至少要看三个维度：超额水平、超额波动、以及两者的比值。

信息比率（IR）就是超额收益除以跟踪误差，是机构尽调里比夏普比率更受重视的指标。华泰那个文本组合，夏普1.01、信息比率1.77，说明它的收益里有相当一部分来自相对基准的偏离，而非绝对波动。

再看现实数据。新华财经与中国证券报9月14日援引私募排排网数据：截至8月31日，有业绩展示的指数增强产品当月平均收益11.54%、平均超额收益4.95%。

百亿私募旗下指增产品表现略优于行业均值，平均收益与平均超额分别达11.85%和5.16%。

但同一批产品在7月的表现完全不同。5月的数据更极端：截至2026年5月31日，1251只有业绩记录的指数增强产品5月平均超额收益为-0.98%，量化CTA策略平均亏损1.08%，在16个私募二级策略中位列倒数。

而到8月，一切都反过来了。华福证券9月6日的月报题目就是“8月市场回暖，中小盘宽基类量化基金领跑”。

所以单月超额说明不了任何问题。看超额必须看至少三年的滚动序列，同时看它在风格反转年份的表现。2026年7月、2026年5月，都是天然的检测窗口。

超额与Beta的关系：Beta好的时候超额难赚

最后要理解的是超额与Beta的负相关关系。

指数快速上涨、个股普涨的行情里，选股模型很难跑出差异，超额自然收窄；指数横盘震荡、个股分化剧烈的行情里，才是量化最能发挥的时候。

招商证券的归因结论是，7月各类指增超额因风格挤压同步下挫，8月横截面个股分化重新打开后盈利空间才回归。

国金证券5月的私募半年度策略报告也给出了偏中性的判断：近期受科技主线影响，中证1000指增的滚动年化超额持续在10%至15%区间波动。

若未来延续类似行情风格且拥挤度继续提升，超额将持续下降，下沿或接近2024年三季度水平。

若科技拥挤度瓦解、流动性扩散向全市场，超额将短期反弹，但受拥挤度压制，可能难以超过2023年的高点。

对冲成本这一项也不能忽略。中信建投的量化月报显示，当前IC贴水约-9.43%、IM贴水约-10.50%，基差贴水就是展期成本。

对市场中性策略来说，超额要先扣掉这笔成本，才轮到投资者。

国信证券的判断是，2026年贴水波动加大、叠加超额收益系统性衰减，中性产品的性价比正在下降，更适宜作为多资产组合中的低相关卫星仓位，单只产品容量多为数亿至数十亿元。

把四块钱袋子拆完，回到最初的问题：量化赚的是什么钱？

答案是有真实选股能力的管理人赚模型的钱，风格激进的管理人赚风险偏好的钱，规模大的管理人赚交易和打新的钱。这三类钱的风险性质完全不同，投资之前必须先分清自己买的是哪一种。

一句话落到操作上：如果你是冲着“稳定超额”去配量化，就先看归因报告里Alpha的占比；如果你能接受风格波动换更高弹性，再考虑风格暴露更激进的产品。

每周拆一个量化私募的实操问题。关注「泰然视角」，下周讲怎么做量化——一套策略从想法变成产品的全过程。

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风险提示：本文不构成投资建议。文中量化策略超额与业绩数据来自私募排排网、招商期货、华泰证券、广发证券、招商证券、国信证券、中信建投、国金证券、华福证券、新华财经及中国证券报等公开机构报告与报道，数据统计区间已在文中逐项标注，历史业绩不代表未来表现。量化投资存在超额收益衰减、因子拥挤、风格暴露反噬、策略容量上限、对冲成本上升及模型失效等风险，投资者应充分了解产品策略与风险特征，谨慎投资。市场有风险，入市需谨慎。

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