大于交易体系:量化交易到底是否概率游戏，把国内外的账摊开讲透

先把结论摆在最前面：量化交易不仅是概率，它是这个星球上人类把"概率"这件事工业化、规模化、长期化的最高形态。国外有个数学家出身的传奇投资人，靠略高于抛硬币的胜率做了三十年；国内几万亿规模的量化机构每天重复几千笔交易，本质上和赌场开赌桌是同一套数学——只不过赌场靠的是微弱的抽水优势，量化靠的是微弱的价格预测优势。但这里面有一个天大的反差：全世界最懂概率的那批人，把概率做成了长期生意；而绝大多数冲进去想"靠概率赚钱"的普通人，恰恰成了概率本身。下面一层一层拆。

一、先讲数学：量化赚的到底是什么钱

量化交易的底层就三条公式，没有第四样东西。

第一条叫期望值。任何一笔交易，能不能做，不看你看多准，看的是数学期望是不是正的。一笔交易胜率51%，赚的时候赚一块，亏的时候亏一块，期望值就是0.51乘1减去0.49乘1，等于0.02。这个数字薄得像一张纸，单看一笔你根本感觉不出来，亏了赚了全凭运气。但只要这个0.02是真实存在、并且你能重复做一百万次，大数定律就会站在你这边——样本量越大，实际收益率越逼近理论期望值，噪音被磨平，优势被榨干。

第二条叫大数定律。这是那位传奇量化投资人真正的护城河。他的旗舰基金单笔交易胜率只有50.75%左右，说人话就是比抛硬币准一丁点儿，准到你闭眼猜都能差不离。但它一年要做几百万笔交易，持仓周期短到分钟级甚至秒级。一千笔下来，运气还在作祟；一万笔下来，曲线开始抬头；十万笔、一百万笔下来，方差被均值碾死，那条向上的斜线就焊死在账面上了。国内做量化研究的人复盘这段历史时写得很直白：抓住那50.75%的机会，然后把它重复一百万次。那家基金三十多年费前年化做到百分之六七十，费后也接近百分之四十，同期股神级别的长期年化也就百分之二十上下。这不是他看得比别人准，是他把一个微弱到几乎看不见的正期望，重复了别人想象不到的次数。

第三条叫凯利公式。就算你有正期望，下注下多少也是个数学问题。凯利公式告诉你，在一个胜率和赔率都确定的重复赌局里，每次该押上本金的百分之几，才能既不被一次极端行情打穿、又能让长期复利最大化。这套东西的发明者本来是贝尔实验室搞通讯噪声的，结果被一帮交易员搬过来当成了仓位管理的底层框架。国内那些头部量化机构的风控模型，拆到最里面就是这个东西的各种变体——单一标的敞口多少、行业暴露多少、杠杆加几倍、回撤到什么线必须降仓，全是按概率和赔率倒推出来的，没有一条是基金经理拍脑袋拍的。

所以你看，量化从出生那天起就没打算"预测对"。它的祖师爷全是数学家、密码学家、物理学家，这帮人从来不信什么"看对方向"，他们只信一件事：只要我有一个统计上显著为正的微弱优势，只要我不死，时间和次数就是我的朋友。这和传统主观投资"研究一家公司三年、重仓、拿住"的路子是反着来的——主观赌的是对错，量化赌的是概率分布。

二、国外的账：长期赢家、稳健派和离场者，三种命运全是概率的注脚

把51%做成长期生意的那一类

前面说的那家传奇量化机构，它的旗舰基金三十多年里即使扣掉行业内最贵的管理费和业绩报酬，费后年化仍然接近百分之四十。最邪门的是它的贝塔是负的，意思是市场越跌它越稳，2008年那种大盘剧烈波动的年份它照样交出正收益。这说明什么？说明它赚的不是市场涨跌的钱，是市场微观结构里那些定价偏差的钱，是海量小噪声里提炼出来的统计规律。3

但注意一个细节：这家机构从九十年代初就把外部投资者的钱全部清退了，只让自己员工的钱在里面跑。为什么？因为策略是有容量的。一个51%的微弱优势，你管小几百亿时滑点万分之一，管到几千亿时滑点就吃掉你两个点。真正懂概率的人太清楚了——优势一旦被规模稀释成负的，三十年的神话一夜就能漏光。所以他宁可不收外面的钱，也要把那条正期望曲线守住。这本身就是对概率最深刻的敬畏。

不算传奇，但把概率做成了稳当生意的那一类

不是所有量化都像那家传奇机构一样耀眼。国外第二梯队的量化巨头，两个创始人都是搞物理和计算机出身，旗舰基金这些年长期跑出双位数收益，回撤可控。这个数字跟传奇机构比起来寒酸多了，但你要知道它管着几百亿美元，能长期稳定跑赢，已经是全世界机构资金抢着要的水平。

还有一家走宏观风险平价路线的巨头，它不预测价格，赌的是不同资产之间的相关性在长期会回归某种统计常态。它的旗舰基金前几年业绩低迷，后来主动缩减规模、重组团队，2025年大幅反弹。最有意思的是它改革后对外讲了一句话：我们把旗舰基金实现超额回报目标的概率，从五成提升到了六成五。你看，连这种全球最大的对冲基金，对外披露业绩的口径都是"概率"，不是"我们看准了"。他们自己心里门儿清：这活儿就是概率，能做的只是把胜率从五成搬到六成五。

当概率站到你对立面，很多年都爬不出来

讲完长期赚钱的，必须讲亏钱的，不然就是鸡汤。国外有一家老牌量化巨头，论规模曾经仅次于前面说的宏观巨头，靠的是"价值加动量"这套经典因子。结果2018年到2020年，全球量化经历了一轮漫长的"因子寒冬"。2020年初疫情冲击之后市场暴力反弹，涨的全是那些贵得离谱的成长股、科技股——而它的模型是做多便宜股、做空贵股，正好站在了反弹的对立面。它的旗舰策略从峰值到谷底回撤超过三成，股票市场中性类产品最大回撤接近四成，管理规模从2018年峰值直接腰斩，裁了好几轮员。创始人自己公开写文章感慨：我比理性上应该承受的还要痛苦得多。

它错在哪？不是模型是假的，是它赌的那个统计规律——"便宜股长期跑赢贵股"——在三年、五年甚至十年的尺度上完全可以失效。概率这东西有个致命的脾气：它在一百万次的尺度上铁律如山，但在你要面对客户赎回、要发奖金的三五年里，它完全可以扮成一个傻瓜。客户才不管你三十年期望是正的，客户看到连续三年不赚钱就赎回，赎回逼你在最低点砍仓，砍完仓市场就反转。这家机构三分之二的规模流失不是数学上亏掉的，是行为上被客户赎没的。

诺奖得主加杠杆，最后被救助的那一类

如果前面那家是体面地挨了一拳，那九八年那家著名的长期资本管理公司，就是概率世界里最惨烈的教训。这家公司的合伙人名单里挂着两个诺贝尔经济学奖得主，玩的是债券套利——赚不同期限、不同信用债券之间微小的定价偏差，一笔可能只赚万分之几。为了让这点芝麻钱变成金光闪闪的业绩，他们把资产负债表杠杆加到二十五倍上下，顶峰时自有资本几十亿美元，表内头寸上千亿美元，表外衍生品名义本金还有上万亿美元。1998年俄罗斯国债违约，新兴市场债瞬间丧失流动性，他们模型里假设"概率几乎为零"的那个事件真的发生了。二十五倍杠杆意味着价格反向波动四个点，本金就伤到筋骨。这家公司在四个月里亏掉四十多亿美元，最后是美联储牵头十几家华尔街银行出资几十亿美元、换取九成股权接管，才没引发系统性风险。

这个案例里写着一句话：哪怕你的模型在过去一百年里胜率都是99%，只要你加了足够的杠杆，那1%一旦来敲门，你连第二笔交易都等不到。概率游戏里离场最快的，从来不是胜率低的人，是胜率高、然后以为自己不是在赌概率的人。

三、国内的账：丰收年、剧烈回撤和几万亿规模下的淘汰赛

把镜头拉回A股。国内量化这几年的故事，比国外还戏剧化。

高光时刻有多亮

2025年是国内量化指增策略的丰收年。第三方数据显示，全年量化指数增强产品平均回报超过四成，近九成产品跑赢对标指数。百亿量化私募里，头部几家全年收益均值在五成到七成之间，管理规模迈上几百亿甚至上千亿台阶。行业测算到2025年末国内量化私募总规模突破三万亿。2026年年中，百亿量化私募数量七十多家，五十亿以上近百家，一个季度规模就涨了五千亿。这就是概率规模化之后的样子——一群年薪几百万的博士，写着差不多的因子模型，靠每天换手几十次、持有周期平均五天、覆盖上千只股票，把指数增强做出超额。

回撤来得有多快

但你把时间轴往后拨一年，画面立刻翻面。2024年春节前那两周，A股小微盘股剧烈波动，量化行业遭遇史上最大范围回撤。当时的报道：不少百亿量化产品单周回撤超过两成，部分自营产品亏两三成到五成，带杠杆的DMA产品被强制平仓。DMA是个什么东西？就是量化策略在券商自营盘上加几倍杠杆，负超额来的时候想平仓都平不掉，因为流动性已经被踩踏抽干了。短短几个交易日，有的产品年内亏损接近三成。多家百亿巨头连夜发公告安抚客户。财经媒体那篇复盘文章写得尖刻：大家本来以为自己在赚统计套利的钱，结果几百个策略用着相似的因子、拿着相似的小票，一有风吹草动集体抢跑，把自己人踩出了流动性危机。

再往后看，2026年年中市场一震荡，头部机构立刻挨刀。当时有报道：某知名量化巨头旗下展示产品，十一只里十只年内收益转负，九成以上为负收益。更系统的数据是：2026年年中那波调整里，量化多头策略平均回撤超过一成四，年内正收益占比低到三成八——意思是三家里面有两家是亏的。上半年还风光无限的小盘指增，到秋天有不少头部产品超额收益是负的。

几万亿规模下的尾部出清

更冷的数字在行业整体。统计显示，近十年超过两万四千家私募管理人退场。也就是说，你今天听到的那七十家百亿量化，是从数以万计的机构里拼杀出来的。头部虹吸效应极端明显：2025年收益靠前的百亿私募里，量化占了大头。但同时，超额收益正在全行业衰减——2026年一季度，主流小盘指增策略的平均超额只剩两三个点。为什么？因为用相似因子的钱太多了，几万亿挤在一个池子里，把原来那个51%的优势摊薄成了50.5%，再加上交易成本，眼看就要归零。行业媒体直接用了标题："超额收益祛魅，三万亿量化私募淘汰赛开启"。

国内这一组数据放在一起，讲的还是那件事：量化的盈利不是因为它有什么神奇魔法，是因为它在特定市场结构里有一个正期望。市场结构一变——拥挤、杠杆、流动性枯竭、监管新规——那个正期望随时可以变成负期望。2025年四成多的平均收益和2026年年中一成四的平均回撤，是同一批人、同一套模型，隔了一年发生的事。

四、散户和个人的账：这才是概率最真实的那一面

讲完机构，必须讲普通人。因为这个问题落到每个听众头上，真正该知道的是：我自己进去做量化，或者买量化产品，胜算到底多少。

先看A股散户的基本盘。据媒体援引头部券商2026年上半年抽样调查，原来那句"七亏二平一赚"已经进化成了"八亏一平一赚"：近八成活跃账户亏损，稳定盈利的只有两成左右，保本的不到百分之三，散户上半年平均收益率负两成多，人均浮亏两万上下，收益中位数负两成五。期货更极端，公开统计说全球期货账户持续盈利者仅5%上下，中国散户不足3%，散户贡献了绝大部分交易额，只拿走不到一成的利润。

再看一个特别精妙的例子——2026年全国期货实盘大赛，十几万人参加。量化组里盈利账户占比只有四成出头，是所有组别里"赚钱人数比例"最低的。按直觉你会觉得这组最菜对吧？错了。它偏偏是全场唯一整体实现正收益的组别，在行情最差的几个月里也是靠程序手起刀落先跑出来。为什么胜率只有四成多，整体反而赚最多？因为量化策略亏钱的时候砍得快，赚钱的时候让利润奔跑，盈亏比远高于人。这就是概率游戏最反直觉的地方——决定你最终赚不赚钱的，不是胜率，是"胜率乘盈亏比"这个期望值，加上你能不能活着把次数做够。其他组的散户呢？胜率可能还有五成，但亏了死扛、赚了就跑，盈亏比倒挂，期望值是负的。

但这里要泼一盆冷水：大赛里这个"量化组"是真刀真枪跑策略的专业程序，不是普通人打开一个软件点个"一键量化"。绝大多数自己写个双均线、抄个公开策略就上实盘的个人，最后归到哪一组？归到那近八成里。原因不复杂：你的样本次数不够。一个职业机构一年做几百万笔交易，大数定律是站在他这边的；一个散户一年交易几十上百笔，大数定律还没发力，全是噪音，你根本分不清自己是有优势还是在抛硬币。再加上滑点、手续费、追涨杀跌的情绪化操作，那点理论上的微弱优势早被磨没了。

五、那量化到底是怎么亏的？把概率的命门一条条挑出来

把国内外这些亏钱案例并排放，你会发现规律高度一致，量化出现大幅回撤从来不是随机的，是四种典型情形。

第一种叫拥挤。大家用相似的因子、相似的持仓、相似的交易时点，正期望变成了负拥挤。2024年初小微盘股剧烈波动是国内版，2007年夏天美股量化集体回撤是国外版——当时高盛旗下量化基金几天之内跌了三成，原因和2024年的A股一模一样：几个大策略同时被赎回，被迫卖出相似持仓，互相踩踏。

第二种叫杠杆。前面说的长期资本用二十五倍资产负债表杠杆，国内DMA用几倍杠杆，本质是一样的：概率优势在低倍杠杆下是护城河，在高倍杠杆下是风险放大器。因为概率永远给"极端事件"留了位置，而杠杆会把极端事件放大成本金永久性损伤。

第三种叫因子失效。国外那家老牌量化的价值因子连续跑输很多年，国内小盘指增在2024年和2026年中集体失灵。量化模型假设过去统计成立的规律未来会重复，但市场参与者在学习、监管在变、资金结构在变，一个因子被太多人知道的那天，就是它开始失效的那天。

第四种叫流动性枯竭。平时你那51%的优势成立，是因为你随时能以接近市价的价格买卖。一旦市场出现极端行情，买卖价差拉到天上，你模型里算好的止损线根本执行不到那个价格。2024年初的DMA就是这样——想卖没人接盘。

这四种情形总结成一句话：量化的正期望不是刻在石头上的，它是挂在市场结构上的临时租约。市场一变脸，租约到期，概率立刻翻面。

六、最后把话讲透：量化是概率，但它从来不是"赌概率准不准"

绕了这么大一圈，回到你最初的问题：量化交易属概率吗？

答案是肯定的，而且是彻头彻尾的概率。从数学骨架（期望值、大数定律、凯利公式），到头部机构的真实胜率（那位传奇投资人51%、宏观巨头自己披露超额实现概率六成五），到每天几千笔的交易频率，到尾部出清的惨烈程度，全都是概率论的应用案例。它和抛硬币唯一的区别是——它通过海量数据找出了一个硬币稍微偏重一点的边，然后用严格的仓位管理让自己能一直抛下去，直到大数定律兑现。

但这里有三句必须掰开说透的话，不然你听个热闹就被带进沟里。

第一句：头部量化赚的不是"预测准"的钱，是"次数多加纪律严加不早死"的钱。51%的胜率，任何一个散户听了都觉得自己也行。但真相是，那51%背后是几百个博士、每秒十万行代码、上千个因子、毫秒级的执行通道、几轮牛熊淘汰下来的风控模型。你以为你在和他们拼概率，其实你是在和他们拼谁能把同一个微弱优势重复一百万次。

第二句：这个行业内部是极端残酷的幂律分布。三万亿规模、七十家百亿、两万四千家退场管理人、2026年中只有三成八产品正收益——这几个数字摆在一起，说明的是：量化这个行当里，头部少数机构把概率玩成了长期生意，中间的人勉强活成价格接受者，尾部连被统计进"长期盈利"样本的资格都没有。它不是一个"努力就能成"的行业，是一个"你的优势在被竞争抹平之前，能不能先活下来"的行业。

第三句，也是最关键的：对普通人而言，理解量化是概率这件事，最大的价值不是冲进去自己写策略，而是反过来想——既然这是一个被最聪明的人用最硬的工具占领的概率战场，我凭什么觉得自己能赢。想明白这一点，比任何具体策略都重要。

说到这儿我想顺嘴补一句实在话。正因为量化把概率玩到了这个份上，你才更能看明白另一件事：市场上真正长久活下来的另一类交易者，走的是一条和概率相反的路——不赌那51%的命中率，不预测下一秒涨还是跌，只盯着几条死规矩，创新高无新低上方无压力才做，只做向上不回头只红不绿的，跟价格位置没关系，止盈止损画死水平线，规则执行跟盈亏脱钩。用概率论的语言讲，那是主动放弃"预测正确率"这条战线，把全部赌注压在"我只在优势最明确的那一小段行情里出现"这件事上——不靠次数堆概率，靠规则筛对象。两条路都能走通，但走的人得先想清楚自己上的是哪条船，别一边羡慕别人那51%，一边用散户的仓位和散户的情绪在那儿抛硬币。

有啥想接着往深里聊的，不管是国内某类量化策略具体怎么看、还是个人怎么判断自己适不适合碰这行，随时问，我有问必回。