散戶巨虧、量化暴利！南京大學安同良教授提出 AI 量化監管新方案

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隨著人工智能深度介入資本市場，量化交易規模持續擴容，正在深刻重塑 A 股交易生態。量化交易本可提升市場流動性、助力價格發現，但當算法優勢、速度壁壘不斷拉大機構與普通投資者之間的差距，交易行為逐步脫離價值投資軌道，市場公平性遭遇嚴峻挑戰。南京大學安同良教授團隊聚焦 AI 時代量化交易異化現象，拆解 “墳包收割” 等交易模式帶來的市場扭曲，直面股價與基本面脫節、市場博弈零和化、長期資金預期受損等現實矛盾，并提出體系化監管優化思路。規范量化交易，并非否定技術創新，核心在于厘清技術邊界、補齊規則短板，推動算法回歸中性工具，防止算力優勢演變為收割特權。資本市場的根基在于公開公平公正，如何構建適配 AI 交易特征、兼顧流動性與中小投資者保護的監管框架，值得市場持續深入研討。

“一家好公司，股價可能在持續下跌，不是因為它經營出了問題，而是因為散戶持倉多、流動性好，被量化當作收割目標。而一家實際業績不好的公司，反而可能因為沾上熱點，被量化一波一波推上去。”近日，南京大學商學院安同良教授團隊發布一項最新研究成果，重點圍繞“AI時代中國量化交易的異化、非對稱收割”等話題進行了分析，并對AI時代的量化交易監管提出了具體建議。

第三方數據平臺顯示，截至2026年一季度，國內量化私募管理的資金已經超過1.8萬億元，百億級量化私募超過60家。這些機構只占了A股流通市值的3%左右，卻貢獻了每天30%到40%的交易額。在小盤股里，量化的交易占比更是超過了一半。團隊還進行了另一組數據統計，2025年，45家百億量化私募全部賺錢，平均收益率37.6%，最高的超過70%。而同期，據不完全統計，散戶人均虧損2.1萬元。

圖1:A股市場參與主體結構對比

“市場像被一只無形的手精確操控著，而這只手，就是量化交易。”安同良教授介紹，研究團隊把最近一年多來A股市場出現的量化交易收割現象進行了“手法拆解”，歸納起來主要是三個套路，即“墳包收割”“逐浪抱團”“精準狙擊”。例如，量化機構先把一只股票拉出“放量突破”的架勢，成交量放大，價格沖高，K線形態看起來很漂亮。當散戶看到“均線多頭排列”“突破前高”等“信號”追進去后，量化機構停止買入，開始小批量、高頻次地往外賣，股價每天跌1%到3%，這樣跌上二三十天后，散戶只能“割肉”離場，量化機構則把“割出來”的籌碼接回來。K線圖上看，這個形態像一座墳——尖頂、連陰、平底，所以叫“墳包收割”。

圖2： “墳包收割效應”示意圖

這樣的案例發生多了，會給資本市場帶來什么影響？對此，安同良認為，會帶來三方面不良后果。第一，股價和企業基本面脫鉤了。第二，市場不再是發現價值的地方，變成了零和博弈的賭場。量化賺的每一分錢，基本都對應著散戶虧的每一分錢。財富不是被創造出來的，而是被轉移走的。第三，長期資金或將離開c。一些追求長期穩健回報的資金，面對一個被高頻交易攪得雞飛狗跳的市場，很難安心待下去。它們一走，市場就更不穩定，形成惡性循環。

當前，監管層已經注意到了這些問題。2026年6月，上交所清理了量化機構的專屬交易通道，特別是那些讓量化比散戶交易速度快幾百倍的高速通道。證監會主席吳清也在公開場合明確表示，要“突出公平性，深化細化高頻量化監管”“方向對了，力度還得加碼”。對此，安同良教授提出了“五維糾偏、一費歸中”的方案，即從降頻、透明、限空、收費等方面著手，實施更有針對性的監管措施。

降頻，即現在高頻認定標準是每秒300筆，量化正好卡在299筆，建議降到每秒15筆。透明，即算法黑箱必須打開。頭部量化機構的核心參數、因子權重，甚至源代碼，建議按要求和規則公開，同時進行提前備案，做到有據可查。限空，即量化融券做空必須大幅限制。收費，即按報單額、撤單率、超頻次數征收累進高頻交易費。量化交易如果要高頻收割，必須要按高頻次數繳費，讓每一筆高頻交易都為它制造的負外部性買單。

“核心思路就是一句話——讓技術在規則面前回歸中性，而不是成為少數人的特權。”安同良表示，量化交易本身不是魔鬼，它確實能提供流動性、幫助價格發現。但當它的速度、信息、做空等優勢被放大到散戶完全無法對抗的程度時，它就不再是中性工具，而成了特權武器。“關鍵不是消滅量化，而是讓競賽規則公平。誰跑得快可以，但不能只有你有跑道，別人都在泥地里跑。監管的下一步怎么走，值得關注。”他說。

編輯、審核：石瑾鵬

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