公募量化领域生态格局呈现多元竞争与稳步演进态势。

公募量化基金正经历从边缘到“C位”的跨越，2026年以来，产品规模已突破5700亿元，凭借超13%的平均业绩和95%的正收益比例，吸引了大量资金涌入，行业竞争格局已形成综合巨头与中小机构“错位竞争”局面，人才“从私募挖角”与“草根逆袭”并行，与此同时AI技术的应用加速迭代，但也带来策略失效加快的隐忧，面对泡沫初起还是起点重启的问号，业界需们在策略灵活性与风险约束之间寻求新平衡。

近年来，公募量化基金从资本市场的“配角”迅速走向“C位”，就在刚刚过去的2025年，新成立的该类基金数量达到205只，募集总规模突破千亿元，达到1092.46亿元，均创下历史新高，进入2026年，这种热度丝毫没有减弱的意思，截至今年5月22日，全市场公募量化基金总数已经超过800只，合计规模达到5759.64亿元，较年初便增长了超过13%，更引人关注的是，本月内还出现了“五日内两度出现‘日光基’”的火爆场景，一些爆款产品甚至不得不启动末日比例配售，易方达科鑫量化选股、国金量化多因子等明星产品纷纷发布限购公告,最低申购门槛甚至降到了50元。

这种“配售与限购齐飞”的场面，在公募量化的历史上还是头一遭，上海一位量化投资部基金经理分析说，以前量化投资几乎是私募的“专属领地”，公募量化长期处于边缘状态，但2026年以来，公募量化产品的年内平均业绩超13%，正收益产品占比高达95%，强大的赚钱效应吸引了大量资金涌入，银行渠道端也在发生变化：理财经理们在前几年通过私募量化产品的销售积累了相关知识，如今转而将公募量化作为一种门槛更低、风控更完善的“平替”产品，推向了更广泛的受众群体。“相比私募，公募量化虽然牺牲了些许策略灵活性和高频交易的空间，但风控体系更健全，回撤表现也更稳健，在当前投资者对主动权益信心不断修复的阶段，这种‘稳健+超额’的组合，非常契合市场的口味。”他补充说道。

玩家的格局：巨头通吃与“小而美”的突围
站在当前的时点回看，公募量化的竞争生态已经逐渐清晰，业内普遍认为，这已经形成了“综合巨头全面布局、特色机构单点突破”的错位竞争局面，国金、博道等机构凭借不断的策略迭代，在主动量化赛道打响了品牌；而易方达、华夏、招商等巨头，则依托强大的指数增强基金矩阵,牢牢占据了市场的半壁江山。

中信研究数据也揭示出一个有趣的现象：公募量化前五大管理人的规模占比，已从2018年的50%以上，回落至今年一季度的约31%；前十家的占比也降到了50%附近，这意味着，中小机构凭借细分的策略和渠道下沉，正实现“逆袭”，行业前三十大管理人的规模合计约81.5%。

对于规模较小的基金公司来说，量化投资无异于一条实现“弯道超车”的捷径，业内人士指出，传统的基本面投资极度依赖庞大的研究团队和广泛的信息网络，这些都是大机构的护城河，但量化投资的核心是模型、数据和算力，只要策略有效，中小公司完全可以绕开人员与信息壁垒，通过相对精干的团队和有限的成本，在量化赛道上与头部公司同台竞技，对于资源有限但具备技术敏锐度的公司，量化不只是一种工具，更是一条真正能实现“以小博大”的战略路径。

人才争夺战：从私募挖角到“草根逆袭”
随着公募量化进入发展的“蓝海”，一场关于人的战争也开始打响，不少公募机构开始主动从私募圈引入关键人才，为了补全在量价因子上的短板，中欧基金先后引入了拥有头部私募背景的投资经理宋婷,以及专攻深度学习端到端模型的杨柳。

为什么这些私募圈的人才愿意“降维”来公募？中欧基金量化投资总监曲径向记者分享了几点考虑：首先是硬件方面的支撑，近几年公募在算力资源和IT系统建设上持续加码，已经不输私募；其次是团队氛围，顶尖研究员不想成为流水线上的“螺丝钉”，在中欧这种平台，他们能得到更开放的交流空间；最后是发展机遇，公募量化目前的整体规模还无法和私募比肩，行业尚未形成绝对的头部垄断，这对于追求成就感的人才来说,意味着巨大的发挥空间。

除了“引进来”，公募机构之间的“人才虹吸”同样引发关注，今年春节前后，华宝基金昔日的千亿级ETF主管胡洁火速转投天弘旗下的消息一度刷屏，不久后，另一位量化人才齐震也紧随其后完成了从天弘到华宝的变更，一些中小公司走出了另一条路，比如西部利得基金量化团队，他们选择了“差异化发展”：团队奠基人盛丰衍在2016年加入后，确立了“七分量化、三分主观”的核心打法,并已储备了60余套经实战验证的中低频策略。

而鑫元基金的团队则更像是一个“草根逆袭”的样本，2022年团队刚组建时，组里配置的是“一老带数新”的模式，大家最大的特点就是快：如果在卖方研报里看到某个想法，从提取数据、编写代码到完成回测，最快不超过3天，不到4年时间，这只“快节奏”团队管理的量化公募规模就已经突破40亿元,并成功发行了公司首只ETF。

AI新战场：工具迭代下的内卷与进化
公募量化的进化史，本质上也是一部工具迭代史，一位从业超过15年的指数基金经理向记者感慨，量化策略的失效速度相比以前加快了很多，过去一个好策略能管上几年，但现在“一个因子被发明出来，马上就会被填平，半年就失效”，面对这种变化,越来越多的玩家把希望放在了AI上。

汇添富基金经理王星星介绍，目前AI在量化投资中的应用主要分两大块：一是拓展现有的超额收益来源，让模型发现很多肉眼看不见的非线性规律；二是大幅提升投研效率，通过大模型生成代码、过滤信息，把重复劳动解放出来，也有基金经理强调，团队并不盲目迷信“大模型”：“金融领域不一定非要特别大的模型，模型越大，有时候反而越容易过拟合，更重要的是，把基金经理自己对市场的理解，雕刻进模型里去。”

尾声：是泡沫初起，还是起点重启？
尽管眼下享受着资金与业绩的“高光时刻”，但公募量化未来的路并不平坦。“整个行业会越来越‘卷’。”一位头部量化基金经理坦言，公募量化既无法像主观投资那样深度理解每一家公司，也能不实现私募那样的高频换手，模式本身存在局限性，但也正因为如此，它必须在两者之间不断学习——“向私募学的，是如何在保持较低换手的前提下获取更高的超额；向主观投资学的，是如何把握那些具有基本面支撑的牛股主升浪机会。”