这几天梁文锋风头正盛，他的AI大模型在全世界大杀四方，但是国内却被报道梁叔叔的量化基金出现大面积亏损，以往梁文锋被网友赞誉为左手华为AI芯片，右手国家电网供电，背后是大A无线资金，如今却被私募统计数据显示，截至2026年7月31日，梁文锋旗下幻方量化对外展示的9只主流量化产品中，8只年内收益由正转负，仅九章幻方中证500量化多策略2号勉强维持0.04%的微弱正收益。其中，多只产品单月净值跌幅突破20%，中证500量化进取1号单月净值更是下挫22%。

但是，如果把视野拉宽，就会发现这次回撤并非幻方一家之困。量化"四大天王"中，明汯精选CTA前七个月亏损近11%；九坤旗下那只年内收益一度逼近8%的中证A500产品，单月也吞掉了11个百分点。鸣石宽墨七号跌超15%，平方和量化精选1号B类份额跌幅超16%。真正扛住的只有衍复，14只产品里仅1只年内为负，跌幅不到1%。7月13日那周，近八成私募产品单周净值下跌，超三成跌幅超过7%。这不是某一家机构模型变笨了，而是整个行业在集体承压。

要理解这件事，得先记住一个时间节点：2024年底。从那时候开始，市面上的量化产品彻底泛滥。

前几年量化还是小众玩法，能做、做得好的机构屈指可数，资金少、内卷轻、策略空间大。但前两年量化整体业绩太稳、太亮眼，所有人都看到了这块蛋糕。于是大量资金、大量机构疯狂涌入。到现在，市场已经卷到了"不发量化产品根本不好募资"的程度。老牌私募、新成立的小机构，全都在发量化、推量化、卖量化，策略同质化越来越严重。

用最基础的经济学逻辑去理解：在一个充分竞争的市场里，超额利润率必然趋于零。就像餐饮行业——吃饭的需求永远庞大，但开小饭店的老板绝大多数只能赚个辛苦人工费，因为门槛太低，谁都能入局，最后全员内卷，利润被抹平。

现在的量化市场，正是同一个剧本。以前量化能稳定获取超额收益，核心是做的人少、资金少、竞争不充分，市场有大量套利空间。但从2024年底至今，海量同质化策略、海量新机构疯狂进场，大家用的算力、数据、模型逻辑越来越像，交易方式越来越趋同。原本的超额收益，被不断分摊、稀释、抹平。

很多人一看回撤就骂："是不是敞口太大了？科技股买太多了？"这个逻辑不能说不对，但至少不完整。

7月真正把风险放大的，是动量因子的波动率翻了好几倍。模型本身没变笨，但赖以生存的那套"动量有效"的市场规律，在特殊行情下瞬间从赚钱利器变成拖后腿的负贡献。这不是看错了基本面，而是统计规律性在短时间内失效了——而这恰恰是量化策略最脆弱的地方。

回看当时的宏观背景：科创50、半导体、通信这些赛道年初被炒到极高位置，科技股成交额一度占到全市场一半；指数再创新高，但全市场六成个股实际上是跌的，市场呈现极度K型分化。在这种拥挤结构下，只要出现一点边际负面信号——无论是数据真空期的乐观定价退潮，还是外围流动性风险传染——获利盘就会集中外逃，情绪一共振，跌起来根本刹不住车。

指增产品是满仓运作，市场跌的时候beta端必然跟着遭殃，这是产品结构决定的。所以7月几乎所有量化资管回撤都在12%-15%以上，超额如果转负，就是幻方这种15%-20%的情况。

现在市场对幻方的期待值，被DeepSeek架得太高了。创始人是国产大模型的招牌人物，又自建算力集群，靠机器学习选股交易——这种叙事给幻方带来了远超同行的关注度。但资本市场不会因为技术牛就开绿灯。

量化模型再先进，底层逻辑依然是在历史数据里找统计规律。特殊行情、风格突变这种小概率事件，恰恰是统计模型的盲点。DeepSeek能颠覆大模型格局，不等于幻方的股票模型就能预判一场叠加的系统性回撤。把"AI强"和"量化必赢"划等号，本身就是有问题的逻辑。

量化私募这个行业，本身就是靠概率和统计吃饭的生意。赢的时候被吹上天，输的时候被踩到地里，这种情绪落差就是这个赛道的宿命，跟是不是梁文锋、是不是挂着DeepSeek没有本质关系。

真正该看的，不是这个月跌了多少，而是回撤之后模型迭代的速度和风控收紧的诚意——这才是判断一家量化机构究竟有没有真本事的分水岭。看单月，跌幅超20%，好像量化也不过如此；再看全年，幻方多只产品只是刚刚转亏；拉长时间看年化，头部量化的年化收益依然遥遥领先。

量化确实做不到稳赚不赔，但它能在市场下跌中做到比大多数人少赔，这就是阿尔法。只要能守住阿尔法，幻方不需要在意单月跌多少，它只需要确保在长周期里持续积累阿尔法，利用水位上升抵御区间波动。时间一长，量化就是赚钱机器。

当前量化大厂的最大精力仍在自营盘上，资管产品某种程度上只是"随便做、对得起客户就行"。幻方产品门槛100万起，部分500万起，年度管理费2%，年内赎回还要多收1%。这种收费结构下，年度收益转负确实会让客户体感很差。

但7月市场大跌时，所有舆论都在怪量化，而量化业绩无一例外大幅回撤——这说明市场大跌的主要推手不是量化，它只不过是一个"出气筒"，被动承接了怒火。下跌的根源在于AI硬件一致性预期过强、交易拥挤、公募持仓集中度突破历史之最、没有潜在增量资金，以及外围联动等多重因素。

我对量化的态度始终中性：只要合法合规就没问题，如果有利用规则漏洞赚钱，监管及时补上即可。任何事情不要人云亦云，自媒体是什么流量高写什么，保持独立思考很重要。

未来好的量化策略依旧能跑赢市场里绝大多数投资者。坦白说，当主观交易者越来越少、量化的镰刀开始互割的那一天，散户反而可以安安心心去当"NPC"——毕竟文锋的刀太快，而广大股民，没有闪。