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（来源：创业板观察） 量化这一次跌得重。上周（7月13日至17日），A股出现年内少见的快速调整，私募产品的净值随之大面积回撤。私募排排网高阶分析数据显示，上周私募各类策略平均回撤约5.33%，股票策略平均回撤6.91%，其中量化多头的回撤明显高于主观多头。 不少量化产品在承受基准下跌的同时，超额收益也明显回吐。股票量化多头平均回撤超过10%，多类指增策略跌幅超过12%，部分产品回撤更深。 细分策略表现更直观 上周股票量化多头策略平均回撤10.06%，明显高于主观多头策略的6.39%。其中，中证500指增平均回撤12.37%，中证1000指增平均回撤13.10%，中证2000指增平均回撤12.51%，中证A500指增和量化选股策略分别回撤9.95%和8.86%。量化多头几类主流策略，几乎均出现了两位数或接近两位数的跌幅。 压力也并未停留在传统指数增强产品。股票多空策略上周平均回撤4.59%，股票市场中性策略回撤2.94%；多资产策略、组合基金分别回撤3.72%和4.66%，其他期货及衍生品策略回撤6.15%。红利指增成为少数取得正收益的股票量化策略，单周平均上涨0.49%；量化CTA回撤0.41%，表现相对抗跌。整体来看，除了少数低相关或防御型策略，大部分私募策略都未能避开这轮下跌。 从个别产品看，回撤幅度还要更大。财联社记者梳理数家业绩数据发现，多家百亿级管理人旗下500指增、1000指增、2000指增及量化选股产品，单周跌幅集中在10%至18%之间，部分量化选股和择时产品回撤超过20%，极端产品的跌幅接近30%。由于不同产品在行业暴露、波动目标、仓位约束和衍生品使用上存在差异，同一管理人旗下产品的回撤也并不完全一致。 持续近一个月的调整，已经将不少产品此前积累的收益抹去。截至7月17日，有今年以来业绩展示的523只量化选股产品，年内平均收益为-2.71%，取得正收益的产品占比31.93%；7月以来有业绩展示的525只产品平均下跌14.37%，只有41只产品取得正收益，占比仅7.81%。 风格切换叠加交易拥挤，量化超额快速回吐 一位量化私募人士向财联社记者表示，近期量化策略显著回撤，是市场风格极端切换、策略竞争加剧和行业超额收益衰减等多重因素叠加的结果，也是量化行业在当前市场环境下共同面临的阶段性挑战。 二季度以来，科技、成长和高动量强势股持续占优，部分依赖价量和动量等因子的策略积累了较高超额收益。随着科技板块快速回调，市场风格在较短时间内发生反转。动量策略需要根据已经形成的趋势生成信号，面对突然出现的方向切换，模型往往难以立即转向，此前贡献收益的持仓和因子也随之成为回撤来源。 指数本身的大幅下跌是量化产品回撤的直接来源。量化多头通常保持较高股票仓位，指数增强产品还需要控制与基准之间的偏离。当中证500、中证1000和中证2000单周跌幅均超过一成，产品需要先承担基准下跌带来的损失。若组合同时偏向科技、成长、高动量或中小市值，超额收益也可能同步回落。 华北某私募也表示，交易拥挤进一步放大了这一过程。随着量化行业规模扩张，不同机构使用的数据、因子来源和模型框架难免存在交集。行情平稳时，因子和策略之间尚能维持一定的分散效果；市场快速反转后，多个常用因子可能同时承压，不同模型也可能在相近时间朝着同一方向调仓，原有的分散效果随之减弱。 超额收益收窄在本轮下跌前已有迹象。私募排排网数据显示，截至6月末，有业绩展示的1236只股票量化多头产品上半年平均收益为16.25%，与去年同期相差不大；平均超额收益只有3.11%，较去年同期的14.17%明显下降。市场上涨主要集中在少数科技和强势股，量化策略广泛选股、分散持仓的优势难以充分发挥，大量非热门个股表现偏弱，也压缩了组合获取超额收益的空间。 对于前期受益于科技、成长和动量方向的策略而言，风格反转后的集中回撤，也是“盈亏同源”的体现。此前贡献收益的因子进入逆风期后，相应的风险暴露随之转化为净值损失。 涨时是赚钱工具，跌时量化又成众矢之的 量化因此不只是外部冲击的承受者，也可能成为同质化交易的传导节点。程序化风控按照预设规则执行，并不带有主观“砸盘”意图，但在交易高度拥挤、市场流动性不足的时段，客观上仍可能加快局部卖压的释放。 将整轮下跌直接归因于量化，缺少依据。 一位资深量化私募人士表示，量化模型首先是市场信号的响应者。科技板块已经出现下跌、动量因子发生反转后，模型才会根据预设规则调仓。趋势类策略可能参与后续交易，但不是初因。 指数增强和量化多头产品一般保持较高仓位。模型卖出一只股票时，往往需要同步买入其他股票，以维持整体仓位和指数敞口，日常换仓并不等同于市场层面的净卖出。 上周量化多头平均回撤超过10%，且明显跑输主观多头，也从产品净值层面说明，量化并未从这轮下跌中获利。 一位熟悉量化私募的相关人士向财联社记者表示，“对量化的讨论因此不应停留在是否砸盘的简单判断上。”相似因子和模型在极端行情中会不会同时失效，管理人是否对行业、风格和个股拥挤度设置了足够约束，以及产品在快速反转时能否控制交易冲击。上涨时积累的超额与下跌时出现的回撤，本质上来自同一套风险暴露。
来源：深圳商报 曾经藏在技术文档里的Token数据，如今成了银行财报之外的第二张“成绩单”。招商银行日均消耗量330亿，邮储、工行双双破百亿，微众银行更是一路狂飙到200亿。这些技术部门后台的冷数据，如今被银行主动搬到台前，Token消耗量变成银行业数字化转型的“成绩单”。 Token消耗量出现分化 结合2026年各家银行公开披露的最新数据，行业日均Token消耗已形成明确的三级梯队，头部机构规模化优势显著，中小银行稳步跟进，整体呈现爆发式增长态势。从头部机构来看，招商银行稳居行业首位，截至2026年5月底，其日均Token消耗量达到330亿，同时大模型成本收入比稳定在20%左右，AI应用的规模化落地与成本管控形成平衡，是目前银行业AI算力投入与场景落地最成熟的机构之一。 国有大行中，邮储银行与工商银行跻身百亿量级梯队。邮储银行在2025年度股东会上披露，其日均大模型调用次数超600万次，日均Token消耗量突破百亿，AI应用全面覆盖前后台业务场景。工商银行2026年初数据显示，全行业务日均Token消耗量迈入百亿级别，较两年前增长近百倍，算力投入实现百倍级跃升，覆盖前台营销、中台风控、后台运营等全岗位体系。 国有大行凭借业务体量优势，完成了AI算力的全域布局。 股份制银行与民营银行增速最为迅猛，成为行业增量核心。民营银行中，截至 2026年7月，微众银行日均Token消耗量超过200亿，较2025年底的50亿实现数倍增长。该行已在核心业务场景落地超过100个AI垂直应用，并有80余位数字员工正式“入职”。股份行阵营中，浦发银行日均Token消耗约60亿，兴业银行依托超200个落地智能体，实现日均41亿的Token消耗量，民生银行日均Token消耗约40亿，三家股份行形成稳定的第二梯队，AI应用进入批量落地阶段。 整体来看，当前银行业民营银行增速最快，股份制银行紧随其后，国有大行基数大、体量稳，行业分化特征显著。 银行转型有量化指标 日均Token消耗并非单纯的算力消耗数据，而是衡量银行业AI产业化落地水平的核心量化指标，能够客观反映银行智能化转型的真实进度、场景成熟度与资源投入力度，为行业研判转型趋势提供重要依据。该指标直观体现银行AI场景的规模化落地能力。Token消耗的持续增长，对应大模型、AI智能体在业务端的常态化应用，区别于早期小范围试点的零星调用，百亿、数十亿级别的日均消耗，意味着AI已融入银行日常经营全流程，从营销获客、风险审核、客户服务到后台运营、数据治理、合规管理，实现全场景渗透，标志着银行业AI应用从“尝鲜试点”迈入“量产落地”阶段。 指标差异清晰反映银行转型资源与战略布局的差距。国有大行凭借资金、场景、客户体量优势，实现全域算力覆盖，保持稳定的百亿级消耗；互联网属性的民营银行机制灵活、迭代快速，场景轻量化、线上化，AI落地效率更高，因此增速远超传统银行；多数中小银行Token消耗规模偏低，侧面反映出其AI转型投入不足、场景落地滞后，仍处于智能化转型初期。这种梯队差异，是各家银行战略投入、技术储备、业务特性共同作用的结果。 同时，Token消耗数据也暴露行业AI转型的核心痛点，倒逼行业从“重投入”转向“重效益”。随着算力消耗规模激增，AI运营成本持续走高，部分银行已将Token消耗与业务ROI深度绑定，通过优化智能体算法、精简无效算力调用、考核投入产出比等方式，压降无效Token消耗，提升算力利用效率。业内多家机构已建立AI投入产出考核体系，摒弃单纯追求算力规模的粗放式转型模式，推动银行业AI发展进入精细化、高效化的下半场。
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