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随着人工智能深度介入资本市场，量化交易规模持续扩容，正在深刻重塑 A 股交易生态。量化交易本可提升市场流动性、助力价格发现，但当算法优势、速度壁垒不断拉大机构与普通投资者之间的差距，交易行为逐步脱离价值投资轨道，市场公平性遭遇严峻挑战。南京大学安同良教授团队聚焦 AI 时代量化交易异化现象，拆解 “坟包收割” 等交易模式带来的市场扭曲，直面股价与基本面脱节、市场博弈零和化、长期资金预期受损等现实矛盾，并提出体系化监管优化思路。规范量化交易，并非否定技术创新，核心在于厘清技术边界、补齐规则短板，推动算法回归中性工具，防止算力优势演变为收割特权。资本市场的根基在于公开公平公正，如何构建适配 AI 交易特征、兼顾流动性与中小投资者保护的监管框架，值得市场持续深入研讨。
“一家好公司，股价可能在持续下跌，不是因为它经营出了问题，而是因为散户持仓多、流动性好，被量化当作收割目标。而一家实际业绩不好的公司，反而可能因为沾上热点，被量化一波一波推上去。”近日，南京大学商学院安同良教授团队发布一项最新研究成果，重点围绕“AI时代中国量化交易的异化、非对称收割”等话题进行了分析，并对AI时代的量化交易监管提出了具体建议。
第三方数据平台显示，截至2026年一季度，国内量化私募管理的资金已经超过1.8万亿元，百亿级量化私募超过60家。这些机构只占了A股流通市值的3%左右，却贡献了每天30%到40%的交易额。在小盘股里，量化的交易占比更是超过了一半。团队还进行了另一组数据统计，2025年，45家百亿量化私募全部赚钱，平均收益率37.6%，最高的超过70%。而同期，据不完全统计，散户人均亏损2.1万元。
图1:A股市场参与主体结构对比
“市场像被一只无形的手精确操控着，而这只手，就是量化交易。”安同良教授介绍，研究团队把最近一年多来A股市场出现的量化交易收割现象进行了“手法拆解”，归纳起来主要是三个套路，即“坟包收割”“逐浪抱团”“精准狙击”。例如，量化机构先把一只股票拉出“放量突破”的架势，成交量放大，价格冲高，K线形态看起来很漂亮。当散户看到“均线多头排列”“突破前高”等“信号”追进去后，量化机构停止买入，开始小批量、高频次地往外卖，股价每天跌1%到3%，这样跌上二三十天后，散户只能“割肉”离场，量化机构则把“割出来”的筹码接回来。K线图上看，这个形态像一座坟——尖顶、连阴、平底，所以叫“坟包收割”。
图2： “坟包收割效应”示意图
这样的案例发生多了，会给资本市场带来什么影响？对此，安同良认为，会带来三方面不良后果。第一，股价和企业基本面脱钩了。第二，市场不再是发现价值的地方，变成了零和博弈的赌场。量化赚的每一分钱，基本都对应着散户亏的每一分钱。财富不是被创造出来的，而是被转移走的。第三，长期资金或将离开c。一些追求长期稳健回报的资金，面对一个被高频交易搅得鸡飞狗跳的市场，很难安心待下去。它们一走，市场就更不稳定，形成恶性循环。
当前，监管层已经注意到了这些问题。2026年6月，上交所清理了量化机构的专属交易通道，特别是那些让量化比散户交易速度快几百倍的高速通道。证监会主席吴清也在公开场合明确表示，要“突出公平性，深化细化高频量化监管”“方向对了，力度还得加码”。对此，安同良教授提出了“五维纠偏、一费归中”的方案，即从降频、透明、限空、收费等方面着手，实施更有针对性的监管措施。
降频，即现在高频认定标准是每秒300笔，量化正好卡在299笔，建议降到每秒15笔。透明，即算法黑箱必须打开。头部量化机构的核心参数、因子权重，甚至源代码，建议按要求和规则公开，同时进行提前备案，做到有据可查。限空，即量化融券做空必须大幅限制。收费，即按报单额、撤单率、超频次数征收累进高频交易费。量化交易如果要高频收割，必须要按高频次数缴费，让每一笔高频交易都为它制造的负外部性买单。
“核心思路就是一句话——让技术在规则面前回归中性，而不是成为少数人的特权。”安同良表示，量化交易本身不是魔鬼，它确实能提供流动性、帮助价格发现。但当它的速度、信息、做空等优势被放大到散户完全无法对抗的程度时，它就不再是中性工具，而成了特权武器。“关键不是消灭量化，而是让竞赛规则公平。谁跑得快可以，但不能只有你有跑道，别人都在泥地里跑。监管的下一步怎么走，值得关注。”他说。
编辑、审核：石瑾鹏
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