被市场环境的变化放大。策略底层能力差异会更直观地体现在净值表现中。”整体来看，量化行业正逐渐进入系统化能力竞争阶段，收益更依赖管理人综合能力。星阔投资创始人、CEO邓剑补充说：“量化行业总体超额收益较去年同期明显下降，可能因为去年以来规模大幅扩张摊薄了阿尔法收益。今年小微盘策略已经较难提供超额，只有真正具有阿尔法能力的管理人才能脱颖而出。”五大归因解构难点业内人士表示，量化多头策略5月表现的分化，并非单一因素所致，主要来自五个层面的叠加影响。一是个股极致分化令广谱选股失效。蒙玺投资相关负责人分析，量化多头策略依赖大量个股横截面特征进行收益预测，“当市场上涨和下跌集中在少数板块或权重个股时，传统广谱选股能力会受到挑战”。5月小微盘股（883418）整体疲弱，依赖市值暴露的策略受冲击较大；同时“上涨集中的少量股票使指数被拉高，超额获取难度增加”。李春瑜提供的数据显示，5月成交量前5%的个股成交金额约占全市场成交额40%至50%，仅半导体（881121）、AI相关行业上涨，“指数强、个股弱”令分散持股的量化策略获取超额收益难度上升。二是因子有效性快速轮转。李春瑜说，5月动量因子表现突出，偏均值回归、反转类因子表现较差，“以反转策略为核心的产品超额回撤较大”。上海富钜私募首席投资官唐弢也表示，强势股动能过猛易触发拥挤度风控指标，反而导致错失行情。三是指数成分结构差异放大跟踪难度。唐弢分析，中证500（399905）和中证1000（399852）行业分布精准契合AI算力、半导体（881121）等主线，指数本身过强使得对应的量化指增策略“较难追上”；沪深300（399300）指增权重股行业覆盖更广，相对容易走出超额。蒙玺投资相关负责人也说，“不同指数内部的行业权重、市值结构和成分股表现差异，在行业极致分化中会被进一步放大”。四是策略同质化“内卷”摊薄超额。邓剑表示：“传统量化流水线产出的因子同质化问题突出，导致整体超额收益被持续摊薄；多数经典机器学习模型挖掘的因子，在小盘股上有效性更强，对大中盘个股预测能力偏弱”。五是流动性分层与中小市值双重挤压。蒙玺投资相关负责人从交易层面提示，5月市场的个股分化伴随成交结构变化，“对调仓频次较高或覆盖中小市值股票的策略，交易成本、冲击成本、可成交性和换手控制都会成为约束”。行业突围瞄准差异化与智能化面对超额收益持续摊薄和市场环境变迁，量化模
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