近期新发基金市场中，主动量化产品频频“露脸”，个别基金募集规模甚至超过20亿元，成为低迷市场中的一道亮丽风景线。证券时报记者调查发现，这些新发的量化基金均在发行文件中突出“量化选股”特征，强调运用量化模型、机器学习等前沿技术。

从记者采访了解的情况来看，量化产品本轮发行升温与人工智能（AI）模型的深入运用密切相关。目前，个别公募量化投资源于AI学习的超额因子占比已能达到70%。从更大范围看，AI对公募量化的赋能与重塑，不仅涉及模型应用标准等层面的制度配套建设，同时也推动了模型可解释性提升等方面的完善优化。

新发基金扎堆“量化选股”

根据天弘基金近日公告，天弘智航量化选股混合基金拟于5月19日起发行。招募说明书显示，该基金作为主动量化产品，股票投资主要采用量化选股策略。其多因子量化模型利用定量方法，从宏观环境、行业及个股基本面财务和分析师预期出发，对股票进行综合打分。

据数据统计，广发汇智量化选股混合基金、华泰柏瑞嘉锐量化选股混合基金等产品将于5月11日发行；交银施罗德智远量化选股股票基金则于5月6日公告提前结束募集，显示出资金对该类产品的追捧。

在新基金成立方面，截至目前，年内已有17只量化基金成立，除4只指数量化产品外，其余13只均为主动量化产品。其中，成立于4月28日的南方智汇量化选股募集规模超过20亿元，有效认购户数达1.15万户；成立于4月22日的华安智优量化选股募集规模18.77亿元。此外，诺安智泉量化选股募集规模也达17.32亿元。除全市场产品外，赛道型量化产品也开始涌现，如招商医药量化选股。

这些基金均突出了“量化选股”的新特征。例如，广发汇智量化选股混合基金以自主研发量化多因子选股模型为核心，利用传统统计工具与机器学习等非线性手段，挖掘数据中体现稳定个股定价逻辑的规律。

AI学习贡献七成超额因子

公募量化基金起步较早，但长期以来并非主流产品。不过，2026年以来，公募量化产品发展出现了明显的小高峰。据数据，目前全市场公募主动量化基金超过250只，无论是发行规模还是待发产品数量，2026年均大有超越2025年的势头。

业内普遍认为，成立于2004年的光大保德信量化核心是国内第一只运用主动量化选股策略的公募基金。而如今，在AI发展浪潮下，不少基金公司已加码布局量化投资领域的AI技术投入。北京一位基金产品研究人士表示，传统量化策略虽具备择时能力，但随着AI应用深度不断提升，量化择时效率将显著提升，长期业绩表现也有望增强。

天弘量化投资部负责人、基金经理杨超近日在公开场合透露，天弘基金从2023年开始探索利用AI提升超额收益，构建了以AI技术为基础的新策略体系。目前，天弘量化投资约70%以上的超额因子来源于AI学习，并且实现了快速迭代，超75%的因子在一年之内会被迭代，以持续适配市场变化。

算力竞赛与可解释性挑战

“AI对基金经理的影响不是颠覆性的，而是赋能与辅助。”北京一位权益基金经理对记者表示，AI对投研的赋能和流程优化已得到基金业认可。基金公司未来会持续布局量化产品，并完善相关配套举措。

杨超指出，AI量化能以更快的速度、更广的数据处理范围发现市场的错误定价，并及时反映到组合管理中。但他强调，真正的Alpha源无法被目前的投资工具直接触达，这需要依托海量的非结构化数据和更多的算力响应，因为机会往往是稍纵即逝的。

基金业协会于今年4月发布的《基金经营机构大模型技术应用规范》团体标准显示，大模型技术可应用于因子挖掘等场景，使用大模型技术对多源数据进行理解和抽象，挖掘较为客观、科学的特征。

然而，AI量化也存在需要优化的短板。兴证全球基金合规审计课题组近日发布的研究文章指出，大模型决策过程和输出结果难以被清晰解读，基金经理和投资者需要理解决策的逻辑和依据以判断可靠性。未来，行业需重点研究解决模型“捷径学习”问题，促进模型的泛化能力和可解释性提升，这是金融科技领域共同面临的课题。