9月3日，投资圈被一则“量化交易贡献了A股一半的交易量”的消息刷屏，让不少投资人恐慌，甚至有的指出量化是AI收割机，主观投资会被收割。
对此，记者采访多家头部量化机构及券商，其表示，这数据完全失真。而从长期来看，量化投资也并不会影响主观投资。
而据记者了解，目前已有多家头部量化私募出手封盘，以保护超额收益。
“量化贡献A股50%成交量”刷屏
量化私募：瞎写，数字完全失真
9月3日，沪深两市交易量超1.5万亿，这是A股连续33个交易日交易量破万亿的日子，然而，交易很活跃，赚钱的股民或基金经理却不多。这时候，有人想起今年赚钱效应爆炸的量化来了。
午后，一则“关于1.7万亿的成交量的背后”分析刷屏投资圈。
不过，这则消息传出后，各大头部量化大佬都表示，该数字失真，显著高估了。
还有头部量化机构直言，该分析纯属“瞎写”。“说实话，写这个的人一点专业知识都没有。”其表示。
据这则分析，目前量化交易占A股交易量约50%。其还“头头是道”地分析了这50%成交占比，是怎么来的：
“国内量化基金的规模已经1w亿了，近几年基本都是做高频量价的，现在规模大了，可能总的频率降了降，暂定平均每天换仓20%，卖2000亿，买2000亿，这就是4000亿的成交额。
每天剩下的那80%不调仓的，再加个t0策略，市场活跃一点，开仓信号多，这8000亿底仓，t0再做个3000亿，一买一卖双边就6000亿的成交。
4000亿+6000亿=1w亿成交额。”
最后，他判断，市场非常缺钱。
“我们看到的17000亿成交额，真实只有7000亿是主动交易，然后被打肿脸充胖子的这7000亿，又要被10000亿薅羊毛。最可怕的是，这些量化基金的策略同质化很严重，带来的结果就是趋势被超级强化。”
那么，这则分析说错了什么?
1.重复计算量化交易量
事实上，两市交易量1.7万亿其实是计算单边，是交易所撮合的金额。而如果按照上述分析的买卖都算，那首先A股的交易量要去到3.4万亿。
深圳一头部量化机构甚至表示：如果1万7的交易量有50%是量化产生的，那市场只有8千亿交易量时，是不是就100%都是量化产生的?
此外，有券商和记者分析，这里还有个对手盘的问题，量化A的对手盘未必是量化B，他对手盘可能包括：1/4与量化B，1/2与主观机构，1/4与散户。
2.高估量化换手率
事实上，大部分量化机构都随着规模的增长，换手率在下降。华东一券商告诉记者，头部量化机构因规模增长，换手率早就降下来了，只有中小量化或者大量化中只有部分资金是换手偏高的;
沪上一家百亿私募负责人告诉记者，该数据没有考虑到量化的换手率在下降这个事实。“比如说一家量化机构，过去是200亿规模，换手是100倍，现在已经一千亿，他换手直接就降为30倍了，但如果还是按照他们100倍的换手算，一万亿乘以100倍，自然会觉得很夸张。但实际上量化市场在这两年飞速发展，募资大踏步前进的团队交易量都是显著下滑，只有相对来讲小规模的团队的换手还是很高，有些甚至是200倍的换手。”
他指出，因为目前没有一个标准统计，大家都在瞎猜，所以交易数字完全失真。
此外，这则分析把量化每日20%换仓，以为是20%的股票全部卖出再买入20%的股票，其他股票可以做T0。“其实量化在换手的过程中，是所有股票都会有买入和卖出，而且是连续交易的，所以不可能还有股票可以去做T0，额外给我们加了一块交易量。”上述头部量化私募相关人士表示。
3.不考虑量化成本
一头部私募此前和记者计算，一家300亿规模左右的中频量化机构，一年要交的印花税、交易所的规费、资管税就超20亿元。
如果按照上述大部分交易量都是高频量价产生的，那么高的交易成本的情况下，量化很难获利，这时候就会优胜劣汰，控制规模的进一步扩大。
4.量化投资很分散，难以造成趋同
另外，跟主观集中持有少量行业与股票不同，据深圳头部量化机构向记者分析，量化一般的持仓都十分分散，造成趋势被强化的可能性很低。“以我司为例，持仓接近2000只，单股持仓在千2千3以下，从收益相关性来看，跟其他量化团队也并不十分趋同”。他表示。
量化交易的量到底有多少?
不过，随着量化规模的高歌猛进，最新规模已经突破1万亿元，量化交易在A股的成交量占比的确有一定的增长。
华南一头部券商机构负责人告诉记者，“现在头部量化机构，换手率能30%+就不错了，有些量化一年也就50倍。交易量看一些大的头部量化的交易就可以看出。”
具体而言，据上海一家头部量化私募计算，目前量化的换手率平均在每日换仓12%-20%的区间。“折中取值15%，如果量化真的有10000亿，那么每日交易量在买入1500亿，卖出1500亿。另外，北上资金中有50%是量化的策略，所以每日成交量差不多单边2000亿。”他表示。
北京有头部量化机构还指出，产品规模现在量化私募很多是募集和交易层分开的，实际规模比协会数字要小，估计打个7-8折差不多。
上述北京头部量化机构直言，量化每天单边换
