7月21日至9月8日，沪深两市已连续30多个交易日成交额超万亿元，9月1日更是创出1.7万亿元的年内新高。有人将天量成交的源头指向量化投资，认为是量化投资的高频交易为成交额“注水”。
量化投资在市场中到底发挥了什么作用？简单理解，量化投资是用数学模型代替人为判断，让计算机自动发出买卖指令，实现自动化交易。但也要注意，量化投资虽然是“机器人”交易，也有严格的交易纪律和买卖准则，有相应的模型，并非简单的“全自动”低买高卖，也不是每天都维持自动高频买卖。一方面，交易成本不允许量化投资者连续大规模买卖。A股交易一般有印花税、过户费、券商佣金等多项交易成本，超短线操作的综合交易成本并不小。有人做过简单测算，假设投资者持有1000万元本金，每天交易一次，每年200多个交易日做超短线交易的总成本占资金总额的比例约为25%，换言之，1000万元的炒股本金，如果每天都交易，不考虑盈亏，1年后本金仅剩约750万元，持续高频交易并不是一个明智的投资行为。
另一方面，熟悉量化投资的人都知道，量化投资模型是一揽子赚钱观点的集合，或者说是一个多策略组合。模型里既包括投资者因子、市值因子、行业因子等常规因子，也有基金经理和投研人员“不外传”的市场独到见解，还有低买高卖和高频交易这样的基础投资策略。如果在相当长的时间中延续“众人皆知”的高频交易策略，投资和交易行为严重雷同，又怎么能发掘别人看不到的投资机会？
以此看来，将A股成交额的一半都算在量化投资头上，未免有些牵强。A股市场成交额连续多日维持高位，主要原因还是在投资者和增量资金入市。如果非要说特殊原因，市场风格切换是今年以来股市成交额增加的重要推手。
不过话说回来，量化投资本身作为一种在国内新兴的投资工具，依然有诸多待完善之处甚至容易引发投资风险的地方。比如，在成熟市场，量化交易、高频交易比较普遍，在增强市场流动性、提升定价效率的同时，也容易引发交易趋同、波动加剧、有违市场公平等问题。近年海外市场的多次剧烈波动，几乎都能看到量化投资的影子，这其中，有交易员操作失误导致的，也有交易模型设计缺陷的原因，所以，量化投资的风险也不能忽视。
尽管目前对量化投资是否“刷数据”推高成交额一事尚无准确定论，但监管部门和广大投资者依然不该忽视量化投资的相关风险。量化基金管理人更应时刻提高警惕，避免因为滥用量化投资工具给市场带来不必要的震荡。(本文来源：经济日报 作者：周 琳）