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自7月31日起三大交易所正式实施交易所机房内交易行情接入方式统一变更为广域网线路，将机构量化从频率到通道进一步压缩后，市场关注度较少的个人程序化交易也迎来约束。
日前，多家券商宣布收紧个人客户的程序化交易接入，这也是券商响应此前中证协和中基协在8月28日联合发布《证券公司交易信息系统接入管理规范》的举措，该新规明确能够通过接口直连券商柜台、实现程序自动下单的程序化通道，仅限机构客户。
“时间非常紧，我们严密排查那些依托‘反采策略’对接券商系统的违规接入业务。什么叫反采？就是你的软件反过来去抓取券商的数据，绕开正规接口，自己搞一套自动交易。这种做法以前是灰色地带，现在被明确定性为违规。而监控不光是禁止新增，存量也要清理，今年11月需要完成第一阶段整改落地。”一家大型券商上海某营业部负责人周伟（化名）告诉《华夏时报》记者。
值得关注的是，以前市场都将目光聚焦在机构程序化交易上，当前不少个人投资者也纷纷自行开发采购“外挂”系统做程序化交易，与机构互相打擂台，而当监管对机构和个人量化交易都限流后，未来个人投资者又靠什么与之竞争？
清理个人交易灰色通道
随着券商排查个人程序化交易启动后，让业界关心的三个关键问题是，当前市场上到底有多少个人投资者正在进行程序化交易？占全市场量化规模比重是多少？监管又为何限制个人程序化交易？
“很多人炒股不用手动点买卖，而是用第三方软件，设定好条件，机器自动帮你下单。比如股价跌破10元自动买入、涨停板自动打板、网格自动高抛低吸等。这些工具以前能接进券商系统，靠的是一个叫‘类外接’的口子，现在这个口子要被扎紧了。新规明确，严禁个人投资者通过类外接方式（包括文件交互服务）开展程序化交易。”9月21日，上海一家中型量化私募技术负责人王俊向本报记者透露。
在王俊看来，这类用户具体有多少人，全行业没有公布统计数字，但已有公开的个案判决给出了一个侧面参照：一个非法量化机器人平台累计非法经营额超过3000万元，向客户收取的接口使用服务费超过300万元。
实盘券商配资“使用AI软件炒股的人越来越多，这部分人群都拥有极高的智商和交易策略，且非常隐蔽，他们甚至能够自行研发一套交易体系，通过接入券商APP交易系统执行程序化的命令。比如有一类投资者，用第三方T0策略做日内波段。”王俊称。
《华夏时报》记者从相关渠道获得的一项大型券商实盘统计显示，9月以来，该券商旗下4家供应商、5套T0策略几乎所有核心指标都在垮塌：T0任务金额较8月下降75.4%到79.2%，策略A的客户胜率从8月的52.7%跌到46.15%，甚至部分策略的胜率已降到30%。
“现在最慌的是量化散户。有一批个人投资者，资金量不大，但靠程序化工具在短线交易里薅羊毛，打板、做T、套利，人手速比不过机器，他们靠的就是机器。第二慌的是卖‘外挂’软件的服务商，这些年市面上有不少第三方交易工具，打着智能交易和自动盯盘的旗号，实际上走的就是类外接通道。现在全行业一关闸，这些工具要么转型，要么‘凉凉’。”周伟坦言。
也有数家中小券商负责人告诉本报记者，对于个人程序化交易收紧，大券商系统规范，整改起来有章法。
“我们中小券商以前对这类接入睁一只眼闭一只眼，现在监管动真格，就要承受一部分客户流失的阵痛。”长三角地区一家小型券商负责人唐君彦受访时表示。
记者也从第三方市场调查了解到，过去不少券商引入外部供应商来向客户输出T0策略，包括非凸、卡方、皓兴、跃然等策略输出机构，就是券商零售量化工具的主力供应商，现在监管收紧、核心策略被服务商抽回自营之后，供给减少直接体现为可用的策略额度骤降。
“成交量确实在收缩，9月以来A股日均成交额跌到1.91万亿元，创下2026年单月日均新低。但跟通道被收掉叠加来看，对个人用户就变成了双重打击：市场环境本来就在压缩T0策略的收益空间，而自己连跑这个策略的通道都要没了；第二条路径是个人用户承受策略失效后的主动缩减，策略胜率跌破50%之后，执行程序化交易的散户比想象中更干脆，直接减少交给算法的股票底仓额度、降低策略使用规模。”上海一位不愿具名的程序化交易自然人对《华夏时报》记者说。
量化平权时代来临
在业内人士看来，随着个人程序化交易也被收紧，似乎大家又站在了同一起跑线上。而有人欢喜有人忧的背后，折射的是终究要到来的量化平权时代下散户靠什么竞争。
“合规的量化机构如公募量化、私募量化，走的是正规接入通道，一直受监管。以前散户用‘外挂’跟他们抢短线，现在‘外挂’被清退，相当于清了一批不公平竞争者。程序化交易频繁下单，对市场流动性有干扰，尤其在小盘股上容易制造虚假繁荣，清退违规接入，对长线投资者来说，环境更干净了。”上海一家公募机构投研负责人梁斌受访时分析。
与此同时，量化私募专业交易人士李维（化名）指出，做程序化交易的个人投资者需要尽快弄清自己所使用的量化工具到底走的是哪种渠道。
“如果你用的是券商App内部的智能条件单、网格单，大概率不在本次清理范围；如果涉及外部接口对接、第三方自动化交易软件，那很可能正属于被清理的对象。如果你确实需要程序化交易来辅助操作，目前合规量化终端仍在正常使用，但各家券商对QMT、PTrade这类工具的个人准入标准并不统一，没有公开统一的最低门槛，需要和券商逐一核实；第三，调整对T0策略的期待，当前市场日均成交额从上半年高点回落，包括T0在内的量化策略收益空间本身就在收窄。在胜率、任务金额和策略供给三者同时下行的阶段，再把这类工具当成无风险差价机来用，本身就是一种定价错误。”李维建议。
值得一提的是，量化投资对于普通投资者来说有着非常高的门槛。在传统的思维中，想做量化得先买得起一年数万乃至数十万元的金融终端，再啃得动Python与回测框架，最后还得看得懂因子检验这类专业内容，层层门槛叠加下来，量化成了机构和少数高净值人群以及玩技术人群的专属游戏。不过今年以来这个局面正在改变。
“随着AI-Agent时代到来，把专业能力封装成可被大模型调用的Skills成为一股潮流。在github和skillhub上，已经有相当多的开发者分享了量化投资类Skills，在Agent时代，只需在Agent上安装这些Skills，便可以轻松调用一些量化功能，做程序化交易的个人未来可能会往这方面迁徙。”王俊分析指出。
记者在日活较高的办公类Agent“WorkBuddy”上，发现同样上线了一大批量化投资类Skills，这些Skills已经形成了一套从底层数据到上层策略的分层矩阵，覆盖数据底座、因子研究、组合优化、选股应用、回测定投等能力，串成一条完整的“数据—研究—决策—执行”的流水线。
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对此，多位量化私募投资经理、从业者认为，量化Skills降低的是工具门槛，不是投资难度，真正平权的是知识与工具，而非超额收益。AI Agent和量化类Skills确实改变了个人投资者接触量化的方式，过去量化从业者进行数据查询、因子筛选、回测框架搭建等工作，依赖编程能力和专业终端，如今可以借助Agent上线的量化类Skills完成。对个人投资者来说，量化类Skills在信息获取效率、辅助数据整理、快速筛选标的以及建立更结构化的研究框架方面起到积极作用，但并不能直接用来提升投资收益。
责任编辑：徐芸茜 主编：公培佳
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