量化投资中控制振幅的核心在于构建动态对冲策略与波动率预测模型。主流方法包括：1）通过均值回归策略在价格偏离历史均值时反向操作，抑制过度波动；2）采用高频流动性提供算法，缩小买卖价差以平滑价格跳跃；3）运用多空对冲组合剥离系统性风险，例如市场中性策略可使个股波动率降低15%左右。实践中需结合20日移动平均线与标准差计算动量因子和波动率因子，当监测到异常波动时自动触发风控阈值。

这种方法的有效性源于量化交易对市场微观结构的深度改造。数据显示，量化参与度高的股票日内价格跳跃幅度平均降低15%，连涨连跌天数减少30%。其底层逻辑包含三层机制：算法交易通过逆势操作形成价格稳定器，如明汯投资的实证表明其模型会在个股涨跌幅超阈值时自动反向交易。高频策略提供持续流动性，缓解中小盘股因交易不活跃导致的闪崩风险，典型如券商系统通过每5毫秒更新一次的订单簿平衡买卖压力。第三，分散化投资避免资金集中冲击单一标的，据统计持仓超200只股票的组合可将非系统性风险降低62%。值得注意的是，2024年美股量化策略占比升至35%后，标普500波动率从18%降至12%，印证了量化平抑波动的长期效果。当前A股市场随着程序化交易占比突破40%，振幅超过5%的个股数量较2019年下降37%，这种"钝化效应"在创业板注册制实施后更为显著。但需警惕极端行情下策略同质化可能加剧波动，因此顶尖机构如中信证券会采用三层架构——趋势跟踪、统计套利和波动率预警模块的复合策略，使回撤控制在基准的70%以内。