磐耀逆熵FOF投资逻辑之三：母基金如何来看待近期量化策略的回撤？

最近几天，有篇文章比较火，原文链接：“近期量化超额回撤之怪象”

这篇文章主要是从因子角度，投资行为角度，超额逻辑角度出发，来解释近期主流量化策略回撤的主要原因。

写的非常专业，微信朋友圈中也有非常多的朋友转发，但有些观点我们觉得还可以从其他纬度来与大家一起推敲探讨。

我们并不太懂量化技术层面的问题，所以我们想从另外一些纬度来谈谈，我们对近期国内主流量化策略回撤的看法。

先说一下我们的基本观点：

1.部分主流量化策略近期的回撤是很正常的现象，是合理的，正常的，并非策略无效。

2.并不是所有的量化策略近期都有回撤，部分传统量化策略表现相对稳定。

3.影响回撤的主要原因在于外部环境的变化，主流量化策略交易方式本身特征的局限以及与市场现阶段的波动不太匹配所致。

（一）主流对冲端近期表现强于市场整体

首先，国内现阶段主流量化策略主要包括指数增强（没对冲）与阿尔法中性策略（有对冲），其本质是用量化方式来完成选股组合来超越市场平均水平。

由于近期大盘整体在下跌，所以指数增强（无对冲）的净值有所调整，是非常正常的；

而阿尔性中性策略的回撤，一部分原因是中证500相对于大盘整体更强。

量化对冲，增强的标的多数为IC中证500股指期货，最近11月的几周时间中，中证500股指期货基本在横盘。

近半年中证500股指期货当月连续收盘价

而大盘整体下跌了3%以上，上证50下跌4%，沪深300下跌3.5%左右，所以选股难度加大，选出有超额收益的股票概率下降，导致超额也很难做出来。

指数	12/7收盘	近1月%	区间涨跌
上证	2,912	-2.23	-0.58
中证500	5,010	0.72	1.89
上证50	2,939	-3.06	-0.50
沪深300	3,902	-2.07	0.40

（二）市场波动率降低不利于策略优势发挥

其次，市场波动率持续走低，影响了量化策略把握价差的能力，筛选不出符合交易条件的机会。

交易频率有所下滑，资金使用效率降低，就比较难做出增强与超额，也就是说，量化策略受波动率的影响会非常大。

（三）赚钱效应致使策略的同质与资金的拥挤

再次，量化高频的因子与资金在今年下半年过于集中拥挤，增长过快，其占比市场的比例太大。

 数据来源：KN.Capital

上半年两市平均成交额6000亿左右，而近期只有不到4000亿，而参与中高频量化策略的资金预估已超过1000亿。其中中性策略约已超500亿，约占私募证券总资金的2%以上

由于市场没有足够的流动性，两市的成交额与换手率太低，高频交易没有对手方，博弈难度更高，很多时候是机构之间在交易。

又由于2019年上半年部分高频阿尔法策略的优异表现，不少中低频阿尔法的投顾也在开发高频因子，加之市场下半年资金的快速涌入，策略的趋同以及资金的集中拥挤共同造成策略收效的大幅减弱。

（四）市场结构性调整，策略的适应度较低

目前市场主流的指数增强或阿尔法中性策略股票组合的筛选方法有以下几种：

1.以动量为主的因子组合（价量因子占比7成左右，相对适合中高频波动的市场）

2.一般传统多因子模型组合（相对分配比较平均，波动相对较小）

3.以财务基本面为主的因子组合（以挖掘财报数据分析为主）

4.机器学习策略组合（目前还不太稳定，目前被市场列为黑箱）

5.另类因子组合（非主流，个性化）

数据来源：KN.Capital

（1）由于目前市场波动率低，交易量低，以动量为主的因子（高频阿尔法）无法发挥优势，包括T0策略。

（2）今年表现良好的白马股相比估值较高，部分机构近期在估值预期可能有所分化。

机构投资者（公募/外资等）可能有部分调仓，造成近期白马股有一定回撤，造成近期部分以基本面因子为主的股票组合收益有集中性的回撤。

（3）以机器学习为主的量化策略在之前表现较好，但近期市场结构发生了一定的调整（包括北上资金，MSCI指数资金，三季度公募基金的大热，使得不少散户通过公募流入市场，市场估值风格的分化与切换等）。

之前人工智能没有面临过这样的市场环境，机器学习有一定适应与学习的过程，所以过往成功有效的规律策略突然就不灵了，也造成了阶段性回撤。

（4）另类因子组合由于非主流，占比比较小，所以影响也较小。

不少私募基金都在寻找另类的数据，以期比同行更早更快地发现一些新的有效的因子。

（5）传统的多因子组合，相对各类因子平衡度高，策略容量会更大些。

总的来看，收益相对一般，但策略成熟，稳定度较高，回撤比相对低些。

总结：所以近期量化只有传统多因子模型由于因子构成相对分散，受市场影响较小，其他主流策略的主要因子无法适应近阶段市场环境的变化，是造成近期调整的主要原因。

小知识：策略简介

1）指数增强策略——

平均筛选出50-500个的股票组合（组合数量越少，更容易做出超额，但有容量限制，同时波动率相对较高，百亿级私募的股票组合数量可能会超过1000只）

2）阿尔法中性——

跟指数增强的区别在于，有对冲端（对冲工具包括：沪深300股指期货，中证500股指期货或者50ETF期权等） 

3）选股策略进化发展——

从基本面多因子模型到量价高频统计套利。

国内市场中性策略从传统多因子模型起步，传统多因子模型以基本面因子为主。

强调模型背后的投资逻辑，调仓频率以周度、月度等中低频为主，因子之间主要采取线性方式进组合。

随着采取传统多因子模型的量化管理人增加以及股市风格的分化加剧，通过传统多因子模型获取超额收益的难度显著增加。

部分管理人转向基于量价指标的统计套利模型，该模型强调统计规律，调仓换股呈现高频特征，因子较多采用非线性方式进行组合等。

由于基于量价指标的统计套利模型在国内属于新开辟领域，策略拥挤度较为有限，加上国内市场个人投资者占比较高，市场定价效率相对较低，前期部分采取该选股框架的私募管理人得到了快速发展，但近期出现了较长的失效。

（五）我们对量化策略表现的浅见 :

（1）每种策略要有好的表现必须与市场行情波动走势匹配，而近期从外部环境，市场预期，交易特征上并不利于主流的量化投资策略。

（2）当然后续随着市场交投的活跃，主流量化策略依然有效。

但投资者需要了解它的局限边界，需要深入了解其一揽子股票组合逻辑的本质特点（在何种条件下能赚钱，赚什么钱，赚谁的钱，面临什么风险等）。

要了解不同因子，不同量化交易模式的优缺点，并判断现阶段市场行情是否相对与之吻合，这也是母基金专业价值之一。

（3）量价高频类市场中性策略与指数增强仍具配置价值。

当前环境下，股指期货交易已基本恢复常态，虽然未来仍然可能出现贴水，带来一定的对冲成本，但是整体而言贴水较为温和；

选股策略方面，以“量价高频”为特征的统计套利框架以及选择IC对冲方式，较为显著地提升了Alpha，而传统“多因子模型”的选股Alpha相对比较成熟稳定，都可以进行配置。

其选择跟投资者认可的风险偏好理念有关，其业绩表现也跟市场交易特征有关。

投资者在筛选基金管理人时，要重点关注中长期业绩、团队稳定性、策略创新能力、风控能力、规模容量的策略拥挤度等。

（4）除了指数增强与阿尔法中性外，量化还有许多其他策略可以选择

包括今年比较稳定的统计套利策略，宏观对冲策略，择时多因子策略。

（六）我们对未来趋势的浅见:

1. 高频阿尔法策略竞争在未来会越来越激烈

按国外发展趋势来看，拼的是硬件速度，算法，人才，策略有容量限制，需要投入较大的财力才能保持一定的优势。

2. 中低频阿尔法可能是未来量化的主流，但短期性价比可能还是高频较高

因为目前散户比例还有6成多，市场一旦回暖，又会有不少赚钱效应，但可能效应会慢慢减弱，这个过程至少要5年以上，甚至10年以上。

3. 量化目前迭代速度进入新的“春秋战国”时代

市场不断在挑战自我的极限，包括速度，资金使用效率，适用不同行情的子策略，不同风格的因子库，更多的另类数据。

用机器学习挖掘更多因子，用人工智能动态调整仓位与策略等，量化4.0时代应该不会太远。

更多内容，欢迎与我们交流！

（完）

备注：我们的观点可能都是错的，

仅供交流探讨与参考

如果觉得文章内容还不错

欢迎转发，感谢支持！

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附：笔者也有两位券商朋友从策略业绩数据表现的角度分享了他们对近期量化策略的表现与观点总结，供大家学习交流参考。（已获授权）

备注：下述内容仅代表作者个人观点，与本公众号无关，如有侵权或不实之处，可联系本公众号修改删除。（如想与作者交流，可在公众号内容下方留言或与我们联系）

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01

从量化策略数据跟踪总结

第一篇来源:

某券商私募服务中心负责人

我们来看看近期市场发生了些什么。

<图1>Big6

中证500指数增强今年周度超额情况

进入到下半年头部私募基金策略超额变差，近期更是维持在低位。

一些年初前半年超级牛的黑马近期我们也再也收不到净值更新。

结合<图2>ic基差变动情况计算大致可以想象对冲产品的情况。

<图2>

ic最近近月基差明显比远月收窄的快，叠加超额的近期超额惨状，很可能近期应该是有某大型基金在遭遇赎回，很容易的大家会联想到美国的一些量化的crash。

个人认为目前量化在中国的交易量，还是保有量占比，都不支持大的系统性风险。

在近半年对冲产品不太挣钱的情况下赎回是可以理解的。

今年新增大部分资金是在6月之后进入的，机构投资者一般没有锁定期，代销产品的锁定期一般半年。如果遭遇赎回的crash这个力量会有所分流。

更重要的往下看目前策略环境。

我们周度刷新的环境中添加了一个半小时横截面波动率。这是因为目前多数机构策略进化到日内多次运算我们所做的跟踪调整。

无论是从<图3>的半小时横截面波动，还是<图4>的周度横截面波动，还是<图5>的时间序列波动来看，波动的情况都不太乐观。

<图3>

<图3>近期急剧下行也解释了近期换手快的策略表现甚至在某些时候弱于换手慢的策略。

<图4>

<图5>

以上解释从投资角度都是一些然并卵的东西。我们没有对外的具有预测性的指标来看也没有改善的迹象。

那么行业没有出路了吗？我认为不是。

理想的市场需要一轮贝塔上行带来更多的无效交易。这件事情可遇不可求。

在那之前，市场会自己找到一个平衡，近期遭遇到的赎回就是一个rebalance，这会加剧行业分化，在这个过程中可能只有一些零星的小机会。

上周我们线上活动上了一个非截面策略的统计套利私募。这类策略对于流动性敏感度弹性相比截面策略的低，就是这类小机会。

如果波动一直如此下行，也没有贝塔带来无效交易，资产荒将有可能出现，配置上零星的规模不大的主观价值会有机会。

量化配置上一些能够吃到可能的上涨贝塔的策略组合也不失为一种防御性的进攻。

（完）

备注：上述图表的数据来源的于作者整理的部分一二线投顾阿尔法中性与指数增强一直以来的业绩净值数据。涉及合规问题，无法一一展现，敬请谅解。

02

从市场各类量化策略对比总结

第二篇来源:

某券商机构业务负责人

⽬前市场低回撤策略包括：

量化中性（α和T0），⾼频股指套利，ETF套利，股票多空，期权套利或趋势等策略平均回撤⼤约为1.5%~3%，收益⼤约年化10~20%附近，我们的⽬的是择时选择合适的策略适应市场。

1.量化中性

量化中性作为17年~19年上半年的⾹饽饽，是这个时间段最有性价⽐（⾼额夏普，且相对于股指及CTA套利等有较⾼容量）的策略。

这个阶段跑出来的机构⾮常多。举两个典型的例⼦，HF（⾼频α），RT（⾼频T0），从15亿到100亿速度之快让⼈拍⼿叫绝。

⼀时间以⼤类资产配置作为标榜的各⼤券商FOF及私募FOF的配置持仓基本50%-70%左右都配置了量化中性。

国泰君安证券的⼀只FOF产品甚⾄50%的头⼨都给了RT。那时⾄今⽇，量化中性还有很好的表现吗？

数据来源：某券商私募服务中心

我们可以重点关注2019年6⽉后的数据，普遍表现差强⼈意，原因也很简单：α环境很差，数据如下：

数据来源：国⾦证券

我们可以看到，相⽐于2019年2-4⽉，从6⽉之后整个A股的波动率都⾮常差。

⼜因为量化中性策略⼤多都以量价因⼦为主⼒，随着规模的不断扩⼤，A股的波动率和交易量已经⽀撑不了这么多的机构机器交易了，从短期来看这个问题解决不了。

这⼏个⽉，基差收敛的速度也⾮常快，意味着中性产品压⼒更⼤。

之前有⼏个⽼师傅和我说过，这个时候应该做量化指数增强，但是随着⼤盘的波动率逐步下滑，各⼤量化的超额从这⼏个⽉来看，也越发难做。

数据来源：某券商私募服务中心

从数据上来看，可能是接近年底了，加之流动性较差，超额也越来越难做，但总比量化中性好很多。

结论：

股票量化层⾯，看起来很美的2%的最⼤回撤换来的稳定亏损的量化中性，相⽐于8%的最⼤回撤换来的是满仓弹性的指数增强。

个⼈认为指数增强仍然有配置价值，中性短期内⽆配置价值。

2.其他策略

说完了⼤头，股票量化。

结论也很清晰：

指数增强可以做，中性暂时没价值。那我们如果追求低回撤，稳定收益的朋友还有什么选择呢？

下⾯我来挑⼏个最近市场上慢慢开始关注的策略：

a、期权：话不多说，上数据：

上图为⼀家期权策略机构（卖⽅为主）不到1000w的账户。

期权的核⼼策略为波动率套利和买卖⽅做趋势。近期期权波动率的策略也碰到了波动率不⾜的情况，收益不明显。

⽽以趋势为主的期权策略最怕的就是环境的突然变化，之前MX，SL吃的就是这个亏。

上图为⼀家国内第⼀梯队的波动率期权套利机构。

可以看到之前15-19年上半年的数据⾮常漂亮，直到2019年7⽉份，⼀直横盘，也做不出收益。看了多家波动率套利的机构，皆是如此。

结论：期权层⾯，在300期权上线前，波动率套利为主的策略收益不会可观。⽽趋势策略核⼼看⻛控。

b、ETF：

从05年申毅投资进⼊市场，⼤家开始关注ETF套利的市场，军备竞赛的极限策略，换⼿率500-800倍也是常态。

上图也是国内顶尖的ETF套利团队，和股票量化，期权⼀样，近半年有段时间不赚钱了。

11⽉份最新数据：ETF不断流出，流动性不⾜，波动⼩（毕竟底层也是股票逻辑），套利⽐较难做。策略容量不⼤，对交易要求⾮常⾼。

结论：容量⼩，可以配置，但是很看团队。

c、股指日内：

⽼策略了，股指⽇内T，15年背锅股灾后受限，近期由于股指阶段性放开⼜开始活跃起来了。话不多说上数据：

说实话，这个策略除了容量⼩，如果找到核⼼盘⼿是很赚钱的。⼀个合适的账户（500w左右），在⼀个相对优厚的环境⾥，年化30%，回撤3%是可预期的。

只不过由于股灾后，很多做股指的团队散成满天星，⽐较难找。

结论：近期环境不错，好的团队⼀天做千2没问题，弊端是容量受限。

d、多空策略：

近期炒得沸沸扬扬，缘于KKN本CX总以及转融通的开放。

舆论认为我们总算要进⼊了多⼯具量化时代，然⽽真的是这样吗？

当然不是，现在多空策略由很多券商开始推，也开始给各种管理⼈画饼，也有很多管理⼈开始尝试多空策略。

先说结论：

实战并不⾏。原因是什么呢？

实际上也⾮常简单，⼤家开始炒，是因为转融通给了做空的预期，⽽受阻也是因为实际上并没有想象中这么多的券源可以做。

如果没有⾜够的券源，那对冲端就没有很强的成本和流动性优势。

最⼤的问题是没有办法完成⾃定义的⻛格对冲，做多端还要受制于做空端，收益当然做不出来。同时还有可能多空双边回撤。

结论：多空还有待观察。

总结：

1.量化中性时代告⼀段落，量化多头可以配，预期：超额年化20%（相对指数），回撤6%

2.期权可以配，前提是对团队⾜够熟悉，⻛控是关键，预期：年化15%，回撤2%

3.ETF近期不适合配，预期：年化8%，回撤2%

4.股指⽇内可以配，预期：年化20%，回撤1.5%（容量⼀个账户500w最佳）

5.多空：先看看就好

※6.国内套利的机会会越来越少，量化的兴起本质上是⼀次做票逻辑的切换，对于高频的量化策略现在开始不要迷信，高频带来的低回撤，不会再像17、18年随随便便带来年化20+%，回撤2%的表现了。

现在2%的回撤对应的收益到⼿就是10%左右的预期。

如果可以接受10%的回撤，就可以选择多头+衍⽣品的组合，⽤⾦融⼯具兜住下⾏⻛险，博取30%以上的年化。

如果可以接受30%的回撤，就找游资吧，今年我的游资朋友5kw的产品⼀年40%的回撤博得了4倍的收益。

择时选策略远远比在不合适的环境选投顾要重要得多。

（完)

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