跨年行情预期升温，沪指有望挑战年内新高，风格切换如何踏准节奏？立即开户，不错过下一波大行情！
来源：象树资产
来源：智汇量化（ID：zhihuilianghua）
导言
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11月以来，近一个月以来的股票量化行业超额收益回撤，相比起去年，可以说有过之而无不及。不管是众星捧月、实力强大的“头部机构”，还是想要拼命跻身百亿规模的行业中坚力量“腰部机构”，抑或是刚刚步入资管行业的潜力新星“脚部机构”，在这个月，都或多或少的遭受到了相对中证500指数非【can】常【wu】严【ren】峻【dao】的考【du】验【da】。诸多投资人一如热锅上的蚂蚁，各大机构在淡定安抚的背后也感觉到了隐隐的不安，是谁在又一次的黑色11月偷走了量化的超额？周期行业爆发究竟是何人所为？量价因子回撤的背后又隐藏着什么？这究竟是人性的扭曲，还是道德的沦丧？让我们再次走近科学，笔者将为您一一分析各中原因。
视角1：风格因子角度
随着股票量化策略在中国的飞速发展，相对中证500指数超额收益【以下简称为超额】这一概念越来越深入人心，各个量化团队历史业绩中的超额年化值、超额夏普率/卡玛比，越来越成为理性投资人选择产品的重点关注指标。
BUT，以笔者的理解，超额收益≠真实ALPHA，超额夏普/卡玛比也是有待商榷的。
第一，笔者认为真实ALPHA的定义是，不受市场风格影响的超额收益。
第二，各大机构普遍应用的风控模型都是BARRA或基于BARRA的衍生模型。BARRA模型定义了影响市场股票涨跌的以下几个因子：市值/非线性市值、行业、动量、波动率、流动性、BETA、账面市值比、盈利、企业杠杆率，也被称之为风格因子。意思就是说，这些因子计算出的值就是类似策略持仓的眼睛鼻子嘴、胸围腰围臀围、身高体重颜值、家境收入朋友圈……如果策略持仓在上述因子各项得出的值相较于基准指数的值【每个因子都能用策略持仓计算出来一个数字，指数也是】，这个偏离值越接近，就说明策略和基准越像，反之亦然。
这一波行情是正向流动性、正向波动率、负向账面市值比、负向盈利这四个风格因子的集体回撤【即负向流动性、负向波动率、正向账面市值比、正向盈利这四个风格因子的集体爆发】，不同机构间策略持仓相较于基准指数的风格暴露有大有小【即便做到相对BARRA完全不暴露，在BARRA之外依然有未涵盖的市场因子，何况BARRA因子暴露算法具有一定的局限性】，即各家机构的策略都跟中证500指数本身有着或多或少的“不像”，因此每家机构在这一波的回撤也是有大有小。
那么，是否一定是和中证500指数更像的策略值得买？或者是否在极端风险行情下，回撤小的更值得买？笔者认为：不完全是。站在入门级投资人的角度，一个相对客观的、选择投资股票量化策略的历史定量指标【专业的投资人不仅仅需要分析这一个指标，也不存在一招鲜的指标，需要更多定性、定量的客观分析】，应该综合评估该策略的真实ALPHA收益风险比率而非仅仅是考量回撤；其中，真实ALPHA≈长期超额收益率，该收益风险比率≈(长期超额年化收益率-年化负基差)/(长期超额年化收益波动or超额收益最大回撤)。在股票量化的世界里，无风险超额收益率=年化负基差，而非无风险现金收益率。说到这里懂的人自然懂，笔者点到为止。
回到正题，各机构策略基于BARRA的偏离足够解释行业性回撤吗？
笔者认为，小部分能，上述偏离差异更能解释的是在黑色11月中，各家策略超额回撤大小的差异，不能足够解释群体性回撤如此惨烈的现象。
视角2：行业错配角度
之前有业内同仁简单分析过了周期行业的爆发，以及股票量化策略在低估值行业上错配的原因，笔者再补充几点自己的理解。
第一，目前5000亿的私募量化资产规模中，主流的绝大部分是通过量价类行情信息去捕捉错误定价机会，不论他们是何种打法，都脱离不开量价数据和量价因子/特征。
第二，有些长期有效的具有较高性价比的高低频量价ALPHA因子/特征，天然的就会指向更多的非周期行业股票。即历史之中，长期时间序列上体现了该因子/特征的强有效性，让尊重统计结果的模型赋予了其更高的权重，假设未来是历史的有限重演，则该模型必然能获取更多的超额收益，虽然无法完全规避历史或未来短期失灵带来的回撤，这显然是符合普适性、重复性、行为金融以及量化信仰的决策。由于逻辑简单清晰、长期效果好、易于挖掘，造成众多机构的模型在该类因子/特征上交集较多，造成了错配的共性结果。
第三，笔者去年的文章亦提及过，市场中的量化资管策略在流动性、波动率这两个市场因子维度上是正向暴露的，前者是追求策略容量【更小冲击成本与更大可运作规模】，后者是追求更高效的捕捉错误定价【每单位换手胜率+盈亏比】。众所周知，周期行业股票在历史上呈现长期低流动性、低波动性，可以说完美的规避了机构们在策略构建上的需求。
综上，不论各家策略模型在行业上面限制的偏离有多少，结合策略间在某些ALPHA因子/特征的交集和量化资管模型构建的刚性需求，都会长期大概率低配周期性行业。【笔者想阐述的是，造成周期性行业错配的原因，并不是在于强加给模型主观上的行业主动选择，而是受到模型构建层面的被动结果。】
此外，偏日内和高换手日间打法的，这一波影响较小。原因笔者也直接给个人结论：日内打法的【大部分】，在日间的行业上暴露极小，因为预测的是偏短周期，追求行业上非常严格的中性，不会发生行业错配，其容量有限，超额回撤低，波动小，长期收益未必特别强，毕竟太吃市场流动性了，单从配置角度是有价值有机会的；高换手日间打法的【小部分】，轮动很快，有一些能够跟上行业的切换，这种自营策略偏多，容量很小，咱买不到。【在市场风格急剧切换的时候，就像咱不能指望车神藤原拓海开着一辆大巴车，拉着您过秋名山的五连发夹弯比他开着AE86进了排水沟飘着移还快吧？但重要的是，一座秋名山只有一个五连发夹弯，在更多的常规赛道上，藤原拓海可以开着大巴车，拉着您轻松超越其他更多的开着大巴车、私家车甚至是老年代步车、三轮车的菜J选手。不满足？就想坐他开的AE86？笔者劝有这样想法的看官放弃这不切实际的幻想，先不说这个速度受得了受不了，人家就副驾驶一个座位凭什么让您坐呢？】
笔者认为，上述能够大部分解释这一波的群体性回撤。
视角3：博弈论和行为金融角度
在不在博弈论的视角里，咱都不得不承认，A股金融市场的交易是针对市场平均收益的近乎零和博弈【说近乎是因为交易有手续费、印花税等成本需要支付】。也就是说，你的策略相对基准指数超额收益赚到的，一定是别人相对基准指数超额收益亏的，反之亦然。
从行为金融的角度，我们可以将市场参与者进行归类，为了各位看官好理解，笔者简单分成以下的相互不重合且能涵盖市场群体的几类：
A.弱理性交易者、B.强理性交易者、C.知情交易者
绝大部分的机构投资者，特点是平均掌控的资金量大，绝对数量少，投资和交易有逻辑，在B类中分布较多，A类中分布较少；而个人投资者，特点是平均掌控的资金量小，投资和交易逻辑偏弱，感性成分重，绝对数量多，在A类中分布较多【如韭菜】，在B类中分布较少【如游资】；而机构投资者和个人投资者都有一小部分是分布在C的，特点，先想一想，笔者下面边分析边说。
能够长期取得超额收益的股票量化投资自然也可以大部分归结在B的范畴里。
我们可以有如下推演：
第一，常规行情，股票量化投资赚的是A类非理性交易的超额收益，以及B类大资金腾挪时产生的超额收益；B类其他交易者也能够从A类的非理性交易中获取超额收益。
第二，非常规行情，A、B、C类均能从股票量化交易行为中获取超额收益。
第三，不管是不是常规行情，股票量化投资均无法获取C类交易的超额收益，C类均能通过信息优势从A、B类获取长期超额收益——任凭操作再华丽，也不可能长期战胜一个开了挂的对手，且C类交易者的行为，大概率是与A类交易者混在一起的。
因此，不难推论出，C类的特点是，人数最少，平均掌控资金量大。
而股票量化策略之所以能够获取相对指数长期较高的超额收益，是因为A股还不是强有效市场，A类交易占比依然高，持续不断的为B类、C类输出着多样的超额收益来源。
而B类，还有一个重要的参与群体，就是存量资产体量是量化资产数倍庞大的主观公私募、外资等机构投资者。去年的文章中，笔者猜想机构的群体性规避风险的调仓行为是那一波回撤的重要影响因素，今年亦如是。毕竟，在如今充满博弈和相对历史更加健全的A股市场中，带风格节奏的永远不可能是A类。
又是一年11月，主观机构的业绩考核期又要到了，今年20%多的beta收益想想也是美滋滋了，甭管有没有超额，业绩都不会太难看，到年底了，是不是换个相对安全的地带合适呢？周期趴在地板上好久了，宏观上看安全边际也高，低估值风格也没有被关注好久了，各种角度没毛病啊，换仓走起来。
结合博弈论，各位看官可以想一下，在这个动态的过程里谁能够获得超额收益？
前提是，大资金换仓动作缓慢，理论上，唯有事先相对基准指数持有更多周期股的投资者才能获得了这一波的超额收益。结合前述，用脚想也知道股票量化不具备这个条件的基础，至于是哪类群体，以及为什么笔者认为会一定程度上造成股票量化策略的回撤，在这里留个白，想象和推演空间也留给各位看官，也欢迎留言探讨。
结语
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此外，中证500指数最近相对收益较强【当然沪深300和上证50更强】，11月一整月跑赢全市场平均水平较多，但这点跑赢的部分，假设放在常规行情或模型预测是有效的时候，战胜它不是个难事，绝不至于输这么惨；还有就是近期的贴水收敛，意味着一部分量化对冲的股票仓位是伴随着平仓股指空头的过程平掉的，这或多或少的会影响行业超额，但并不足够把行业一个月的超额表现拉下来这么大的一个数字。因而上述算是火上浇油的原因，绝非主因。
在小概率行情下，控制风险很重要，但行业性的回撤，笔者依然如同去年一样，坚定的认为不论是投资人还是量化机构，都无需恐慌。
毕竟，A股还是处于一个弱有效性市场中。理论上，股票量化的长期收益风险特性不会因为市场的短期风格切换而大幅削弱。正是因为在群体性的回撤行情下，单个机构策略也很难独善其身，因此笔者认为更重要的，是在非极端行情之下的、偏长周期的维度上，策略的差异化与模型超额收益风险体现。而这都需要更加另辟蹊径的数据、具有金融逻辑支撑的特征提取、强有力的算法理解、严谨的模型构建能力、更加精细化的交易等等。毕竟常规行情是未来时间序列上的大概率事件，常态化的收割能力远比小样本行情的风险预计更加重要——短期拿到的超额收益或多或少会包含风格，只有长期拿得到的才接近真实ALPHA。另一方面，风险的释放意味着的确存在机会，这是股票量化最坏的时候，但却是股票量化最好的时代。
从产品层面上看，Beta不贵，基差也便宜多了，还赶上超额收益的风险释放。理性的投资人们，结合您自身的风险收益偏好，且行且珍惜吧。
最后，笔者认为这一波也再次提醒了所有行业参与者——要充分尊重市场。自认任何行情都天下无敌能躺着赚钱的，引用马老师的一句话：年轻人，耗子尾汁。
【温馨提示】本文内容不代表象树资产观点。文中涉及的内容与信息不构成任何投资建议，股市有风险，投资需谨慎。
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