市場風格切換 量化投資機構“等風來”

　　原標題：市場風格切換 量化投資機構“等風來”

　　“阿爾法失靈了！”在大量資金瘋狂湧入量化對沖這個賽道時，近期突然出現的巨大回撤卻給量化從業者和投資者們潑了一盆冷水。

　　“量化投資每年年初有開門紅，到了三四季度就‘關燈吃麪’。”一位量化私募人士説。中國證券報記者調研發現，近期量化投資“關燈吃麪”來得有些猛烈。數據顯示，11月最後一週，佔比超73%的市場中性策略產品遭遇了回撤，當週最大回撤甚至超過6%。

　　業內人士認為，臨近年末，公私募機構大幅調倉導致市場風格突然切換，是這次回撤的主要原因。對於“阿爾法失靈”的恐慌，量化人士表現得較為樂觀。在他們看來，模型調整適應需要時間，還是要調整心態，“等風來”。

　　11月“折戟”

　　“最近這一個月部分機構回撤幅度挺大，我們的回撤幅度在頭部機構裏不算大，但超額收益這塊也不行。”一位大型量化私募人士李明（化名）表示。

　　“超額回撤非常明顯。”某滬上量化人士告訴中國證券報記者：“最近指數增強的產品也有一定回撤，但尚未達到歷史最大回撤幅度。”另一位北京量化私募人士也表示：“我們的產品回撤主要發生在11月最後兩週，指數增強類和市場中性類產品均有回撤，中性產品回撤幅度大約在3-4個百分點。”還有私募管理人士稱，11月旗下中性產品回撤在2個點左右，此次回撤也屬於正常現象，在可接受的範圍內。

　　在產品出現回撤的同時，量化對沖策略也在11月迎來了大量申購資金。中國證券報記者粗略梳理了近期新發量化對沖產品：靈均投資在11月份備案了46只產品，在百億私募中數量居首，衍復投資和天演資本在11月份也分別備案了26只和22只產品。也就是説，部分新產品在成立之初就出現了大幅回撤。

　　私募排排網數據顯示，11月最後一週，有數據顯示的679只市場中性策略產品中，496只出現回撤，佔比超73%，當週回撤幅度最大甚至達到6.5%；從11月整體數據來看，432只產品出現回撤，佔比超63%，當月回撤超3%的有74只產品。

　　據瞭解，對於量化私募而言，回撤3個點左右為臨界點，一旦超過就屬於較大回撤。歷史上較大的一次回撤曾在2017年年初出現，當時指數出現了6個點的回撤，量化私募的回撤幅度普遍在10個點以上。

　　這一波回撤也讓市場中出現了非常悲觀的聲音，甚至有觀點稱“阿爾法失靈”。但是，在不少量化人士看來，此次回撤是正常策略波動。

　　多因素共振

　　不少量化人士認為，年底機構調倉、市場風格快速切換、打新收益降低等因素是這一波量化產品回撤的主要原因。

　　上述量化人士表示，近一段時間市場風格極快切換，資金快速由前期強勢板塊流入低估值的順週期板塊，如金融、週期等行業。市場結構的快速變化對量化選股策略造成了較大壓力，尤其是相對中頻量價策略的阿爾法面臨較大的回撤。

　　“一方面市場活躍度和交易量都在下降，波動率也在下降，交易一旦冷下來，策略的有效性肯定會下降。另外，交易成本也會上升，換手越快的策略，受影響越大；臨近年末，公私募機構都在為明年進行調倉佈局，市場風格也會有變化，行業有輪動，一些動量類策略中的動量因子表現會比較差，尤其是之前通過此策略獲取了較高收益的，往往都出現回撤。”上述北京量化人士稱。

　　李明也認為：“機構調倉導致市場風格突然切換，冷門股陡然表現很強，對於量化來説需要有風格和因子的識別過程，一般來説策略是周度調整或者月度調整，所以會有滯後性。此外，風格調整對於高頻量化策略的影響會更大，因為高頻量化的量價因子配比較多，較難選到冷門股，最近回撤也會更大一些。”

　　除市場風格驟變和機構調倉的原因外，李明表示，不少量化策略疊加了打新，相當於無風險收益的增強，但最近市場上的新股數量較少，所以打新的收益也越來越薄。

　　不僅是私募量化產品，部分公募量化產品也遭遇了不小的回撤。天弘基金指數與數量投資部負責人楊超表示，11月量化產品回撤原因不能一概而論，需要具體觀察。如果是高頻策略領域，主要原因是策略收益源頭更多是賺取市場錯誤定價，當市場風格轉向後，邊際上投資者結構發生階段性變化，使得以價量為主要信息源的策略需要時間適應市場變化。與此同時，以基本面量化為主的策略則要相對穩健。短期阿爾法策略出現波動是非常正常的現象，市場保持弱有效也是阿爾法策略的生存土壤。

　　以不變應萬變

　　早在2007年，美國市場就曾出現量化集中踩踏事件。短短一週內，市場中性策略回撤了15%至20%。由於某家大型量化機構的關閉，其賣出行為引起了整個對沖基金行業的踩踏。不過，踩踏後的市場理性有所恢復，量化機構大都“收復了失地”。

　　此次大幅回撤之後，量化機構普遍選擇“以不變應萬變”。

　　“就算分析出原因，我們的策略也不會進行調整。”一家大型量化私募總經理表示：“的確可以不斷優化策略，但實際問題是無論如何改進，這一波的回撤都無法避免。我們內部測算過，即使調整了策略，回撤最多減少一個點。”

　　“模型會有周度的適應調整，但我們不會做人工的干預。”一量化人士表示：“出現回撤是比較正常的，我們一般不會做人工干預，模型還是需要一些時間來適應的。”