“量化私募超额滑坡”是近期讨论度颇高的话题。
无风不起浪，但作为量化FOF管理人，我们认为仅以月超额、超额胜率等业绩表现对产品进行评判可能不够全面。我们还是偏好从策略本身做法出发来做持续的跟踪。本文将介绍我们的分析和跟踪思路。
策略不同，战场不同
虽然都是指数增强产品，各家机构的做法却是各显神通。我们根据自己多年做量化的经验，以及对市场上量化管理人的持续跟踪和了解，将市场上的指数增强策略主要划分为时序量价（T0）、截面量价、基本面以及风格、行业择时或轮动四大类。
图1：量化指数增强产品收益来源拆分
1. 时序量价（T0）
时序量价是通过对秒级/tick级别数据的分析，判断股票是否会涨/跌。如果管理人预测涨，就先买进去；反之，如果预测跌，就先卖出持仓。
时序量价策略做指数增强产品，往往是全复制对应指数的成分股和权重。每天根据个股的时序量价信号，进行开仓、减仓，来获得超额收益。因为每天有交易的机会是有限的，每次交易能成交的量也是有限的。所以时序量价的策略容量往往比较小。
根据我们的观察，市场日内波动比较大或成交活跃的时候，时序量价策略会表现亮眼。当成交萎靡或波动小的时候，普遍很难做出超额收益。
虽然这种思路历史比较长，但由于市场参与者的技术革新迭代快、市场环境也在持续变化，这类策略越来越难做出收益，需要管理人持续强大的IT投入，和持续的信号/模型研发，才能获得收益。这就使得投资者需要判断管理人是否有持续的研发能力，以及IT技术是否处于业内领先等情况。
2. 截面量价
图2：截面量价、基本面中频等策略的研发框架
截面量价的常见做法是运用过去一段时间（几天为主）的量价信息（有tick/秒级，也有分钟级、日级），预测或者计算出全市场股票的涨跌概率/涨跌幅。再通过组合优化，以最大化收益为目标，同时约束持仓与对标指数尽可能接近，计算出最优的目标持仓，并据此执行交易。
大体逻辑可以理解为，过去一段时间哪些股票涨的比较多，或者过去一段时间哪些股票资金涌入比较多，那么未来一段时间（1-3天）这些股票可能表现会不错。
所以在市场上有板块行情或资金规律比较明确时候，截面量价策略的超额会比较亮眼。比如一段时间市场都在关注光模块、AI相关领域；前些年市场都在关注基金重仓股等；这类受关注的股票往往未来一段时间表现都会不错。与之相应的，在市场上轮动比较紊乱，或者早上沪深300涨得多、下午沪深300反而跌得多的时候，截面量价策略就容易被来回打脸，持续负超额。
截面量价计算出的持仓股票往往在几百到上千只这一数量级，对交易的时机把握没有时序量价要求那么高，许多管理人日级别的调仓就可以满足。所以截面量价的策略容量比时序量价的策略容量会大一些。
图3：一些管理人应用机器学习模型的研发框架
当然，随着机器学习模型的更多运用，许多管理人的策略模型框架也有所改进，模型直接生成目标持仓进行下单。但运用量价信息、策略原理和表现特征是相似的，这里就不赘述了。
3. 基本面
基本面的框架和截面量价相似，只是运用的数据不同。基本面中频往往用到的是日度/周度的量价信息，更重要的是运用企业的基本面信息（财务数据、研究报告、另类数据）。做出的因子/策略思路往往也和主观基金经理相似，比如分析师超预期、企业估值及盈利能力的刻画。
因为较多运用到更新不那么频繁的数据，基本面的调仓变化会比截面量价低很多。策略容量也会比截面量价大许多。许多海外的大型量化资管机构主要运用的就是基本面中频策略。
基本面中频用到的量价信息较少且频率较低，所以很难用市场交易的变化来刻画什么市场环境该策略会表现亮眼。
4. 风格、行业择时或轮动
管理人可能会从规模诉求或业绩进攻性的角度，来做风格、行业的轮动或择时。做法各家不尽相同，有些是主动挖掘风格因子的时序特点作为alpha，或单独做一套风格轮动模型；也有些是在组合优化时放松对于对标指数行业、风格的约束等。比如说市场上有一些管理人会在小市值、非线性市值等风格因子以及部分行业上进行比较多的暴露。
风格和行业的轮动往往是以周或月为维度的。这种做法的调仓偏长期，策略容量比较大。
至于这一策略擅长的市场环境，就看风格和行业趋势的持续性了。
举个例子，2023年微盘股表现都很好，许多中证500指数增强的管理人在持仓时会偏小市值风格，即持有了许多小盘、微盘股票。而2024年2月出现了大小盘行情日级别的剧烈切换，即前一天沪深300、中证500涨得好，第二天反而小票涨得好；同时在小微盘股下跌时，还存在流动性危机。这样一来，这些中证500指数增强产品就会因为持有了这些小市值而下跌，并且收益远远追不上对标的中证500指数，创下了巨大的超额回撤。
在风格因子暴露这件事上，市场一直是见仁见智的。但我们认为，风格之所以是风格因子，就是短期可能会赚、可能会亏，但是长期不赚钱。我们还是偏好控制严格风格因子的管理人。
尽量刻画出可跟踪、可比较的价值维度
短期市场环境不同，擅长的策略也不同。我们倾向于拿同类策略管理人进行比较，看是否保持优势。
《管量化产品，如何做“价值投资”？》文章中曾介绍过，我们刻画了一些可比较、可持续、可跟踪的维度，用以衡量量化管理人。比如，我们会比较关注持续研发能力。由于市场在持续变化、市场参与者、交易模式也在变化，量化策略需要持续研发、改进。此外，计算机技术也在不断进步，从大模型的研发，到芯片集群的调用，以及高性能并行计算，这些都需要管理人持续研发。考虑到这些，我们会重点关注以IT及交易执行见长的管理人，是否持续处于行业领先水平；以某类因子/模型起家的管理人，能否有持续研发新因子/模型能力（不管是新领域还是原有领域）等。
另外，我们不会因为这段期间管理人很难做出收益而苛责管理人，反而我们在此期间也会和管理人积极沟通，更为深度、客观地评判各维度价值。如果认为管理人的价值依然在同策略中是优秀的，甚至可能会更深入合作。这段时期往往也是与管理人加深感情、建立更好合作关系的机会。
作者简介
谢梦妍，美国莱斯大学电子与计算机工程专业硕士。10年证券投研经验。现任中泰资管组合投资部投资经理，曾任研究部权益研究员、对冲基金部投资经理助理。
对量化投资、风险管理、FOF投资和行业基本面研究有较深的理解。在工作中运用量化和机器学习模型，进行基金评价、FOF配置策略的研发。管理的产品曾获得一年期FOF型金牛资管计划、三年期FOF型金牛资管计划、五年期FOF型金牛资管计划（获奖时间分别为2022.12、2023.10、2025.11，颁奖机构皆为《中国证券报》）。
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