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热门百亿量化被大V狂喷,到底发生了什么?

热门百亿量化被大V狂喷,到底发生了什么?

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风险提示:本文为转载文章,所提到的观点仅代表个人意见,所涉及标的不作推荐,据此买卖,风险自负。

作者:风云君的研究笔记

来源:雪球

最近有件挺热闹的事儿,风云君一开始也没有关注到,后来发现不少私募圈子的朋友来问风云君对某“大V”写的一篇小作文怎么看?是不是文中diss的百亿量化名不符其实,过往业绩都是水分?还有问赚了不少钱要不要立刻赎回的.....我这才开始仔细看了看这篇文章——300字的内容,用了四个数据全盘否定了一家管理人的alpha能力,却引起了不小的关注和波澜。我们先来看看“大v”到底说了啥。

我捋一捋他说的逻辑,选取了四组周度数据(共7周),分别是同期的1000指数、小市值指数的周度涨跌数据,加上两家量化私募1000指增当周的涨跌情况。从7周中有4周明显发现了这家霸榜三年的热门指增的表现与小市值指数强相关,而与1000指数走势背离,进而得出了一个结论:这家管理人的alpha完全依赖于小市值偏离,即过往亮眼的alpha高度依赖于小市值Beta,投资人当下买他家的产品就是高位入“坑”。

你问我怎么看他这个观点?风云君谈谈自己的一点想法。

首先是数据的选取问题。零散的四个数据就得出这么大一个结论未免有点草率了。这个问题要真想论证出结果可能真要写一篇论文了,但稍微准确一点起码要把小市值指数明显占优的阶段通通都拎出来分析分析,看看这家超额表现是否与小市值强相关。另外可以关注超额波动率和超额回撤等指标是否有异常情况,比如超额波动率很高,小市值反转的时候超额回撤巨大等等综合进行比对分析。

其次,如果上面所说的数据验证后确实证明了这家管理人就是在做小市值风格暴露,那么就能一锤定音——这家量化机构就没有alpha实力,这样的结论未免有失偏颇了!

为啥我们买指增产品要关注alpha的绝对值,也要关注alpha的稳定性呢?是因为alpha因子可以帮助我们稳定的赚钱,持续性更好;而我们常说的风险因子通常只能在短期赚钱,长期并不能贡献稳定盈利。

一个因子可以理解成一个策略,当没几个人知道这个策略的时候,这个策略肯定很好赚钱,但当大家都发现了这个规律,这个策略不仅很难赚钱还可能亏钱。这也解释了量化管理人做指增产品为啥都会或多或少都要风格暴露——量化市场越来越卷了,早期的alpha因子后面可能都演变成了风险因子。管理人们在拼命绞尽脑汁开发新的alpha因子的同时,会有通过风险因子来赚取一些额外收益。

我们拿上面的最明显的两条曲线来看,这两年负向暴露市值因子,也就是暴露小市值;正向暴露Beta因子都会获得不错的收益补偿。而在小市值贝塔很强的市场,像Beta,市值、动量、波动率这些因子通常会表现出色。

由此,我们能得出什么思考?

1.量化的方法论本身与小盘股有天然的适配性。量化的本质在于利用历史数据挖掘规律来寻找中短期的错误定价机会。小盘股很明显它的错误定价机会更多;另外小市值具有行业、个股更为分散,均匀,高波动和高流动性使得量化容易获取更高的Alpha。而如果大票持续走强的市场,我们即使买了300指增,可能收益比不上一只300ETF。因此我们本身选择比如1000指增或者全市场选股,本身就是在期待小市值的Beta,如果真的认为小市值的春天已经结束了,可能这也并不是一个配置指增的窗口。(虽然风云君并非这样认为)。

2.到底如何看风险因子暴露这个问题?暴露风险因子本身无可厚非,各家都在做,但我们看各家最终的效果却相差甚远。敞口的择时和控制也是一项技术活儿,过度暴露往往也会在反转的时候被打脸。另外,超额的进攻性强和波动率低之间很难共存,即一家机构超额曲线做的异常丝滑(比如有的家超额回撤在百分之一点几),往往超额的进攻性会有不足。当然,超额做的平稳一般可以说明这家管理人超额收益的来源丰富,策略不“瘸腿儿”。因此投资人要看自己想要什么,鱼和熊掌不可兼得。这两年的市场其实给了大家更多考察管理人的机会,那些超额一时猛,狂涨规模后超额后面就一蹶不振或归于平淡的机构不占少数。规模的管理非常重要!

最后,拿这家“大v”diss如此狠的这家管理人来说,1000指增产品能霸榜三年,2022年与九坤1000表现基本持平,只归因于暴露小市值这一点是很难解释通的。

我统计了2021.9至今(经历超额回撤和修复的完整周期)的一个数据,把这家管理人与近两年市场上做的最好的几家全市场选股策略(天然更偏小市值)产品做了比对,选取的对照指数是国证2000,这家管理人在此期间的超额最高,同期跑赢国证2000 23个点。当然在超额波动和回撤上不占优势,这也是风云君前面所说的鱼和熊掌不可兼得,看投资者更看重的是什么。

综上,风云君更倾向于认为这家管理人有在这两年精进投研,真正在做一些东西,而策略的迭代方向本身对于小票赛道或更擅长。多角度去考察进而综合评估一家管理人,会比轻易下一个容易误导的结论更有意义一些。

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