第11章 从风光无限的高收益跌上热搜

说起量化投资，很多小伙伴的印象应该是有一个三头六臂的机器人在桌前操纵着一切，用极快的速度抓住市场上每一波交易机会，并带来高收益；
  然后变成春节前后，量化大跌的情况。
  年后又过去了2个月，量化投资的收益重新恢复正常了吗？量化还能继续参与吗？
  一、恢复收益的量化投资
  2024年1月时，受到雪球敲入事件影响，雪球的爆雷加上投资者的资金撤出，多个量化投资策略跌上热搜。
  开年以来，A股主流宽基指数纷纷走低，1月底、2月初，小盘风格指数更是加速赶底，其中最具代表性的万得微盘股指数年内最大跌幅接近-50%。
  然后在年前快闭市的那几天，2月6日起，股市开始反弹。
  各大指数陆续开启超跌反弹，小盘风格指数由于前期跌幅较大，这轮反弹的力度也是充当了反弹“急先锋”。
  不过虽然已经有比较大的反弹上涨，但是年初时的跌幅太大，有些指数还是没有完全修复。
  截至2024年4月3日，万得微盘股指数较年初下跌-13%；
  中证2000指数较年初下跌-11%；
  中证1000指数较年初下跌-7%；
  中证500指数较年初下跌-1%。
  公募量化方面，一季度正收益产品占比37.44%。
  而百亿量化私募则业绩分化明显，首尾业绩差更是超过70个百分点。
  数据统计，在一季度有完整净值数据的1529只百亿量化私募旗下产品中，当季实现正收益的产品仅308只，占比刚过两成。
  从年前至今的量化投资市场数据可以看出，量化投资市场已经明显修复，且量化分化明显。
  为什么会出现这样的分化呢？
  原因1：公私募信息披露程度不同。
  公募量化和私募量化相比，在投资门槛、监管与信息披露、投资策略与灵活性等方面都有着较为明显的区别。
  比如公募指数增强基金就明文规定该产品80%的仓位需要投资于指数成分股，而私募指数增强基金没有这样的明文规定；
  还有公募量化可使用的金融衍生工具较少，基本无法参与场外交易、日内回转交易等。
  由于种种限制，在中长期维度或者过往的大部分时间里，公募量化的业绩表现都逊色于私募量化。
  但任何事物往往都有两面性，更高的监管要求，虽然束缚了基金净值的爆发性，但也在极端市场行情中，相较于私募量化，稳定性往往也会更高一些。
  也正是由于规则上的这些区别，正如前文所列，在今年的量化冲击之后，一季度公募量化的正收益产品占比37.44%，显着高于私募量化的20.14%。
  原因2：不同的量化策略的逻辑不同
  虽然都叫量化投资逻辑，但是投资逻辑是不一样的。
  就拿私塾的量化投资策略举例，北向资金策略是跟踪的北向资金筛选个股组合；行业轮动是从最近涨的最好的行业中筛选ETF。
  两个策略的跟踪投资品不同，选股逻辑也是不一样的。
  再放大一点看，市场上的量化投资机构众多，每个机构的投资风格和策略都不太一样，所以业绩结果分化比较明显。
  二、量化投资还能正常参与吗?
  其实在投资体系-量化投资板块，就有说过：
  当时是通过复盘策略的数据，来证明了年前量化行业的爆雷对量化策略的影响不大。
  从年后至今这2个月的情况来看，确实影响不大，年后策略中北向策略也重新筛选到了标的，进入正常轮动的状态。
  年前那一次的量化爆雷的影响之大，主要还是和大家对量化投资的传统印象有关系。
  量化投资≠躺赢挣钱
  因为很多人知道量化投资，就是因为量化投资的高收益。
  成功的历史收益，让很多投资者心理的量化投资是“低回撤，高收益”的策略，甚至感觉只有持续盈利，才符合“量化”这个定义。
  事实上，世界上没有免费的午餐，也不可能有稳赚不赔的策略，“低回撤”与“高收益”本来就是一对反义词。
  量化本质上也只是一类投资工具，模型的失效与市场逻辑的不断演化都会导致量化策略的亏损。
  从近几年的实际数据看，2019年以来百亿级量化私募的平均年度收益表现中，早在2022年收益率就是负的，在2019年牛市行情中也跑输了指数。
  所以量化≠躺赢赚钱，这次的大跌才是让更多的投资者更加了解量化投资也会有大跌的情况。
  对标海外的量化投资市场，2007年8月7号~9号，美国市场上的量化管理人曾出现过史上最大幅度的集体回撤，众多杠杆产品直接爆仓。
  2007年8月10号之后，随着危机的解除，超额逐渐回归正常，量化策略的规模在随后依然能再创新高。
  当前阶段，全球前十的对冲基金中，有一半以上都是量化策略。
  国内的两次较大的量化冲击（2014年、2024年）亦是很关键的优胜劣汰的时机。
  三、总结
  所以结合量化投资一季度的整体表现，春节后市场回暖，一些量化投资的产品净值已经“翻红”，
  还有海外的历史情况，量化投资还是值得参与的。
  量化投资依靠计算机技术从海量历史数据寻找能够预测未来股票走势的可重复的规律，总结可盈利的交易方式，使用数量化方法进行投资决策。
  本质上，量化投资是数据科学在投资领域的应用，是借助数学模型和计算机来实现投资的一种方法论。
  从全球经验来看，量化作为一种容纳多个因子策略，并叠加风险约束的“系统化投资方法”，相较于其他的投资方法有其独特的优势，会长期存在并蓬勃发展。
  而且无论是任何一种投资方式都不能适应所有的市场环境，量化基金也是如此，但中长期有效的策略依然值得我们重点配置。
  当市场环境稳定的背景下，量化的反弹和正常市场也随之回归。


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