近期，嘉石大巖私募證券基金管理有限公司總經(jīng)理兼首席投資官黃鉑出席了東南亞經(jīng)濟(jì)與金融論壇。會(huì)上，黃博士以量化投資的視角，分享了不同市場(chǎng)環(huán)境下Alpha的來(lái)源變化，以及量化策略未來(lái)演化和迭代的方向。

圖：大巖資本總經(jīng)理兼首席投資官黃鉑博士。

一、A股市場(chǎng)Alpha來(lái)源的演進(jìn)：

1)2019年前:來(lái)自無(wú)效定價(jià)的Alpha

在2019年之前，由于散戶投資者占比很高，A股市場(chǎng)最主要的alpha來(lái)自于“無(wú)效定價(jià)”。與現(xiàn)在相比，當(dāng)時(shí)的策略整體框架較為簡(jiǎn)化，基于日頻數(shù)據(jù)的價(jià)量因子、相對(duì)簡(jiǎn)單的財(cái)務(wù)類和分析師類因子的有效性較高，模型端整體還是以線性模型為主。

2)2019-2021:來(lái)自交易成本&交易限制的Alpha

資管新規(guī)之后，機(jī)構(gòu)投資者占比迅速提高。盡管“無(wú)效定價(jià)”的機(jī)會(huì)在迅速減少，但反觀量化超額在那幾年并沒(méi)有大幅度衰減，這就引出A股市場(chǎng)第二個(gè)Alpha來(lái)源：交易成本和交易限制。高成本和日內(nèi)交易的限制的存在，使得非量化的大機(jī)構(gòu)在日內(nèi)交易換倉(cāng)的過(guò)程中表現(xiàn)出較為明顯的交易規(guī)律和習(xí)慣，通過(guò)對(duì)日內(nèi)高頻交易數(shù)據(jù)的細(xì)致分析，可以更好地捕捉到機(jī)構(gòu)投資的長(zhǎng)期意向，包括個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者的區(qū)分。從那時(shí)起，A股量化策略開始更多地應(yīng)用日內(nèi)高頻價(jià)量的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)造因子，策略對(duì)高頻價(jià)量因子的依賴也逐步增加。

同時(shí)，由于底層數(shù)據(jù)量的大幅度增加，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度模型作為更有效的大數(shù)據(jù)分析的工具，在量化管理人中得到了更廣泛的應(yīng)用。

往后看，機(jī)構(gòu)投資者占比會(huì)持續(xù)提高，無(wú)效定價(jià)的機(jī)會(huì)持續(xù)下降，但基于交易規(guī)則限制這部分的Alpha會(huì)一直存在，這也是部分價(jià)量因子長(zhǎng)期有效性的前提。

3)2022至今:市場(chǎng)認(rèn)知的改變

第一，由于量化整體規(guī)模迅速增長(zhǎng)，許多高頻價(jià)量策略面臨容量上限的問(wèn)題，加上市場(chǎng)整體交易量縮減，不再是“得高頻者得天下”。相比之下，中低頻策略具有更大的容量上限，同質(zhì)化低，并且符合監(jiān)管方向，因此具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

第二，由于2021年底整體行業(yè)的回撤，投資者對(duì)于收益和風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知有所加強(qiáng)，對(duì)于嚴(yán)風(fēng)控下穩(wěn)健的pure alpha的需求日益增加。

二、未來(lái)的A股量化：細(xì)節(jié)致勝

大巖資本黃鉑：我2016年回國(guó)做A股量化，這幾年有個(gè)感受：目前A股“賽道型”策略幾乎不復(fù)存在。所謂“賽道型”策略，就是每個(gè)階段“一招鮮”的策略，例如2018年的中低頻底倉(cāng)+T0，或2020-2021年換手率200倍以上的高頻策略。這種因研究框架或策略特征不同導(dǎo)致的0和1式的區(qū)別，現(xiàn)在已經(jīng)越來(lái)越少。

展望未來(lái)，我認(rèn)為優(yōu)秀的量化策略應(yīng)更注重均衡。首先是因子端，無(wú)論是監(jiān)管方向還是市場(chǎng)環(huán)境，都推動(dòng)量化管理人開始降頻，這要求量化管理人未來(lái)在因子研究方法論、人才的篩選和資源投入上都要盡量均衡。未來(lái)優(yōu)秀的策略是沒(méi)有標(biāo)簽的：既不是純基本面/價(jià)量策略，也不是全棧式AI策略。均衡的配置才有可能在持倉(cāng)周期里抓住更多的套利機(jī)會(huì)。

另外，風(fēng)控同樣至關(guān)重要。量化策略本質(zhì)上是做相對(duì)價(jià)值的，而相對(duì)價(jià)值可以從兩個(gè)維度來(lái)定義：“差”股票和“好”股票?！安睢惫善钡亩x很大程度取決于可以用來(lái)對(duì)沖的衍生工具。然而，A股對(duì)沖工具的不足導(dǎo)致了可選的“差”股票范圍非常有限，對(duì)應(yīng)著多頭端可選出的“好”股票池子也比發(fā)達(dá)市場(chǎng)少得多。因此，在把風(fēng)控壓縮后，從因子到組合的損耗會(huì)非常大。

正因如此，我們經(jīng)常能聽到一些優(yōu)秀管理人的因子庫(kù)中有成千上萬(wàn)個(gè)因子，然而這些因子轉(zhuǎn)化到策略端后，由于風(fēng)控敞口的壓縮，策略表現(xiàn)有時(shí)卻不及同類型的海外策略。

針對(duì)這一問(wèn)題，有兩種解決方案。第一種是延續(xù)我們之前的研究方式，在因子端進(jìn)一步增強(qiáng)，挖掘出更多對(duì)組合端有貢獻(xiàn)的因子。第二種是思考在構(gòu)建策略的過(guò)程中，哪個(gè)環(huán)節(jié)會(huì)有損耗，并深入優(yōu)化這些細(xì)節(jié)。在風(fēng)控嚴(yán)格的條件下，從因子研究到組合優(yōu)化的過(guò)程，是眾多細(xì)節(jié)的累加。在2024年極端行情行情后，資方和量化管理人更傾向于為投資者提供風(fēng)險(xiǎn)可控的高夏普策略。在這樣的大趨勢(shì)下，投研團(tuán)隊(duì)更需精細(xì)打磨各個(gè)細(xì)節(jié)。

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