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(来源:创业板观察)
量化这一次跌得重。上周(7月13日至17日),A股出现年内少见的快速调整 ,私募产品的净值随之大面积回撤。私募排排网高阶分析数据显示,上周私募各类策略平均回撤约5.33%,股票策略平均回撤6.91%,其中量化多头的回撤明显高于主观多头。
不少量化产品在承受基准下跌的同时 ,超额收益也明显回吐 。股票量化多头平均回撤超过10%,多类指增策略跌幅超过12%,部分产品回撤更深。
细分策略表现更直观
上周股票量化多头策略平均回撤10.06% ,明显高于主观多头策略的6.39%。其中,中证500指增平均回撤12.37%,中证1000指增平均回撤13.10% ,中证2000指增平均回撤12.51%,中证A500指增和量化选股策略分别回撤9.95%和8.86% 。量化多头几类主流策略,几乎均出现了两位数或接近两位数的跌幅。
压力也并未停留在传统指数增强产品。股票多空策略上周平均回撤4.59% ,股票市场中性策略回撤2.94%;多资产策略、组合基金分别回撤3.72%和4.66%,其他期货及衍生品策略回撤6.15% 。红利指增成为少数取得正收益的股票量化策略,单周平均上涨0.49%;量化CTA回撤0.41% ,表现相对抗跌。整体来看,除了少数低相关或防御型策略,大部分私募策略都未能避开这轮下跌。
从个别产品看,回撤幅度还要更大 。财联社记者梳理数家业绩数据发现 ,多家百亿级管理人旗下500指增、1000指增、2000指增及量化选股产品,单周跌幅集中在10%至18%之间,部分量化选股和择时产品回撤超过20% ,极端产品的跌幅接近30%。由于不同产品在行业暴露 、波动目标、仓位约束和衍生品使用上存在差异,同一管理人旗下产品的回撤也并不完全一致。
持续近一个月的调整,已经将不少产品此前积累的收益抹去 。截至7月17日 ,有今年以来业绩展示的523只量化选股产品,年内平均收益为-2.71%,取得正收益的产品占比31.93%;7月以来有业绩展示的525只产品平均下跌14.37% ,只有41只产品取得正收益,占比仅7.81%。
风格切换叠加交易拥挤,量化超额快速回吐
一位量化私募人士向财联社记者表示 ,近期量化策略显著回撤,是市场风格极端切换、策略竞争加剧和行业超额收益衰减等多重因素叠加的结果,也是量化行业在当前市场环境下共同面临的阶段性挑战。
二季度以来,科技 、成长和高动量强势股持续占优 ,部分依赖价量和动量等因子的策略积累了较高超额收益。随着科技板块快速回调,市场风格在较短时间内发生反转 。动量策略需要根据已经形成的趋势生成信号,面对突然出现的方向切换 ,模型往往难以立即转向,此前贡献收益的持仓和因子也随之成为回撤来源。
指数本身的大幅下跌是量化产品回撤的直接来源。量化多头通常保持较高股票仓位,指数增强产品还需要控制与基准之间的偏离 。当中证500、中证1000和中证2000单周跌幅均超过一成 ,产品需要先承担基准下跌带来的损失。若组合同时偏向科技、成长 、高动量或中小市值,超额收益也可能同步回落。
华北某私募也表示,交易拥挤进一步放大了这一过程 。随着量化行业规模扩张 ,不同机构使用的数据、因子来源和模型框架难免存在交集。行情平稳时,因子和策略之间尚能维持一定的分散效果;市场快速反转后,多个常用因子可能同时承压 ,不同模型也可能在相近时间朝着同一方向调仓,原有的分散效果随之减弱。
超额收益收窄在本轮下跌前已有迹象 。私募排排网数据显示,截至6月末,有业绩展示的1236只股票量化多头产品上半年平均收益为16.25% ,与去年同期相差不大;平均超额收益只有3.11%,较去年同期的14.17%明显下降。市场上涨主要集中在少数科技和强势股,量化策略广泛选股、分散持仓的优势难以充分发挥 ,大量非热门个股表现偏弱,也压缩了组合获取超额收益的空间。
对于前期受益于科技 、成长和动量方向的策略而言,风格反转后的集中回撤 ,也是“盈亏同源 ”的体现 。此前贡献收益的因子进入逆风期后,相应的风险暴露随之转化为净值损失。
涨时是赚钱工具,跌时量化又成众矢之的
量化因此不只是外部冲击的承受者 ,也可能成为同质化交易的传导节点。程序化风控按照预设规则执行,并不带有主观“砸盘”意图,但在交易高度拥挤、市场流动性不足的时段 ,客观上仍可能加快局部卖压的释放。
将整轮下跌直接归因于量化,缺少依据 。
一位资深量化私募人士表示,量化模型首先是市场信号的响应者。科技板块已经出现下跌、动量因子发生反转后,模型才会根据预设规则调仓。趋势类策略可能参与后续交易 ,但不是初因 。
指数增强和量化多头产品一般保持较高仓位。模型卖出一只股票时,往往需要同步买入其他股票,以维持整体仓位和指数敞口 ,日常换仓并不等同于市场层面的净卖出。
上周量化多头平均回撤超过10%,且明显跑输主观多头,也从产品净值层面说明 ,量化并未从这轮下跌中获利 。
一位熟悉量化私募的相关人士向财联社记者表示,“对量化的讨论因此不应停留在是否砸盘的简单判断上。”相似因子和模型在极端行情中会不会同时失效,管理人是否对行业 、风格和个股拥挤度设置了足够约束 ,以及产品在快速反转时能否控制交易冲击。上涨时积累的超额与下跌时出现的回撤,本质上来自同一套风险暴露 。
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