摘要

　　美股量化策略收益对比：美股量化策略可分为市场中性、股票多空、期权类、事件驱动、宏观、CTA和多策略七大类。从长期收益表现来看：多空>；事件驱动>；期权>；宏观>；多策略>；市场中性>；CTA。其中多空年化收益7.84％，而CTA策略年化收益仅2.05％，各策略收益表现悬殊。

　　指数基金发展方向：增强型指数VS被动型指数。A股被动型指数基金规模8倍于增强型；而美国被动型指数基金规模仅为增强型基金的3.6倍。鉴于2010年以后美国市场BETA收益远好于ALPHA收益，未来A股增强型指数产品规模有望大幅扩大。在此期间，以主动量化为核心的指数增强型产品必定大有可为。

　　07年量化基金回撤之谜：2007年8月的第二个星期是美股量化基金历史上一次著名的回撤。在大盘小幅上涨的背景下，各类型的量化策略在8月6日至8月16日间分别遭到不同程度上的明显回撤。其直接原因为几家市场中性策略基金的大规模平仓导致的内生性流动性风险。

　　前车之鉴：A股量化策略所忽略的内生性风险：内生性风险无法通过风险管理加以控制。有证据表明A股市场中性策略量化基金近年来暴露了过高的流动性风险，若不及时控制流动性敞口，可能在未来演化为“小市值雷”后的“流动性雷”。

　　引言

　　植根于现代金融理论，自1971年以来，海外量化投资发展已经历经超过40年的阳光与风雨。从1971年美国巴克莱投资管理公司发行第一只指数基金开始到如今多策略百花齐放的今天，海外量化投资主要历经了三个阶段：

　　一、70年代至90年代萌芽期：理论与实践结合，量化投资策略萌芽。1973年提出了量化选股理论的基础：无套利定价理论（APT）。在1992年Fama和French提出了著名的三因子模型，这也是多因子选股策略的前身；同时基于统计套利的市场中性策略也开始崭露头角。

　　二、2000-2009年成长期：监管放松，技术进步，量化基金规模收益齐升。2000年美国对股票价差的最小变化单位进行调整，从16分之一美元变为一美分（$0.01），从而减小了交易成本，增强了流动性，更利于高频交易普及；同时，在信息技术日新月异的背景下，以计算机为动力的基金大批涌现，开始利用计算机设计套利模型。06年左右的RegNMS法案的制定，更使得同一个股票可以在多处交易，套利变得更加容易；08年金融危机中量化基金损失惨重，次年高频交易量达到顶峰。随后政府监管加紧，《多德—弗兰克法案》限制了银行资本在对冲基金上的投资，量化基金发展规模因此受限。

　　三、2010至今成熟期：危机后的复苏，规模恢复增长但收益下降。在低利率的宏观背景下，09年后，主动量化、宏观对冲和人工智能等多种量化模式全面开花，整体规模迅速增长。截至2017年，仅约10％的日成交量源于传统的基本面选股投资者，量化以及被动投资成交量超过六成，其中量化交易占比27％。虽然规模上升，但量化基金的收益率明显低于第二阶段。

　　海外量化发展至今已经历几多浮沉，中国的量化发展也已有10年历史，行业已经初具规模。在本篇报告中，我们试图借鉴海外量化发展历史，预测未来量化发展之路上可能出现的风险点，助力中国量化平稳快速发展。

　　海外多种量化策略发展比较

　　本节中主要探讨对使用多策略、市场中性、宏观策略、期权策略、事件驱动策略、股票多空策略、期货策略的共同基金在2002-2018年之间的发展情况、盈利特点、净值变化等的比较。

　　量化策略百花齐放

　　图2展示了共同基金各类型规模占比的情况，其中股票多空策略近年发展较快，目前占比与多策略不相上下，占整个市场份额的一半以上。市场中性策略近些年的占比有一定减少，期权策略近期占比不断增加，两者现在占比相近；再其次就是CTA策略、事件驱动策略和宏观策略。他们在共同基金中规模占比相对较小。

　　策略收益比较

　　长期收益：多空>；事件驱动>；期权>；宏观>；多策略>；市场中性>；CTA。从2002年至今的策略表现的统计结果来看，市场中性策略夏普比率最高，达到2.73。这是由于其较好的收益率（54％）和较低的最大回撤（-20.58％）。市场中性策略长期来看，的确在防范风险方面更胜一筹。股票多空策略是总回报最高的策略（131.4％），虽然回撤比市场中性大，但在夏普比率上依然也有很好的表现。虽然宏观策略具有最高的最大回撤（-56.68％），可见并不是防范风险的最佳选择，但其暴露了市场风险的同时也拥有较高的年平均收益（6.79％ ）。这说明虽然在经济形势衰退严重时宏观策略无法避险，但如果通过量化与主动相结合的方式把握市场的大趋势，赚取市场的BETA，那么从盈利的角度此类策略无论是在国内市场还是海外市场也具有相当大的发展前景，尤其在经济形势良好发展的情况下。这些策略中，CTA策略虽然有最低的最大回撤，但由于收益水平太低（34.45％），同时也拥有最低的夏普比率（1.45）。

　　净值曲线探索增长历程

　　进一步探索回撤发生的情况，我们将各个策略的基金净值曲线画出如图3，用黄色圆圈标记出净值曲线遭受损失明显的位置，可以发现这7种量化策略的共同特点：首先，都在2007年第三季度后发生了很显著的回撤，并同时在2008年第三季度净值降落到最低点。此后的走势中，多策略、市场中性、宏观策略、期权策略、事件驱动型、股票多空策略都表现出迅速稳步上升的态势。

　　此后，在3年发展期过后，2011年的第二季度又出现了多策略共同发生回撤的现象，在这次低谷中遭遇回撤最少的就是市场中性策略和期权策略，经历了较小的波动就回到了继续增长的态势，由于市场中性策略的优势就在于可以规避市场风险，因此有可能这次回撤是因为整体市场环境造成的。而图形中表现出宏观策略收到的影响最大。其原因在于：该阶段发生严重的美元债务危机；宏观策略此次回撤后回复时间也较长，这是由于投资者担心欧洲主权债务问题恶化以及全球经济进一步放缓造成的。此后多策略、市场中性、宏观策略、期权策略、股票多空策略表现出较为相似的走势，增长速度逐渐放缓，净值逐渐稳定。

　　走势较为不同的是CTA策略，2007年遭遇回撤之后与其他策略的立即反弹不同，期货策略的低谷期显然比其他策略要长很多，此后短暂的繁荣期后呈现出不断下行的态势，最终以负收益率来到了2018年第四季度。由于期货多使用高频交易策略，因此可以近似认为这种区别也是高频策略与其余几个策略的走势区别。

　　主动与被动规模对比：A股主动量量化策略大有可为

　　2005年以来，A股指数增强型产品规模一直稳定在1000亿以内，并未出现明显的上涨；与此同时被动指数型在过去14年里，规模快速攀升，至15年顶峰时期已高达9000亿。两者规模差距悬殊，目前被动型规模8倍于指数增强型；而美国被动规模仅为指数增强型基金的3.6倍。

　　从趋势来看，2015年以后A股被动产品规模开始大幅下降，而指数增强产品规模触底回升。鉴于2010年以后美国市场BETA收益远好于ALPHA收益，在这样的背景下被动指数基金仅比指数增强多了不到3倍，我们有理由相信，未来A股被动指数型基金规模与指数增强型基金规模的差距将进一步缩小，指数增强型产品规模有望进一步提升。在此期间，以主动量化为核心的指数增强型产品必定大有可为。

　　市场中性策略07年回撤事件

　　市场中性策略，通过构建没有重大贝塔的风险敞口的投资组合，免疫大多数市场波动，但在2007年8月，大盘指数处于微涨的环境下，在短短几天出现了巨大回撤。此小节回顾了风险事件发生的始末，并分析了对A股量化策略发展的启示。

　　事件回顾及原因分析

　　2007年8月的第二个星期是美股量化基金历史上一次著名的回撤，多只对冲基金经历了空前的损失。各类型策略在8月6日至8月16日间分别遭到不同程度上的明显回撤。这次回撤的过程可以分为4个阶段：平仓潮、损失加剧期、转折期以及恢复期。

　　平仓潮：8月7日至8日，最初的几个股票量化组合迅速大规模平仓引发了暂时价格变化。这可能是由于基金或自营交易月末结算后为了响应恶化的投资组合追加保证金的要求，基金经理决定降低风险的当前市场条件进行的平仓甚至是强平。这种价格变化导致其他基金的平仓。

　　损失加剧期：8月8日至10日，更大规模的平仓的操作使股价变化更大，而进一步削减风险敞口也让一些基金丧失了在日后的反弹中盈利的机会，加剧了这些基金的损失。

　　转折期：从8月10日开始，部分基金开始出现明显的反弹，如表3中黄色时点。8月13日大部分类别基金净值都有所上升，但恢复并不完全，并且伴随着反弹后的继续下跌现象，这次净值的下跌一直持续到8月16日。

　　恢复期：从8月16日开始，本次回撤结束，各基金净值开始平稳增长。（见表2绿色单元格）

　　回撤直接原因分析

　　这次著名的量化回撤事实上就是市场中性策略基金大规模平仓的“杰作”。

　　原因1：从直观角度，在7种策略中，仅有市场中性策略基金先于其他类型基金2天发生回撤，很有可能是其他基金发生回撤的导火索。

　　原因2：市场中性基金被清盘的推断背后的逻辑是，标普500指数和摩根士丹利前美国指数在8月7日和8日都出现了上涨，因此，在这两天内，不可能有太多多头的股票策略平仓，被最有可能出现大幅清盘的是市场中性基金。

　　2007年量化回撤和任一具体量化投资方法的崩溃关联不大，而与一个或多个大型定量股票中性投资组合的突然平仓关系更大。将大规模平仓和回撤建立联系的是流动性风险。

　　上一节提到的2007回撤格外引人注目，原因正在于8月7日（周二）和8月8日（周三），尽管这两天固定收益和股票市场的波动相对较小，其他对冲基金部门也没有出现重大亏损，但由量化模型驱动的市场中性基金受到了激光般的精确打击。然后，在8月9日星期四，当标准普尔500指数下跌了近3％时，这些市场中性基金中的大多数继续亏损，使人们对它们的市场中性地位产生了疑问。

　　事实上，每一家面临流动性冲击，决定清算持有资产的大规模对冲基金都会在快速而大规模的平仓过程中遭受巨大损失，这些损失的大小与平仓的规模和速度成正比。这些损失更有可能是对量化构建的投资组合进行贱卖清仓的结果，而不是量化方法的具体缺陷。

　　大规模投资者对内生性风险敞口的忽略会造成未预料的流动性风险。最大的参与者不能再仅仅依靠假设历史上对波动性和价格影响的估计对当前风险敞口准确衡量。由著名的不完全竞争理论，如果一个经济实体或一组协调的实体，其规模大到可以通过自身的行为单方面影响价格，那么完全竞争下微观经济学的标准预测就不再成立。同样，如果某种投资组合策略非常流行，以至于其清算可以单方面影响其面临的风险，那么基本风险模型（如风险价值和正态分布）的标准工具就不再适用。在这方面，量化模型在2007年8月没有充分捕捉到风险敞口的内生性。

　　A股“小市值雷”之后的“低流动雷”

　　上一小节提及，流动性风险过多的敞口暴露是导致美国市场中性策略出现大幅回撤的主要原因，那么国内市场是否同样暴露了过多的流动性风险？本小节对A股市场中性策略进行对比与分析。

　　国内市场中性策略共经历了两次较大的回撤，分别在2014年年末和2017年年初。对于两次回撤较为常见的解释为由于市值风格的切换。国内市场中性策略以15年6月为分界点可分为两个阶段，15年前为市场中性策略发展的黄金时期，市场整体收益率普遍较高，期间仅14年年末经历了较大的回撤，但策略收益迅速反弹；2015下半年开始，受做空手段的限制等多重因素的影响，市场中性策略的收益率大幅下降，特别是2017年，市场中性策略经历了第二次历时较长的回撤期。两次回撤较为常见的解释为由于市值风格的切换。为探寻其收益与回撤的真正成因，我们对市场中性策略的收益进行风格分解。

　　市场中性策略是否暴露了流动性风险？

　　从策略收益风格分解的结果来看，A股市场中性策略量化基金暴露了过高的流动性风险。

　　证据1：流动性风险暴露敞口或高于小市值暴露。

　　鉴于多空收益在A股市场不具备可操作性，不便与基金真实收益率进行比较，我们构建了市值、换手率两个风格的多头收益率时间序列。具体而言，我们采取用风格因子风险暴露最高的前三分之一的股票平均收益率与中证500指数收益率之差作为当期风格收益率，即：

　　其中流动性因子定义为当周平均换手率、市值因子定义为当期总市值。

　　其风格收益表现情况如下：

　　整体来看，低换手风格收益无论强度还是显著性均略高于小市值风格收益对市场中性策略的影响。建立多元线性回归模型，被解释变量为市场中性策略收益率，解释变量为市值、流动性两个风格的收益率以及市场收益率（中证500指数）。回归结果表明，低换手指数（系数0.08，T值3.78）对策略收益率的影响均高于小市值指数（系数0.05，T值3.45）。

　　分阶段来看，2015年前，小市值风险暴露占主导；2015年后，流动性风险暴露占主导。我们分别检验2015年6月之前与之后的风格暴露情况，从回归结果可以明显看出，2015年之前小市值风格占主导因素，低换手并不显著，而2015年之后，低换手指数的解释力度大大增强。这表明2014年末的回撤的确与小市值风格相关，但2017年的回撤期并非市值效应驱动。

　　证据2：小市值、低换手、低波动与高估值等策略通常伴随着较高的流动性风险。市场中性策略与上述策略均有一定的正相关性，表明其可能暴露了较高的流动性风险。

　　市场中性策略风格分解：高估值>；小市值>；低换手>；低波动。流动性的测度指标不仅仅包括股票的换手率，估值、波动等风格均一定程度上反映了股票的流动性。为此，我们构建了其他大类风格的收益指数包括波动、估值和盈利收益率等，并进行回归分析。从回归系数来看，策略与高估值、小市值、低换手、低波动率均有正相关性，流动性风险分散于几大类风格里。

　　流动性风险可否作为ALPHA收益来源？

　　市场中性策略的核心大多是风险模型，用于控制各类风险的敞口。从多空收益来看，流动性风格具有非常好的ALPHA属性。

　　然而，在风险模型中，真实的风险（波动率）是无法观测的，我们只能进行估计。如果历史上并未发生足够多的极端事件，那么基于小样本的估计可能产生极大的偏误。因而美国2017至2018年的历史教训告诉我们，流动性风险是内生性风险来源，在量化基金策略趋同的大环境下，若过多暴露，甚至通过加杠杆的方式暴露于流动性风险中可能会导致市场量化基金的整体的大幅回撤。

　　随着A股港股化进程的推进，流动性折价将转为流动性溢价。众所周知，由于投资者结构、可投资股票数量有限等原因，A股整体流动性明显强于海外市场。在流动性泛滥的市场环境下，流动性的价值无从体现，低流动性的股票冲击成本不大，投机性较强。而自2016年开始，由于经济基本面见底，监管部门加强防范资产泡沫和金融风险措施，美联储进入加息周期等原因，流动性逐渐趋紧，流动性价值凸显，低流动性的股票流动性继续恶化，持有低流动性股票的冲击成本不断增大。若投资组合暴露了过多的流动性风险，当市场发生一些不可预测的风险事件时，即使不大的冲击可能也会像蝴蝶效应一样严重影响到市场中性策略的风险控制。

　　A股量化投资者如何避免重蹈覆辙？

　　由于流动性风险为市场整体的内生性风险，很难根据股票自身的行情与财务等数据在事前进行风险控制，而一旦发生，将对策略产生较为严重的影响。在海外市场，美林美银提出了全球流动性跟踪指标，用于提示可能存在的流动性风险。指标通过反映出市场利差、资产价格、货币和信贷数据的共同波动，便于投资者对流动性风险进行控制。

　　在接下来的报告中，我们首先将结合A股微观层面的流动性数据，构造综合反映市场内生性流动性风险的指标，实时跟踪市场的流动性风险。当指标处于低位时，投资组合管理者可对低换手、高估值、低波动的股票进行规避，尽可能地控制流动性风险的敞口。除此之外，我们将冲击成本预测纳入到组合管理中，

　　综上，投资组合管理者不可仅仅控制市值与行业的敞口，而忽视流动性的敞口。

　　总结：无论是市场中性策略或者高频策略拐点的出现都与市场流动性息息相关。流动性风险为市场整体的内生性风险，很难根据股票自身的行情与财务等数据在事前进行风险控制，而一旦发生，将对量化策略产生较为严重的影响。详细报告查国泰君安金融工程数量化专题报告《前车之鉴：重温海外量化发展的关键拐点》