2017年度展望我們寄望量化對(duì)沖“穩(wěn)中求進(jìn)”，總結(jié)過(guò)去的一年，我們穩(wěn)中有余而進(jìn)有不足，背后重要的原因是量化策略環(huán)境發(fā)生了巨大變化，包括持續(xù)一整年的風(fēng)格分化格局、低迷的資產(chǎn)波動(dòng)率、對(duì)沖工具仍在恢復(fù)期等等。
連續(xù)兩年的“平淡”對(duì)量化對(duì)沖行業(yè)構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)，想要生存下去我們需要放下過(guò)去的“光環(huán)”，全力“擁抱”策略環(huán)境正在發(fā)生的“變化”，在堅(jiān)守量化模型寬度優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，積極融合基本面深度研究的精華，持續(xù)迭代模型來(lái)適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境的變化。
“高阿爾法時(shí)代”漸行漸遠(yuǎn)
全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇疊加中國(guó)防范金融風(fēng)險(xiǎn)的大背景下，市場(chǎng)收益率中樞出現(xiàn)顯著上移，資產(chǎn)的估值中樞受到明顯制約，股票價(jià)格的核心驅(qū)動(dòng)因素轉(zhuǎn)化為對(duì)確定性盈利的追逐，穩(wěn)定高質(zhì)量的ROE成為稀缺資源，龍頭白馬成為眾多投資者追求的對(duì)象，行情“一九”分化格局使得以寬度制勝的量化選股模型陷入困境。
和2014年底最大的不同在于，2017年這個(gè)極端分化格局持續(xù)了整整一年，盡管大家做出了極大的努力改進(jìn)和迭代自己的選股模型，但面對(duì)十幾年來(lái)最極端的超額收益概率環(huán)境，我們很難拿出讓投資者滿(mǎn)意的對(duì)沖收益。
如果說(shuō)10%左右已經(jīng)是最慘概率情形，那么可以聊以安慰的是2018年的概率環(huán)境可能會(huì)有所好轉(zhuǎn)，不過(guò)由于數(shù)據(jù)歷史、質(zhì)量、規(guī)則等種種原因，阿爾法模型的樣本回測(cè)多數(shù)采用2009到2015年的區(qū)間，這段時(shí)間剛好是高概率樣本區(qū)間，結(jié)合當(dāng)前經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)環(huán)境的判斷，我們認(rèn)為或許未來(lái)策略環(huán)境可能更接近2002年到2008年的區(qū)間，而那些年景超額收益概率空間變得狹窄，因此模型“高阿爾法時(shí)代”可能已經(jīng)漸行漸遠(yuǎn)。
（數(shù)據(jù)來(lái)源：博道投資）
阿爾法告別“小時(shí)代”走進(jìn)“質(zhì)時(shí)代”
2017年之前的10年，A股由于IPO機(jī)制的供給問(wèn)題、市場(chǎng)收益率中樞下移疊加再散戶(hù)化的過(guò)程，A股走進(jìn)“小時(shí)代”，催生了中小創(chuàng)巨大的泡沫。
從2017年開(kāi)始隨著國(guó)際化、再機(jī)構(gòu)化和IPO正?；M(jìn)程的加速，“小時(shí)代”的泡沫加速去化，因此出現(xiàn)了最為嚴(yán)重的風(fēng)格分化格局，小股票變成徹底的熊市，投資者甘苦自知。散戶(hù)的交易活躍度正在減弱，而公募基金的賺錢(qián)效應(yīng)正在強(qiáng)化，再機(jī)構(gòu)化的正反饋仍在進(jìn)程中，“小時(shí)代”可能真的已經(jīng)過(guò)去。
對(duì)于阿爾法模型而言，一些過(guò)去有效因子正在變得無(wú)效，特別是一些與交易行為緊密相關(guān)的因子，這個(gè)現(xiàn)象值得我們重視，我們預(yù)計(jì)2018年散戶(hù)交易活躍度可能繼續(xù)減弱，目前以換手率度量的市場(chǎng)交投活躍度仍然處于歷史低迷區(qū)間之上，從年底中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議釋放的政策信號(hào)來(lái)看，2018年我們需要提防更加低迷的市場(chǎng)交易活躍度。因此，阿爾法模型應(yīng)該全面擁抱“基本面”，更多關(guān)注代表“質(zhì)量”的因子。
從“阿爾法對(duì)沖”到“多元貝塔配置”
A股一直以“高波動(dòng)”著稱(chēng)，因而催生了強(qiáng)烈的平滑和避險(xiǎn)需求，而過(guò)去的2017年在全球各大資產(chǎn)低波動(dòng)率共振和國(guó)內(nèi)監(jiān)管等因素共同驅(qū)動(dòng)下，波動(dòng)率降到了歷史最低，而且持續(xù)一年之久，低波動(dòng)率正在成為權(quán)益資產(chǎn)持續(xù)特征，權(quán)益貝塔的風(fēng)險(xiǎn)收益比提升。
（數(shù)據(jù)來(lái)源：博道投資）
借鑒華泰金工的周期分析模型，我們對(duì)股票和債券波動(dòng)率進(jìn)行周期分析，發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)有意思的結(jié)論，國(guó)債波動(dòng)率40個(gè)月周期領(lǐng)先股票波動(dòng)率40個(gè)月周期三個(gè)季度左右，因此我們可以判斷股票波動(dòng)率40個(gè)月周期將繼續(xù)上行，2018年的股票市場(chǎng)波動(dòng)率中樞將會(huì)上移，極低股票波動(dòng)率可能不是常態(tài)，同時(shí)我們觀察到股票波動(dòng)率80個(gè)月周期仍處于下行階段，綜合來(lái)看，股票市場(chǎng)波動(dòng)率可能脫離極低波動(dòng)率區(qū)間，但維持中低波動(dòng)率狀態(tài)。在這樣的波動(dòng)率環(huán)境下，阿爾法對(duì)沖需求仍然趨弱，但與今年相比貝塔分散風(fēng)險(xiǎn)的必要提升，多元貝塔配置的性?xún)r(jià)比將顯著提升。
關(guān)注對(duì)沖工具正?；虯I帶來(lái)的新策略
節(jié)前最重要的消息就是監(jiān)管層對(duì)擇機(jī)退出股指期貨臨時(shí)性限制措施提案的回復(fù)，因此2018年我們將欣喜地看到股指期貨的完全正?；?/span>，同時(shí)也可能有更加豐富的場(chǎng)內(nèi)衍生工具，包括股指期權(quán)等，這將為量化對(duì)沖產(chǎn)品創(chuàng)造新策略提供了重要的工具支撐。
對(duì)于量化策略?xún)?nèi)生一個(gè)重要的挑戰(zhàn)是AI進(jìn)化帶來(lái)的沖擊。我們國(guó)家的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施正在產(chǎn)生級(jí)數(shù)級(jí)的大數(shù)據(jù)，全樣本的數(shù)據(jù)性質(zhì)將改變傳統(tǒng)的抽樣模型，這對(duì)量化模型的未來(lái)產(chǎn)生挑戰(zhàn)。
此外，長(zhǎng)期而言未來(lái)的AI可能是經(jīng)濟(jì)和生活各種場(chǎng)景的重要驅(qū)動(dòng)力，AI留下的印記會(huì)改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身，影響數(shù)據(jù)的規(guī)律，非線(xiàn)性和動(dòng)態(tài)可能是未來(lái)量化模型的一個(gè)重要特征，很可能我們的量化模型需要進(jìn)化到AI算法來(lái)應(yīng)對(duì)可能發(fā)生的變化。
因此，我們需要從策略研發(fā)的底層技術(shù)框架積極重構(gòu)并做出迭代升級(jí)，來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的策略?xún)?nèi)生變化，努力嘗試研發(fā)升級(jí)基于AI算法的新策略。
結(jié)束語(yǔ)
2017年對(duì)于量化對(duì)沖而言是十分艱難的一年，但面對(duì)困難的策略環(huán)境我們?nèi)匀粓?jiān)持應(yīng)對(duì)。展望2018年，我們將積極擁抱變化，策略進(jìn)一步完善迭代，爭(zhēng)取給投資人交出一份滿(mǎn)意的答卷。