【江湖汇专刊】群雄逐鹿到天下三分的转折——2021年股票量化年度总结
江湖汇量化
编者的话：
如果说2015年中国量化基金初具规模，有部分量化基金突破百亿正待扬帆远航，那么2015年股灾对于股指期货的限制无疑是当头棒喝。从此中国量化进入了一段时间的低迷期。到2018年中国股票量化行业规模不足千亿，是一个在各位大佬眼中看不起的小孩。像歌里唱的，一个不起眼的小孩，带着鸭舌帽上台。一直到2021年，可以说量化基金重回大家关注的视角。被关注的原因无非是三个，收益高、规模大、成家量占比大。
这些关注中有褒有贬，有好有坏。作为一个备受关注的事物是在太正常。现在回头看刚刚离去的2021年股票量化，应该留在大家记忆里的东西还是新的。2021年发生了三次风格因子的翻车，绊住了一些巨头，也称托了一批超新星。2020年下半年集中风格趋势，大盘成长股的自我加强也供给了2021年股票量化不少养分。2021年我们除了看到了量化基金重回大家关注的中心舞台。也看到了连续几年超额的下行。最受关注的年份却也是比较伤的年份。以下我们试图给大家做一个梳理。
一、主体部分——四大赛道2021年数据与环境分析
（一）指数增强产品
1、中证500增强——令人失望的主赛道
（1）整体概况
如上图所示随着量化规模的上升，超额收益整体呈现逐年下降趋势。2018年，500指数增强超额收益的平均数、中位数分别为32.79%、31.63%；2021年，500指数增强超额收益的平均数、中位数仅为14.52%、14.27%，不及2018年的一半。下行趋势非常明显。
从典型的量化环境看，成交量、波动率来看，其中成交量方面2021年A股平均每周成交额48992亿元，相比2020年平均每周成交额39225亿元，同比增长24.90%。除了个股加权和指数的时间序列波动率显示2021年是一个特别难做t0的年份之外。其他环境数据没有迹象表明这是一个超额如此难做的年份。我想要么原因出现在同类策略竞争，体现在量化行业的规模提升。要么体现在今年有三次风格因子的明显转向。本质上越来越多的人开始赚风格因子的收益也是pure alpha越来越多的体现。和行业规模上升竞争加剧属于同一个问题。后面我们会详细讨论风格因子和规模情况。
（2）整体情况的季节性表现
（3）风格
以上是我们团队基于Barra风险因子，拆分计算了每个因子周度的表现。2018年以后，有不少风险因子在长时间贡献正收益，比如：盈利因子、成长因子、市值因子。长期贡献负收益的则是：价值因子和杠杆因子。
将2021年各类风险因子表现拆开来看，可以把今年大致分成几个阶段：2-3月、5月-8月、9月-12月。2月-3月份，抱团瓦解后，价值因子超额收益表现显著，其余因子收益均贡献负收益。5月-8月份，为2021年风险因子中最容易获取收益的时段，长期表现较好的风险因子（例如：成长、盈利、市值流动性、动量等）持续贡献正收益。9月-12月，发生了比较大的反转，长期赚钱的因子均在这段时期产生了负收益，仅有盈利因子能够贡献正收益。
风险因子一方面可以帮助投资者了解时间序列上各类风险溢价所带来的收益，一方面可以结合我们所尽调的管理人对应的交易框架及产品业绩表现，帮助投资者去判断管理人是否挣了风格溢价的收益，剔除风格收益后pure alpha到底有多少。风险因子我们更多认为是一把双刃剑，用的好可以为产品带来更多的超额收益，在风险因子表现较差时同时也会带来产品较大的回撤。
（4）管理人榜单
我们按2021年年中的规模数据，将管理人划分为四组，即500亿以上、100-500亿、50-100亿、50亿以下。为什么用2021年年中规模做分类统计？首先我们认为不适合用年尾的规模，因为存在某种逆向选择，当年业绩好的私募如果得到大募集就会使得规模大的私募看起来业绩更好。当然，这个因素在2021年不是普遍存在。年中的规模应该能够比较好的代表其管理的规模。
整体来看，今年共有3家管理人超额超过30%，7家管理人超额低于5%。
分规模来看，今年100-500亿规模的管理人超额表现最优，平均超额18.83%；500亿以上规模管理人超额表现相对平淡，平均超额仅8.18%。
超额波动率是一把双刃剑。在与市场风格契合时，超额波动率大的管理人或能录得更高的收益；但在市场风格频繁转换或者与市场风格相悖时，超额波动率大的管理人则面临较大考验。可以看到，在今年超额靠后的10家管理人中有7家超额波动率超过8%。因而，那些能在保持较低超额波动率的同时仍然取得了较高超额的管理人，说明他们可能具备更好的pure alpha能力，如在今年超额TOP10中的xk、cq、jq、yh。
2、沪深300指数增强——失望中的微亮
由于赛道拥挤程度弱于500指数增强，整体来看，300指数增强的超额衰减不如500指数增强严重。2021年300指数增强策略超额的平均数和中位数分别为18.17%、16.68%，相较前两年有所上升。
今年，300指数增强超额超过25%的共有3家；其中在超额超过20%的管理人中，xk、jq、rt、yf、jk保持了较低的超额波动率。
3、中证1000指数增强——平淡的一年
由于今年整体偏小盘的市场风格，横向比1000指数增强超额表现较好，平均数、中位数分别为21.4%、21.7%，优于300和500增强的表现。但是纵向比整体超额回落到一个中等超额水平。
2021年，1000指数增强策略，共有4家管理人超额超过30%，分别为jk、mh、jq、ms。其中，佳期的超额年化波动率仅4.13%。
（二）中性策略——逐渐消失的类固定产品替代
（1）整体概况
曾几何时市场中性产品几乎就代表了股票量化产品。在那个年代指数增强、量化多头、择时对冲几乎闻所未闻。市场中性如今越来越从股票量化的最中心位置逐渐旁移。最重要的原因还是超额的下行。2021年中性策略的收益率较去年大幅锐减，收益的平均数、中位数分别仅为7.15%、7.29%；而2020年，中性策略收益的平均数、中位数则分别为14.94%、15.31%。
具体到管理人，41%的管理人收益未达到6%，其中有7家收益甚至为负；而2020年收益不及6%的管理人仅占10.4%，且均为正收益。
收益端超额的下行是今年中性策略表现不佳的主要原因。随着量化整体规模的上升，获取超额的难度在增加，要想持续获取超额收益，要么需要具备超越市场的数据优势或研究框架，要么则需要让渡一定的稳定性，在风格因子上获取一定的风险溢价。然而，今年市场风格切换频繁，第二种选择似乎并没有带来更大的收益，反而带来更大的超额回撤。因此，尽管今年的对冲成本较去年下降明显，但更快的超额下行导致中性策略整体收益不佳。展望未来，超额的持续下降是必然趋势，因此，中性策略的整体的性价比和吸引力会逐步下降。
（2）基差分析
分析市场中性产品在指数增强产品的分析思路下，一定要加入的成本分析，也就是基差分析。我们知道绝大部分的市场中性产品的对冲工具还是股指期货。股指期货的保证金占用以及基差就成为市场中性产品的成本。所以市场中性产品既要看收益端，也就是超额收益。也要看成本端，主要是股指期货的基差。股指期货基差最主要的是看ic股指期货的基差。以下是我们对比三年的ic股指期货不同合约的年成本，如下图：
IC当月合约今年成本约为-10.83%，相比2020年IC当月合约成本-14.59%，成本下降25.77%。
IC下月合约今年成本约为-11.58%，相比2020年IC当月合约成本-15.16%，成本下降23.61%。
假设管理人使用近月合约进行对冲，当合约到期当周即切换远月合约，来计算成本，则中证500主力股指期货合约所带来的对冲成本今年为-7.57%，相较于2020年主力合约-13.05%对冲成本，大幅下降42%。
结合以上分析可以看到，市场中性产品的对冲成本和前面讲的中证500指数增强产品的超额收益一样也是逐年下降的。成本在变得便宜，不成为今年市场中性产品表现不好的原因。
不仅如此，我们还发现了股指期货基差与中证500增强行业超额的关系如下图：
2019-2021年股指期货ic基差与中证500指数增强超额的关系
如上图红色是ic主力合约不同时间点的年化基差（对标左轴）。我们做了逆序处理。也就是红色部分越往下代表着贴水越浅，越往上面代表着贴水越深。蓝色部分是中证500指数增强行业平均的周度超额，对标右轴。我们看到两条曲线惊人的相似。那就代表着当贴水大的时候超额往往也很大，当贴水小的时候超额往往也不好。如果用这两个数据在时间序列上做回归或者相关不明显相关。怎么理解？
我们倾向于这么认为。ic合约价值目前大体是在2500亿元上下。量化私募的规模在近一万的规模。而一度市场中性的产品规模占到整体量化规模一半以上，目前应该不足一半。而这些产品当中绝大部分是用ic来对冲的。那么也就是ic合约价值中的空头基本上就是量化市场中性的产品。惊人的相似，他们有惊人的一致。他们会随着超额的好坏而加仓减仓、被赎回被申购。其中加仓减仓属于管理人操作的短期行为，被赎回被申购属于渠道、客户的偏中期行为。总之这些空头有惊人一致的目标函数。当超额好做的时候基差变大，超额不好做的时候超额变小就是一个容易理解的事情了。这就是我们之前一直说的基差是超额的内生函数的意思。当量化规模绝大部分是市场中性产品的时候基差就变成了超额好不好做的晴雨表。随着到现在，市场中性产品不再是最大份额的量化比例的时候，这一现象就更倾向于我们看到的冰山效应。看到的只是一点点，更大的好做或者不好做更大。会比之前要放大，不知道大家是否理解。或者是延后。
那么这个指标其实不太具备预测或者投资意义，不能看着基差大的时候去买多超额。前面我们讲的做了时间序列的回归和相关没有显著结果就是这个意思。所以他只能成为解释意义吗？我想不是，至少看着基差小的时候就觉得市场中性产品的投资价值凸显就是一个明显的悖论了。
（3）分管理人数据
（三）择时对冲策略
择时对冲策略是指让渡一部分指数增强策略的多头头寸构建股指期货空头头寸，形成大约80%仓位的指数增强多头+20%仓位的股指期货CTA空头，同时根据信号灵活调整空头对冲的风险敞口，从而实现在指数上涨时能获取一定的贝塔收益、在指数下跌时能提供一定的下跌保护。
2021年，择时对冲策略平均收益15.53%，但内部分化较为明显，其中，jk、sx收益较高，2021年分别录得25.38%、22%的收益，与此同时年化波动率也较高，均超过12%；yf与hf收益率相对较低，波动率也整体更低。以2021年收益及波动情况为例，我们可以看到，jk、ms、sx、lj整体的收益风险特征更偏向于指增产品，而yf、hf则与中性产品类似。
注：为了便于比较，上图500指增产品是取的产品收益率和产品波动率
（四）全市场选股策略
量化选股策略摆脱了对标指数的限制，通过量化的方式从全市场选股。这为购买主观多头的投资者提供了可选择的替代品。
整体来看，2021年，全市场选股的平均收益率为35.04%，平均年化波动率17.26%。我们选取了市场上主观多头的代表性私募产品，2021年平均收益率18.02%，平均波动率18.72%。可以发现，在2021年里全市场选股在长期的波动率上优于主观多头。对于这两者的比较短期时间是不太够的，应该放在更长周期的时间里进行比较。但是量化多头的数据时间不是太长，以下参考2019—2021年的数据。
注：收益数据来源于格上；未取到gy及yls周净值数据，年化波动率来源于对应渠道经理；pj、ry、jm年化波动率根据周净值计算得到。
以上数据仅供展示，不太具备比较的意义。价值大年主观多头比较好，成长大年量化多头比较好。另外数据时间长度不够。但是如果我们看波动率的数据可以发现，两类资产波动率大体接近。所以量化多头可以成为一个主观多头的一个配合看多市场的工具。剩下的问题市场的矛盾是集中的还是分散的而已。
三、一些小主题
（一）波动与回撤
我想波动与不确定性是股票市场永恒的主题。对于量化来说波动是好事情。我想如果回顾2021年量化市场的话，除了一些摧残的大明星横空出世之外绕不过去的话题就是围绕2021年三次风格剧烈切换带来的三次翻车。三次翻车中不乏一些曾经大明星的身影。下面具体来看看。
2021年市场风格切换频繁，年初大盘成长抱团股瓦解、9月周期股闪崩、12月的新能源板块调整，3次风格切换均给管理人带来了较大的考验，同时也提供了较好的检验风格因子暴露的实验室环境，让我们能拨开迷雾，辨别管理人的超额更多的是来自因子或行业择时，还是来源于pure alpha。
具体来看，年初2月10日前后，市值、价值因子出现较大反转。相较12月31日到2月5日，在2月19日到3月26日，市值因子超额由正转负，两阶段超额差值相差高达-21.42%，而价值因子超额则由负转正，两阶段超额差值达到21.32%；9月中下旬，行业风格发生较大变化，周期板块由大涨变为大跌。根据申万一级行业，计算各行业相对市场的超额，9月17日到10月15日采掘、钢铁、有色等周期板块超额与8月13日到9月10日超额的差值高达-36.72%、-45.47%、-24.24%；进入12月，新能源板块再次出现大幅调整，12月3日到12月31日电力设备及新能源指数相较市场的超额与10月29日到11月26日超额的差值达到-13.8%。所谓盈亏同源，如果在前期挣了对应风格因子或行业上的钱，那么在后续风格因子或行业发生逆转时，超额也大概率会受到一定冲击。
根据各管理人在三次冲击中的超额波动及最大回撤情况，下表进行了列示。标星代表在波动期间最大回撤及波动前后超额差值均较小，其中最大回撤是我们更为关心的指标，代表管理人在冲击中的风控情况，因此，我们将其中最大回撤表现更优且超额差值不大的管理人标记为了红星。星号越多，代表稳定性越好；红色代表表现相对更优。
下图列式第三次冲击中，各管理人的超额及最大回撤情况。前两次冲击的数据见之前报告。
图13：2021年10月29日-2021年12月31日500指增超额及最大回撤情况
（二）规模与新边疆
我想2021年量化另外一个绕不去的话题就是规模。我们从2017年开始统计量化的数据。2018年的时候行业规模还是一个几百亿的规模，目前在一万亿左右。哪怕和整体证券类私募基金规模相比，1万亿也是一个不小的规模。我们觉得伴随而来的思考就是不能以小行业的方式来思考市场。我们在思考小行业的时候考虑更多的是成长，市场的天花板是一个不太重要的话题。那么在一个不可忽视规模的行业当中存量博弈的思考变得越来越重要。这个存量博弈是两层意思。一个是量化交易作为一个族群和其他族类的市场蛋糕的争夺。另外一个是当这个族群不再有新的Frontier的时候族群内的竞争就成为行业一个自我平衡的考虑。其实这两个观点我们在前面的文章中一直有提到。第二层意思就是我们说的从收益、成本和竞争端来看待行业的自平衡。第一层意思就是新的数据和新的处理方法的新阿尔法。
图14：2020-2021年行业规模的相关数据
（三）mh的王者归来
我们都倾向于用后视镜去看待发生的事情。我们也都倾向于作为一个市场的解说员的角度去看待发生的问题。所以我们对于表现好的捧之神明，对于表现不好的又有异常的切换能力和变脸速度。这是我们做这一个专题的原因。我记得年初明汯翻车的时候就有其他管理人和我说，明汯有着目前量化管理人依然最好的车，只是开车的人做了一些误操作。从整体特征挖掘、特征组合、优化器、算法交易等等投研工作流当中依然是行业最好的之一。当时那一通一个小时的电话我记忆犹新。我想说的是，任何人为操作背后都有其合理性，也有其timing的原因。按照我的理解，当一个偏好小票波动率的策略遇到了2020年下半年的蓝筹抱团，恰逢成为第一支破千的量化私募管理人。可能没有几个人在那样的环境中开过车。但是我们却乐意作为吃瓜群众旁边瞎BB，什么眼看他起高楼……
在经历了年初的曲折之后，mh在接下来的时间展现出了较好的超额能力。下表列示了剔除年初这段时间5-12月mh的收益及排名情况，可以看到，mh5-12月的年化收益较2021年全年收益有较大提升，特别是1000指数增强和全市场选股策略在跟踪的管理人中排名第一；而在跟踪的500亿以上管理人中，mh除了中性策略排名第二（第一为jk），指增策略和全市场选股均排名第一。
注：指数增强产品计算的是超额收益。
进一步的，下图展示了5-12月，500亿以上管理人超额净值走势。由下图可知，在最为拥挤的500指增赛道，mh超额收益远高于其他3家，且超额曲线更加平滑；300指增和1000指增，mh险胜jk。
图15：500亿以上管理人500指数增强超额净值图
图16：500亿以上管理人300指数增强超额净值图
（四）hf—盈亏同源
如果说前面讲明汯是大家偏见underestimate的例子的话。今年hf的表现就大大低于投资人的期待了。2019年、2020年当大家不太好的下半年hf往往一骑绝尘，大家对于hf的期待过高。无论是江湖汇数据还是文章当中我们跟踪的hf向来是超额波动比较大的那一个。这应该和策略方向有关。hf无论是频率、策略方向和主流的量化基金都有差异。一直在新的数据来源和处理方法上有新的赛道的探索。所谓探索肯定有波动的可能。我们认为根据短期业绩去评判策略对于短周期的适应是合理的。但是根据短期业绩去评判一家公司甚至审视一家公司的商业模式就是不合理的事情。
下面我们来客观看看hf今年交出来的答卷。除300指数增强录得15.7%的超额外，500和1000指数增强超额、以及中性策略收益均为负。自8月开始，hf的超额调头向下，回吐了上半年的收益。这或许与hf一直以来波动率较大的投资风格相关。
我们分别列示了2018年到2021年，所有跟踪管理人的超额及超额波动率情况，可以看出，hf的超额波动率均高于市场平均水平，这表明hf一直以来对风格因子或者行业因子等的风控是较松的。在2018年到2020年，hf仍然获取了较高的超额收益；而进入2021年，似乎表现不太理想，或许与市场风格的急速切换有关，频繁的市场切换叠加激增的产品规模使得在风格因子和行业因子的择时上变得更加困难。
表14：2021年hf相关数据
图18：2018-2021年hf与全市场对比（以500增强为例）
（五）2021年最大收获—一些优秀的pure alpha
我们先把话题从市场中性、指数增强转到量化多头上来。2021年一些优秀的量化基金开始发行不对标任何指数的量化多头产品。当然，有可能有不同的名字。有的管理人称之为量化选股，有的管理人称之为股票优选，有的管理人称之为量化多头……总的来讲就是在指数增强的基础上，不做太多的风格约束，让模型自我去寻找alpha最高的那些股票构建投资组合。无论是传统的指数增强还是市场中性，在投资流水线上一般会过一道叫做优化器的东西把收益风险进行优化。达到的效果往往是最大化保证中性化的效果，或者叫做保持对标指数的跟踪误差或者风格因子暴露，然后尽可能保留最大的alpha。
如果我们粗浅的量化多头的收益来源，主要有三部分：pure alpha、风格因子择时、以及贝塔。其中，贝塔是市场送的收益；风格因子择时类似随机事件，预测难度大，且长期收益贡献不大且稳定性差。可以看看历史上一些风格因子约束不严格的管理人的中性产品，是怎么大起大落就可以明白。因此，pure alpha是收益中最稳定，也是投资人可以把握的部分。如何发掘pure alpha高的管理人，则有赖于每一次市场波动带来的压力测试，倘若在市场波动中，能严控风控还获取较高的超额，则是优秀的pure alpha选手。而2021年则提供了一个非常好的 pure alpha测试环境。
以500指数增强为例，今年cq和xk超额收益分别为24.44%、29.46%，分别排名第5和第4，而其超额波动率远小于其他TOP5的管理人，且低于全部跟踪管理人平均值（8.05%）。除此之外还有一些也是非常优秀的管理人nknj、jq、yf、jd也是跑出了不错的风险收益比。在今年的三次市场冲击中，这些私募表现出了稳定的超额能力 。看过前面我们文章的朋友应该知道，白马私募cq向来是我们最看好的之一。xk也是我们跟随一直从2019年到现在的私募公司，成为2021年最耀眼的超新星之一。
后记：
虽然我们周频的跟踪数据，但是我们并不赞同仅仅作一个解说员。特别是以短期的业绩论英雄。
2021年中国量化行业初步的格局应该已经形成。百亿已经成为主流量化公司的一个基本门槛。在没有跨过这道门槛的量化公司，尤其是资管为主的公司将在后期的竞争当中处于一定劣势。规模、产品结构将决定了公司的利润现金流，而量化行业又是一个需要持续不断投入和迭代的行业。没有金钱的支撑将是不可想象的。好比打一个你永远要100%投入打但是没有尽头的游戏。也许作为任何一个玩家，输是必然的结果。只是看什么时候以什么样的方式去输而已。当然，这是一个很长远的事情。近期来看，行业格局初步形成的2021年也是行业自平衡的一年。没有一个行业的发展是顺顺利利的，也没有一个行业的发展是简单的走老路重复的。在可见的未来，在没有新的数据来源、新的处理方法出现的时候行业仍然处于景气度高点向下的自平衡。在这过程中一定是两新的私募将在未来跑出量化的星辰大海。
责任编辑：石秀珍 SF183
