节前量化基金的回撤颇受市场关注。

明明持仓非常分散，为啥还会剧烈波动？量化基金在投资中的风险点有哪些？如何避免模型失效？带着这些问题，我们邀请中泰证券资管研究部总经理兼量化公募投资部总经理李玉刚来解答。

我们对问题做了简单整理，希望对您有启发。

Q1

大家一般觉得量化基金持仓比较分散，为什么这次会有一些产品出现大回撤？

李玉刚：什么叫做分散化? 并不是说股票数量多就是分散化, 分散化要求持仓间的相关性尽可能的低。大家觉得量化基金持仓比较分散，更合适的说法是，持仓数量比较多。

持仓数量多，个股权重又不高的话，组合自然而然会偏向小市值。如果我们假设（单个产品持有）两三千只股票，因为分散，每一只股票的持仓权重又很低，在这样一个结构下面，它自然而然就会偏向于小市值的股票。

如果市场风格上小市值股票都在跌，对于这样一个分散化的组合来说，组合回撤反而比较大。

我们也可以总结出一个大体的法则，那就是，对于一个分散化的组合来说，如果小市值股票表现好，那么这样一个量化组合的收益应该比平均要好。

今年以来有些产品的回撤比较大，恰恰说明，这些产品并不是很分散化，小市值风格太集中。

Q2

量化基金主要的风险点有哪些？

李玉刚：风险点其实很难说，因为量化投资的做法也不统一。我认为最大的风险就是模型风险，很多量化基金是基于过去的历史拟合出一条路径。如果未来的行情还是沿着过去的这个路径发展，它显然是比较好的模型；但如果未来环境或者各方面发生了变化，导致未来和过去的路径不一样了，这个模型就失效了。

举个简单的例子，比如我们观察周一到周五陆家嘴的地铁站，会发现这个区域每天早晨7点、晚上6点左右的人群非常密集。利用一些模型来拟合，我们可能会得出每到这个时点，这里的人群就非常多的结论。但是这个模型它不知道原因，那么一旦到了五一或者十一这种假期，模型可能就会出现非常大的偏差。也许几年下来我们能够解释这种情况了，有更多的经验和数据再做进一步的拟合，我们依然无法排除还有其他的特殊情况，这在事前是没办法解释的。

Q3

历史数据如果足够多，是不是可以减少模型失效的概率？

有些人就是相信模型，如果遇到偏离模型的事件，解释起来就是“碰到了黑天鹅”；但从我个人的理解角度，这就是模型的一个缺陷，所以我觉得量化最大的风险就是你的模型风险或者认知风险。

Q4

前些时间一些量化产品净值出现的较大回撤，是不是说明模型失效了？

李玉刚：这个不好说，不能因为某一段时间短期的表现不好就来否定这一个模型，对于一个策略的检验是比较困难的事情。怎么样来评价这个策略？用多长的时间？这都是需要考虑的。

比如有些量化产品前几年的表现很好。拿前几年的数据来检验，是不是就可以说这个策略很有效？是否有效要针对“未来”来看，过往已经发生了，对投资者来说没有意义。

Q5

什么情况下，你会做模型调整？

李玉刚：要根据个人对于策略的理解。

以我们为例，很多基于这种相关性得出来的策略，我们是不会去用的，我们一定要知道这一个策略它背后的一些因果关系。我们要知道这个策略表现好是因为什么？表现差又是因为什么？如果我们这些问题回答不了，我们就不会去应对这一个变化或波动（请戳链接）。

绝大多数量化产品都是基于相关性。比如去年小盘股好，利用历史数据去检验，也确实是小盘股存在超额收益。在这种条件下，很多人会用这个相关性。

我们希望不单是去看过去10年表现好不好，我们还要理解过去10年这表现好的原因是什么？基于相关性的决策是不管背后的原因是什么，我做的就是要基于因果的投资。比如我们的研究中，很多公司ROE比较高。但是不是ROE比较高，我们就认为它是一个好公司？我们希望知道ROE好背后的原因，以及是不是可以持续下去。

Q6

如果基民想要买量化类的产品，你建议他们关注什么指标？

李玉刚：其实很难说要关注指标，我的意思是，其实不存在这样一个能量化的指标。主要看基金经理说的跟做的是不是一样，你接受他的理念，同时他的业绩表现上也支持他的理念，就可以了。

作者简介

李玉刚，中泰研究精选6个月持有股票A/C、中泰沪深300指数增强A/C基金经理，现任中泰证券资管研究部总经理兼量化公募投资部总经理，北京大学经济学硕士。

曾任国泰君安证券研究所金融工程部研究员、衍生产品部及资产管理部量化研究总监、国泰君安资管量化投资部总经理、中泰证券资管对冲基金部总经理。

$中泰研究精选6个月持有股票A(OTCFUND|016444)$

$中泰沪深300增强A(OTCFUND|008238)$

$中泰中证500指数增强A(OTCFUND|008112)$

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