量化投資是指通過數學模型和計算機程序來進行投資的一種方式。在2010年國內推出滬深300股指期貨之后，為市場提供了做空、杠桿和程序化交易的可能，量化投資就此開啟了快速發展的階段。在2010-2015年這段時間，量化策略主要圍繞股指期貨進行交易，包括高頻、中低頻CTA策略，以及部分量化對沖策略。

在2016年股指限倉之后，原來的高頻和中低頻CTA策略開始轉向商品期貨和股票日內交易，同時量化對沖和量化選股策略開始進入到一個蓬勃發展的階段（2016-2019），這主要受益于大量海外量化從業者回國帶來了先進的策略體系，機器學習方法在這個階段開始逐步成熟并得到有效應用，以及中證500股指期貨在2015年上市增加了對沖工具。

在2018年貿易戰導致的股市下跌之后，從2019年開始市場行情迎來了接近3年的結構化牛市，量化策略在這個階段迎來了高光時刻。一方面由于T0策略彼時有2位數的年化收益，同時疊加2位數的打新收益，整體超額收益較為可觀。另外一方面，資管新規后，大量資金涌入二級市場。這使得量化資產在這個階段迎來了收益和規模雙增長的階段。

但是當資金過度涌入量化市場之后，必然會導致市場過度的擁擠。截止2021年末，在協會備案且勾選量化的私募基金規模達到1.08萬億元，而在同年10月當市場日成交量下降到1萬億以下的時候，量化策略的擁擠度一下子凸顯出來，也在同年四季度絕大部分量化策略的超額收益都經歷了最大回撤，市場平均的超額回撤在5%左右。

在T0策略和打新收益雙降的情況下，各家管理人進入到拼絕對超額收益（Pure Alpha）的階段。2022年整體超額降到平均10%-15%水平（以中證500指增為例），這有一部分是因為市場下跌帶來的投資情緒低迷而導致市場成交不活躍，成交量低會導致超額收益降低。盡管如此，股票量化超額收益依然具有較強的吸引力。

量化策略是否到了需要全新的技術迭代來增加超額收益的階段，我們暫時不得而知。但是從FOF投資角度來看分精細化投資管理使得組合收益更加平穩是當下勢在必行的。以下是我們在投資過程中的一部分思考和總結：

FOF投資經理對管理團隊和子基金使用的策略的認知深度決定了對管理人的分類細度，而不同的分類須要確保帶來不同的收益來源才能使得分類有效。進而通過對未來市場的策略適應性來配置不同類型的細分策略來達到獲得超額的目標。

例如我們通過一些統計方法來驗證對于指增策略來說，以下表格中的一些策略標簽的劃分可以在統計上證明，在各標簽的分類下進行均衡配置可以增加組合的穩定性或者降低回撤水平。那么在組合投資中就可以將不同標簽下的均衡配置作為優化目標，從而提高組合收益的夏普比。

另外一方面，如果2021年之后超額收益波動加大的情況是由于策略同質化和資金過度擁擠導致的，那一個簡單的邏輯是當大家普遍在用的共同因子失效的時候，超額收益主要來自各家的特異因子，而當大家都是使用各自的特異因子時，收益的相關性是最低的。我們試圖通過剔除掉風格收益的情況下獲得市場各家管理人的Pure Alpha的收益相關性，如圖所示，低相關點與歷史超額回撤的點位有一定的重合度。

那么通過微觀市場結構，例如市場波動率、個股離散度和市場成交量等指標來驗證整體擁擠度的情況，從而為資產配置的比例調整提供相關參考。

以上簡單介紹了量化股票策略均衡配置和超額擇時上的一些方法，目的是為了在超額收益從一個相對較高的年化收益回歸到一個合理的水平的過程中，利用組合投資的方法降低量化股票資產的收益波動。

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