在春節(jié)前后、4月中旬、6月第一周，新方程的量化研究員們被問到的最多的問題就是：
“xxx基金在不同寬基成分內(nèi)的持倉比例是怎么樣的？微盤股上的持倉比例有多少？”
誠然，今年幾波極端行情下，寬基成分內(nèi)外的巨大差異，使得大家對此類風(fēng)險的敏感度提高到了空前的級別。
那么，當(dāng)持倉分布成為一個短期的絕對主導(dǎo)的“風(fēng)格”時，我們應(yīng)該如何正確評價一個量化策略的alpha能力呢？
持倉風(fēng)格緣何而起？
對于一個500指增策略，在遭遇春節(jié)前成分外擠兌的行情后，投資者看到策略單周回撤后的第一反應(yīng)往往是：既然叫500指增策略，為何不直接在500指數(shù)成分內(nèi)選股呢？
為了回答這個問題，我們首先需要一條主動管理定律（Grinold），它將投資經(jīng)理的信息比率（IR，可以近似理解為超額的夏普比率）近似表示如下：
● IC代表模型做出的預(yù)測和實際結(jié)果之間的相關(guān)程度，可以理解為管理人模型的水平高低；
● BR表示廣度，在量化策略里面代表做出預(yù)測的數(shù)量，也就是選股的自由度。
通俗來講，一個只在500指數(shù)內(nèi)選股的指增策略的自由度就是500，你構(gòu)建的組合相對500指數(shù)本身，只能選在這500只個股上進行超低配來獲取alpha。
而在同一個預(yù)測水平下，如果策略能在全市場選股，以4000-5000的選股域計算，那么自由度就將大幅提升至8-10倍，理論上的超額夏普也會提升2-3倍，長期能做出更高的超額夏普。
盡管由于市場噪音存在的情況下，高的超額夏普未必能夠轉(zhuǎn)化成高的產(chǎn)品夏普，但更高的廣度仍會使得策略更加分散，有更強的生命力和更高的超額收益潛力。
為何適得其反？
我們簡單復(fù)盤一下今年春節(jié)前的行情。下圖是極端行情爆發(fā)的兩周內(nèi)（1/29 – 2/8）四大寬基指數(shù)成分股的收益分布曲線：
數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心
數(shù)據(jù)區(qū)間：2024/1/29-2024/2/8
中證1000和中證2000成分股的漲跌中樞嚴重偏離中證500。
以中證500成分的中位數(shù)來作為基準，成份外的個股由于缺少ETF資金的推動，中證800以外的個股能跑贏的寥寥無幾，因此即便在此期間選中的1000和2000內(nèi)最強的一批個股，也戰(zhàn)勝不了中證500指數(shù)，導(dǎo)致持倉分布的差距被成倍放大。
大家會發(fā)現(xiàn)，不論策略的預(yù)測能力如何，持倉分布幾乎完全決定了策略的超額表現(xiàn)。
數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心
數(shù)據(jù)區(qū)間：2023/1-2023/12
而在常態(tài)化的行情下，各個指數(shù)成分的分布的中位數(shù)，偏度等統(tǒng)計指標并不會有太大差異。
理論上中證1000和2000的個股由于有更高的波動率，因此兩側(cè)及尾部的分布會更大一些，表現(xiàn)為更加“肥尾”。
這也使得量化策略在更高的自由度下能充分發(fā)揮模型的預(yù)測能力，選出一籃子能跑贏基準的個股。
如何正確打開Alpha？
從國內(nèi)的股票alpha多頭策略看，在沒有人為干預(yù)的情況下，整體偏中低頻為主的alpha策略的持倉分布具有相對的穩(wěn)定性，主要是由于時序上的預(yù)測有比較強的序列相關(guān)性。
那么如果能夠得到策略在某一區(qū)間內(nèi)的持倉分布數(shù)據(jù)，我們就能對指增的收益進行進一步拆解：
這里的pure alpha才是策略真實能力的體現(xiàn)，反應(yīng)了策略在剝離掉持倉風(fēng)格后，在每個選股域內(nèi)的真實alpha，短期可能某些策略由于持倉分布的影響，括號內(nèi)的部分顯著為負，導(dǎo)致呈現(xiàn)出來的超額收益較弱，但有可持續(xù)的pure alpha，只看超額收益可能會導(dǎo)致完全相反的評價結(jié)論。
舉個簡單的例子，我們以某500指增近一年左右的超額拆分為例：
數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心
數(shù)據(jù)區(qū)間：2023/8/31-2024/6/28
策略在今年2月的極端行情下遭遇了較大的回撤，但從拆分來看，基本都是由持倉跑輸基準所致，超額回撤5.5%左右，但pure alpha僅有1.5%的回撤；同理，4月國九條當(dāng)周，持倉相對基準也出現(xiàn)了較大回撤，但pure alpha是一路新高的，策略也快速修復(fù)了回撤并創(chuàng)下了新高。
如果僅僅看超額，在這兩個時點上都容易給出負面的評價，從而得出并不準確的結(jié)論。
所以，對于股票多頭類策略，超額并不能反應(yīng)其真實的alpha能力，剝離掉持倉分布影響后的pure alpha才是模型能力的真實體現(xiàn)，只要這部分沒有出現(xiàn)明顯衰減，那么就可以認為策略的能力并沒有出現(xiàn)問題。
持倉分布更多是投資者的選擇，比如選擇500/1000/量化多頭，但pure alpha上的衰退，對于普通投資者而言難以感知，更難在出現(xiàn)衰退時及時調(diào)整，那么如何降低pure alpha衰退的風(fēng)險呢？
指增FOF
Pure Alpha的配置工具
pure alpha反應(yīng)管理人最純粹的策略能力，為了降低這個風(fēng)險，有兩條路徑可選：
1 分散配置多個管理人的策略，不同管理人的pure alpha之間相對獨立，分散配置可以很大程度上降低策略衰退的影響；
2 及時發(fā)現(xiàn)衰退的跡象并做適時調(diào)整；
FOF最顯著的優(yōu)勢莫過于風(fēng)險的分散和調(diào)整的靈活性，指增FOF平均配置10-15支底層標的，單個標的的alpha衰減對于FOF的印象可控。
另一方面，F(xiàn)OF作為機構(gòu)投資者，下投底層標的能獲取的信息顆粒度更細，新方程的指增FOF會對底層所有標的的超額進行系統(tǒng)性歸因，研究員高頻跟蹤策略alpha的衰減，對于出現(xiàn)問題的策略進行及時調(diào)整，從儲備的標的池中選取更具優(yōu)勢的策略替換。
pure_alpha定量化跟蹤
數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心
而對于持倉分布的風(fēng)險，指增FOF會基于底層管理人持倉分布的變動定期調(diào)整，基于定量化的模型來優(yōu)化組合的超額夏普：
FOF優(yōu)化模型示例
數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心
通過模型優(yōu)化，使得FOF長期維持一個相對均衡的持倉分布，大致分布上：滬深300（20%），中證500（25%），中證1000（20%），中證2000（20%），其余個股（15%），保持相對均衡的持倉分布既可以保證足夠的自由度，也可以控制在極端行情下持倉的beta相對基準的回撤。
這和控制Barra風(fēng)格的暴露異曲同工，力求在控制持倉風(fēng)險的前提下，追求長期穩(wěn)定的pure alpha。
風(fēng)險提示：投資有風(fēng)險?；鸬倪^往業(yè)績并不預(yù)示其未來表現(xiàn)。相關(guān)數(shù)據(jù)僅供參考，不構(gòu)成投資建議。投資人請詳閱基金合同，并自行承擔(dān)投資基金的風(fēng)險。高端合格投資者要求：符合中國證監(jiān)會規(guī)定的私募證券投資基金的“合格投資者”條件。即：具備相應(yīng)風(fēng)險識別能力和風(fēng)險承擔(dān)能力，投資于單只私募基金的金額不低于100萬元。且個人金融資產(chǎn)不低于300萬元或者最近三年個人年均收入不低于50萬元。好買提醒：本文版權(quán)為好買財富所有，未經(jīng)許可任何機構(gòu)和個人不得以任何形式轉(zhuǎn)載和發(fā)表。
