资管新规后，越来越多的非标产品逐渐消失清退，银行、信托等习惯了保本刚兑的机构不得不小心翼翼的踏入“二级市场”，权益多头不敢做，就算投资经理敢做，理财经理也不敢卖；债券似乎是个好选择，固收+一度在市场活跃的风生水起，但收益似乎跟非标产品仍有差距。

　　量化策略，也就是在这个阶段迎来了一波大增长，各大代销渠道疯抢，行业规模急速扩容，百亿私募数量逐月增加，最头部的量化私募陆续冲击千亿规模，这是头部主观多头私募用了10余年才达到的成绩。

　　但好景不长，2020年底开始的一轮回调，让量化私募也“纷纷折戟”，来自业界的消息，幻方量化最新的资管规模或在500亿元左右。较巅峰时大幅缩水。

　　这并不是个例，近来多家量化私募在渠道路演的身影越发频发，这是在2019年和2020年不曾见到的场景，当时只要策略有容量，量化私募坐着都会有渠道上门求着卖。

　　渠道曾有统计，2021年幻方量化管理规模曾突破千亿元，而在近期一场路演活动上，幻方量化的市场总监表示，自去年11月起控制规模，并暂停新产品募集，最新资产管理规模500亿元左右；

　　一年时间，规模缩水一半。

　　其实也不奇怪，量化私募这些年的发展脚步确实较快。

　　去年央视财经曾经报道称，目前我国的量化投资增长迅猛，量化私募总规模已经迈过1万亿关口。

　　这才多久时间？

　　要知道，国内量化投资的兴起是在2010年，当年4月16日，A股迎来了一个标志性的事件——沪深300股指期货上市，目前国内最为活跃的量化私募管理人大部分都是在这个阶段诞生，例如鸣石、金锝、九章等，锐天、明汯、灵均、天演也都享受到了这一时代的红利。

　　到了2018年，行业内出现“北九坤、南幻方”、“量化四大天王”等说法。

　　而目前百亿量化私募算上今年刚突破的思勰和洛书，已经接近30家。

　　明汯、灵均、幻方等都是近些年在渠道受捧的对象，规模也很快突破了100亿、300亿，乃至500亿以上。

　　但从去年6月末开始，沪深两市成交量放大，展开了延续数十日的万亿成交记录。8月末，“量化放大成交量”的声音不绝于耳，几乎每次市场的震荡都会有人将责任推到量化上。

　　而正因为2017到2020年量化策略中核心的指增产品保持每年30-40%的超额收益，人们已经习以为常，忽视了背后的风格暴露因素。今年指数大跌，指增策略净值回调难以避免，朝阳永续4月8日发布的第一季度私募业绩监测数据显示，该机构监测的超4000只各种策略类型的量化私募产品，今年一季度平均亏损3.63%，同期仅有略超三成的产品取得了正收益。

　　虽然三月下旬，市场震荡走强，此前部分净值下跌明显的量化产品业绩实现阶段性回升，量化私募产品的投资价值成为市场热点。但对于量化策略的后市投资价值，市场依然是有分歧的。

　　那不如回到最初的问题，我们为什么要投资量化策略？

　　量化投资的本质就是在市场中寻找套利机会，中国A股市场的高度散户化带来市场的不理性就会出现错误定价，从而带来套利机会，因此高波动和高成交量是量化对冲的最爱。

　　用两张图来证明，在国内，权益类资产的能力可以从两个维度去分析，研究能力和交易能力，在象限上的是基本面研究能力强的机构或者说产品，大多数都是公募基金和主观私募，为什么定义了高频基本面量化是无效区域？也正是说明了量化核心赚钱的能力并不在这个领域。

　　从整体象限上来看，量化策略还是集中于交易能力，且随着规模的缩小，交易频率也逐渐增长，所以才说目前量化私募中的高频已经逐渐在竞争与规模增长中取得超额阿尔法越来越少。

　　这就又要提出一个新的问题？中国的股票市场真的能赚到足够的阿尔法收益吗？

　　当然，这点不用怀疑，真正的阿尔法是有的，但容量有限，并不是所有的策略都行之有效，所以在这个追逐阿尔法的过程中，量化策略也开始进行了调整。

　　由于规模扩容导致的策略容量拥挤，这也是我们可以看到越来越多头部量化私募无论是发跟踪中证500、中证1000等指数的指增产品，最后的相关性越来越近的原因。

　　所以降频一定是趋势，整体换手率也会下降，并且有部分量化私募开始寻找增加基本面因子的权重；对市场而言，则是一些策略将会变得更为稀缺，包括套利策略、中性策略、高频策略甚至纯指增产品，此前市场追捧的指增产品会逐渐转变为量化选股，并且产品的封闭期也会增加。

　　归根到底，超额衰减是量化不可避免的一个大趋势。

　　那么量化策略还值得配置吗？

　　再次表示肯定，根据2013年诺贝尔经济学奖得主尤金·法玛提出的有效资本市场假说的三种形式，中国依旧处于弱式有效市场假说。

　　2020年，境内专业机构的A股交易金额合计85.18万亿元，占全市场交易金额的19.50%，较2019 年上升3.35个百分点，处于近年来最高水平。

　　但与美国等成熟市场相比，这个占比依然太低。

　　那在当下的市场环境中，该怎么去应对量化策略的变化？

　　1、在资产端尽可能优中选优；

　　2、做好产品设计，可以选择一些免费的午餐，例如CTA策略与指增的结合；

　　3、在需求端降低预期，理性看待量化策略，注意策略的周期性。