量化股多难做,为何这类复合策略今年却很顺?
创始人
2026-08-31 19:10:29
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(来源:专注于策略研究的 风云君的研究笔记)

周末做8月复盘的时候,看到这么一类量化策略:

今年收益颇为丰厚。

7月有回撤大不大,然后不到半个月就完全修复。

首先先定个调,它不是传统意义上的量化股多,而是一个复合策略。

以某代表性的量化复合策略为例,其策略底层为择时量选策略,另外还叠了股指CTA

普通量化股多,大家都很熟悉。

量化模型筛出一篮子股票,然后满仓干。赚的是市场上涨的Beta,以及选股的Alpha。

但短期遇到今年这样的涨2个月,然后跌1个月的行情,净值也只能被动跟涨跟跌。

但这择时量选+股指CTA策略,收益来源要丰富得多。

具体可以拆分为三层:

第一层,还是选股的钱。

这部分和传统量化股多没本质区别,模型在全市场精挑细选几百只股票,靠截面上的相对强弱、量价特征,去抓个股的Alpha。

第二层,仓位择时的钱。

这就开始不一样了。

策略不会永远满仓,而是根据市场信号,在0到100%之间动态调仓。所有信号都来自量价数据,每15分钟刷新一次。

第三层,股指CTA赚的钱。

这是最特别的一层。

它交易的是中证500、中证1000的股指期货,仓位可以做到-100%到100%,做多做空都行。平均持仓周期一天半左右,既有日内交易,也吃日间波段。

这就意味着,股市上涨它能跟,震荡下跌它能通过做空减少亏损甚至获利。

所以,其相比单一策略有明显不同之处。

  • 对比纯量化股多:纯股多满仓运作,涨的时候确实痛快,但跌的时候只能硬扛。而复合策略多了一道择时护身,急跌时降仓,少挨打,回撤控制明显更舒服。

  • 对比纯择时量选策略:纯择时只在仓位上下功夫,跌的时候能少亏,甚至还可能在急跌降仓之后错过反弹。而叠加了股指CTA,下跌趋势里能通过做空获利,把别人亏的钱变成自己的利润。更因为多空灵活,也能在市场快速反转时跟上。

  • 而比起纯股指CTA:纯CTA赚的是波动的钱,但如果是遇到波动率很低,而且多反转的行情,也会无所适从。而叠加了量化选股,其实就从选股层面贡献的低相关收益。

所以三部分其实从一定程度上看是相互独立的,但是从整体看又达到了很好的互补统一。

理解这些,我们再看为什么今年这类策略表现更好,其实就很清晰了。

今年市场不像去年有很流畅牛市。

指数级别的大趋势很弱,急跌和反弹频繁交替,风格在大盘和小盘之间来回切换。

这种行情下,纯选股模型在这种环境里最容易踩错结构。更何况选股在7月份遇到风格切换、量价因子失效这种极端行情,更是无差别的出现超额的回撤。

但该类复合策略明显就会更从容了。

市场7月下跌的时候,择时模型在市场掉头时快速降仓,少挨一段下跌。

而且股指CTA的配合,在选股Alpha收益受挫的情况下,通过捕捉市场的波动获取了另类的收益。

当然还不止躲过下跌,更重要的还有跟上了反弹。

8月份,市场明显回暖了不少,很多指增策略虽然也在回血,但大多距离6月的高点还有差距。甚至一些择时量选策略,其实在前期降仓之后,踏空了后面的反弹。

但是这类复合策略,因为股指CTA策略的叠加,而且仓位可以在短时间内在从-100%到+100%之间调整,在面对反弹的行情,自然也不会轻易落下,这也使得其成为市场较早一批已经修复回撤并创新高的量化策略。

说到这里,不少持有量化股多的朋友估计又在疑问,自己手里的量化股多该换掉吗?

先不着急,我们来捋一捋。

我们都知道,传统量化股多,最舒服的行情是什么?

单边温和上涨。满仓运作,Beta和Alpha一起吃,进攻性拉满。

但它怕什么?

怕急跌、怕震荡、怕风格来回切换。因为这些时候,选股模型再厉害,仓位满着就躲不开回撤,超额收益很容易被反复磨损。

而巧合的是,这类择时量选+股指CTA的复合策略,最适应的行情恰恰是传统股多最难受的时候。

(1)暴跌或趋势性熊市——比如今年前期的两次月度急跌,择时模型对趋势性下跌的右侧识别非常敏感,能在急跌初期快速降仓,回撤控制干净利落。

(2)温和下跌或阴跌——比如去年10-11月那种指数微跌的行情,模型能稳定触发调仓信号,有序压缩仓位和敞口,积小胜为大胜。

(3)高波动震荡——这时候股指CTA大显身手,波动率越高,它越容易抓到手,因为CTA天生就是赚波动钱的。

(4)急跌后的V型反转——今年4月、8月初都是典型,降仓后一旦反弹信号出现,它又能快速加回仓位,完整吃掉反弹涨幅,甚至放大收益。

相反,如果遇到单边温和上涨的行情,该策略就明显没那么有优势。

所以,我们可以很清晰的看到量化股多和这类复合策略,两者刚好互补上了。

传统股多在牛市里能打,复合策略在复杂环境里能扛。一个负责进攻,一个负责兜底和增强,搭配在一起,覆盖的市场环境更全面了。

所以它的定位不是替代量化股多,更应该算作为补位,适合作为组合里的配置角色,让净值走得更稳、更平顺。

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