A股成交量放大，是量化交易造成的么？
最近大A股的成交量一直居高不下，很多媒体宣传是量化交易规模过于庞大的结果，甚至喊出每天50%以上的成交量都来自量化交易，叠加近期监管层的发言，大家可能对量化交易产生了抵触或畏惧的情绪。
恐慌大可不必。
首先，主流量化私募基金，核心高频策略，换手是能达到年化100倍，但并不是所有规模都能达到这个换手率，中低频的策略可能也就是年化换手30-50倍的区间，所以一天可能有两千亿成交量就不少了。
其次，量化交易也是主流的交易方式之一，监管层也不可能给它乱棍打死，不必过度恐慌。有兴趣的小伙伴，还是可以择机参与一番的。
说如何挑选量化私募，得先解决一个疑问，量化交易到底是怎么赚到钱的呢？
简单来说，量化交易就是根据“定量”指标进行交易，买入、卖出点位都是明确计算出来的。计算买卖点的方式也多种多样，也就是我们俗称的各类“因子”。
“因子”这东西听起来玄乎，其实也很简单。我们做股票，天天看的均线就是一个最简单的“量价”因子，那收盘价上穿或者下穿均线，就是一个买入或卖出的指标，也能形成一个最简单的交易模型：
目前主流的量化交易，七成以上的因子都是量价因子，量价因子时效性更强，内部隐含的信息也更多。
我们平时技术分析，若是用均线、macd、布林线这样的指标，其实也是一种“量化交易”思维，只是大家若是用同样的方法，用人脑去跟电脑pk计算速度，那分分钟被吊打的概率非常大，这也是大家说“量化交易是技术分析尽头”的由来。
当然，主流量化机构所使用的“因子”，肯定更为复杂，有一些甚至只能发现其相关性，而无法从因果逻辑上得到论证。特别是现在越来越多的机器学习、人工智能算法等等，大部分都是黑箱操作（即只得到结果，不清楚过程）。
除了量价因子以外，还有基本面因子、舆情因子、另类因子等等，基本上大家能想到跟投资相关的数据，都能拿来做模型；甚至天气因子都会被拿来进行分析（比如有本书叫做《如果巴西下雨就买星巴克股票》）。
选出股票池后，又衍生出三种策略：指数增强、市场中性、灵活对冲。
1，根据自己的模型选出股票池，满仓买入股票，就是指数增强策略。
股票池一般分全市场选股和成分股选股两类，即是否从自己对标的指数成分股中选股，目前主流的都是全市场选股——例如常见的中证500指数增强基金，持仓股票可能有一两千只。
那既然是选股，为啥叫指增呢？大家说的指数增强基金，基本上都是通过持仓股票行业、市值等数据对标指数的方式，达到“指数增强”的效果。
2，选出股票池并建仓后，再通过期货对冲掉指数涨跌，就是量化中性产品。
“对冲指数涨跌，获取超额”，听起来很理想啊，那岂不是不管股市涨跌，我都可以赚钱？
理想很丰满，现实有点骨感：首先，股票池主要通过量价指标选出来，也就是说市场风格若是有持续性，就很容易赚到钱，但要是市场风格频繁转换，选的股票池，可能也跑不赢指数；其次，期货的价格和指数价格有“基差”的存在，所以一年有大概10%的做空成本，也就是说首先得跑赢指数10%以上，才能开始赚到钱。
3，持仓股票池不变，调整对冲仓位比例，就形成了灵活对冲策略。
正因为对冲仓位可以灵活调整，优秀的交易模型大概率能在市场上涨时降低对冲仓位，在市场下跌时满仓对冲风险；当然，上面说的都是理想情况，做错的话就是两头打脸。
股票量化交易大致就分为上面几类，管理期货CTA的“因子”大多数也是量价模型，而且本身可以做空，因此也不需要“灵活对冲”，追求的都是绝对收益。
市场上如此多的管理人，如此多的产品，具体该怎么评价呢？
01 胜率：绝对胜率、超额胜率
无论管理人路演时介绍的团队背景、投研、策略或是风控措施多么“牛气冲天”，最后还是得拿净值说话，还是得看获取收益到底是个什么水平。先说笔者认为最重要的指标，就是胜率（获取正收益概率），比如周度、月度胜率（若是能拿到日胜率更好）。中性产品考察绝对收益率胜率就好，指增的就要考察超额胜率情况。
量化产品，最底层的交易逻辑就是拿历史数据建模，通过找到高胜率、高盈亏比的参数进行交易，所以要是过不了胜率这关，那可能就无法跻身行业上游水准了。
部分头部私募的核心策略，中性产品月度绝对胜率在70-80%之间，指增产品的超额胜率也差不多这个水平；月度胜率若是低于60%，就略微差了点意思。
02 年化收益、最大回撤、夏普、波动率等常用指标。
这些指标能综合考察各类基金的风险收益特征，介绍这类指标的文章有很多，这里贴个名词解释，方便大家理解。
03 盈亏同源
金融资产的风险，来源于波动。
大幅的上涨，是因为我们喜欢向上的波动，但盈亏同源，有异常大幅上涨的基金，一定要提高警惕，很可能是交易过程中放大了风险敞口，因此获取了大量超额。
放大风险敞口这事情，是个运气活儿，某次运气不好的人，净值遭遇滑铁卢，直接沉了，我们也看不到；看到的都是运气好、站对了方向的人。
通过错误的方法获取成功，可能比使用正确的方法遭遇失败更可怕，成功路径的依赖会使得人们一次次重复错误的方法，总有一次会受到市场教育。
04 关键时点的波动情况
这里就要说到市场风格的切换以及基差（期货和指数价格差）大幅变动的时点了。
比如2020年7月份、11月份、今年春节前后，市场风格在白马、周期、科技或是大盘、小盘股频繁切换的时候，就很考察一个量化策略的适应能力。
因为没有人能预测未来走势，所以要做好应急预案，但若是频繁地根据市场调整策略，则会增加“摩擦成本”。所以在关键时点的净值表现，更能体现出一家管理人的交易水准。
05 规模
笔者认为千亿以上的私募没必要参与了，规模到500亿以上就需要谨慎考虑，而40-50亿则属于小而美的范围。
因为各家私募的核心策略其实容量有限。规模扩大，意味着要开发新模型，或者将老模型降频处理。而这两种方式得出的新模型，肯定跟老的模型有点差距，而且以前的净值参考意义就不大了，需要重新观察一段时间。
以上几点就是量化私募大致的衡量标准~希望对大家有帮助~
风险提示：以上内容在任何情况下均不应被理解为投资建议。市场有风险，投资须谨慎。