量化学习笔记

之前一直说想增配量化和CTA，这两个产品对我来说一直像黑盒子，不知道为什么涨，不知道为什么跌，也不知道各家之间有什么区别

我买过明汯和黑翼，说实话之前完全是听投顾忽悠，后来随着关注的深入，疑惑的地方也越来越多。比方说最开始有投顾说量化就应该选头部的，因为算法需要不断迭代，第一梯队和第二梯队的差距跟飞机和汽车一样，但后来发现很多量化规模大了明显不计规模小的；之前还挺某量化说量化跟主观的区别就像打麻将，量化只要求p胡，主观往往想胡一把大的，所以量化回撤小，但结果发现量化回撤一点不输主观；还有机构说各个量化之间其实没太大区别，嘲讽投资人花大量时间研究是吃力不讨好，但实际看下来各家差距还是很明显的。所以现在觉得选量化似乎比主观还难。

这周约了一位量化从业者帮我扫扫盲。

算法vs规模

关于算法迭代，在高频时代是非常依赖算法迭代的，技术人员的增加，或者挖来一个大牛都可能有立竿见影的效果。但是随着高频的内卷，规模的增加，各家都在降频，对算法的迭代要求其实没有以前高了。以前高频每天都得迭代，每天都得挖掘新的因子，现在要求每天挖掘出有用的新因子本身就越来越难。所以头部私募的优势并不像以前那么高了。

当然大家很明显能看出来我见的这位从业者来自一家小私募，以上描述也不一定完全正确，欢迎大家讨论。大量化虽然船大难调头，但是小量化遇到的成长的烦恼也不少，有些可能是劫难。

表现差异

为什么不同量化表现会有差异？其实也是跟算法是否匹配当前行情有关。比方说基本面因子占比40%在当下可能就比基本面因子占比20%的有优势，但是也仅限于当下，如果市场风格变了，优势可能很快变成劣势。所以能否快速适应市场也很重要。

选量化是否选回撤大的

在选主动选股基金时，我们可能会选近期回撤大的，最近困扰我的一个问题是选量化是否也应该这样。聊下来我的感觉是回撤应该看β，而不是α。如果500回撤大，可以考虑入手500指增量化，但是量化A的回撤小，量化B的回撤大，选A可能因为市场风格变化的时候A的优势可能会变成劣势，选B可能等它好不容易适应市场后风格又变了所以可能还是得把时间拉长看以往是否能快速适应市场。

量化喜欢的行情

另外之前一直不明白量化适合什么样的行情？这次学到的是最喜欢1）成交量大，因为量化分散投资，头部机构可能投1000只以上的股票，成交量太小会引发价格波动；2）波动横切面大，简单地说就是一半涨一半跌，量化最理想的状态它选的都涨，当然都涨也行，只是不能突出它的α。

怎么选

我聊下来最大的感受是选量化跟选主观一样，最重要的可能还是看创始人，看他/她的专业背景，经历，口碑，格局，凝聚力...（我觉得同样适用于CTA）

之前有人建议如果想找小而美的黑马，可以去机构的FOF里看看，通过这次聊天，我觉得这个思路也可以反过来看，看私募的资金来源，如果机构比例多，特别是知名机构多，可能从侧面也反映了机构的认可。

抛砖引玉，说的不对的地方大家指教