来源：华尔街见闻作者：侯小溪
摘要：经历了2012年至2016年的无限风光后，多只量化基金在去年折戟。2017年量化策略为何“失策”，量化基金在那种类型的市场更具优势，量化的春天会回来吗？华尔街见闻专访了国金基金量化部杨雨龙，作为量化基金经理中的佼佼者，杨雨龙认为，2018年量化基金业绩可期。
去年是量化基金灰色的一年。
据华尔街见闻统计，2012年至2016年间，有业绩可查的464只偏股基金，业绩排名前5位的基金，有3只使用量化策略，分别是长信量化先锋混合A、大摩多因子策略混合和申万量化。而如统计2012年以来（截至2018年5月13日）的量化基金业绩，上述3只量化基金已“跌落神坛”，大半量化基金排名下降。
2012年以前成立的量化基金业绩
什么样的量化基金才是好量化基金，投资者应当怎样选择量化基金？为何量化基金2017年业绩急跌，量化基金的2018年将会如何？
就此，华尔街见闻专访了国金基金量化部杨雨龙。杨雨龙曾于2015年至2017年间担任大摩多因子策略混合基金经理，现任国金基金量化投资二部总经理。
杨雨龙表示：2017年，实际上是量化基金较为吃亏的一年，多种因素作用下，量化基金赖以建立模型的规律失效，以至于量化基金表现失常。而可以预估的是，部分市场的内在规律可能将在2018年回归，量化基金2018年业绩一定程度上可期。
此外，杨雨龙透露了作为量化基金经理的因子选择“秘籍”：符合逻辑，切忌过度拟合。
2017年“追涨杀跌“市令量化吃了大亏
杨雨龙表示，2017年量化表现不佳的主要原因是，大小盘风格过于极端，或者说二八分化过于极端，在抱团现象及追涨杀跌才可能获得收益的情况下，量化基金非常吃亏。
首先，投资者抱团几只大公司的情况，对量化基金非常不利。
2017年，经济形势不明朗的情况下，机构投资者要求确定性，而确实只有大公司，特别是最大的公司，稳定性、确定性是相对较高的，抗压的能力也是相对较强的。在机构投资者中，非量化策略的普通股票型基金投资经理，一定程度上出现了“大家都抱团买几支股票”的现象。
杨雨龙表示，量化基金本身选股较为分散，持股数量通常在百只以上。此外，量化基金本身不可能为此修改模型，还是一如既往地按原有逻辑选择一些中型、小型公司的股票，这是2017年量化基金表现失常的一个原因。
此外，量化基金中，中小盘风格的基金占比较大，量化基金整体的确受此拖累。
其次，“追涨杀跌才挣钱”的市场情况下，量化中的反转因子失效了。
通常来说，追涨和杀跌都是不好的，但在2017年，追涨杀跌反而是一个较好的操作。
杨雨龙表示，“反转”是量化基金中一个非常重要的因子，尤其体现了量化基金“克服人性弱点”的特点。几乎每只量化基金都会用到“反转”因子，不同的只是用到何种程度。
杨雨龙认为，对于任何一个市场来说，个股单边行情是不可持续的，这个因子的有效性在2018年，应该会有所回归。
而一个看似不靠谱实则重要的原因是：量化策略表现好的时间太长了。
杨雨龙表示，2012年到2016年，量化基金表现普遍较好。500中小盘风格涨势较好是一个原因，而更重要的原因是，单因子策略不可能是“一条直线上去”，一定是螺旋式上升。2012年以来，绩优量化基金使用的因子持续有效太长时间了，这是需要调整的。
此外，2017年下半年，一些私募产品就清盘，造成同类型的相对接近的产品互相的踩踩踏，也对量化基金的业绩造成了负面影响。
杨雨龙指出，2017年，种种原因导致量化基金赖以建立模型的规律失效，这对量化基金来说，是较为致命的。
在杨雨龙看来，2017年的极端市单独去做分析构建模型，也是不合适的，这让当下的量化基金面临一定程度的两难局面。但杨雨龙相信，2018年看来，市场一定程度上在恢复内在的规律。
“市场有它内在的规律，这种规律其实不是那么容易改变的。”杨雨龙表示。
量化基金风格相对稳定
如何选择一只好的量化基金？
杨雨龙认为，首先，要以基金本身的维度做评判，最根本的维度还是业绩。
当然，对于偏价值或偏成长，指数基准不同的基金，有不同的标准。如果是非高仓位的量化基金，涉及择时评价时，还可以通过择时水平评价一只基金的好坏。除了业绩以外，基金经理本身的水平稳定性、基金公司的团队支持，都非常重要。
相对其他偏股基金，量化基金风格相对稳定，背后大多数是一个或多个量化模型支持，风格相对稳定。国内常见的量化基金策略，一般都有对应的基准指数。而评价这类量化基金，无非是基于指数超额收益怎样，对应回撤如何。
三年到五年，经历牛熊，才是一个比较好的评价周期。此外，剧烈上涨时基金的弹性是否充足，大盘暴跌过程中基金是否抗跌，这些局部的能力，也一定程度上能判断一只基金的好坏。
量化基金更适于个股分化市
投资者在选择量化基金时，也要明确量化基金的优势。量化基金在哪类市场尤其有优势呢？
杨雨龙表示，如在股市震荡分化期间，是行业分化，还是行业内的个股分化，对量化基金业绩有较大影响。
量化基金对行业内个股分化的选择是强项。所谓行业轮动，即某一行业个股普涨或普跌，行业内分化不大时，并不能体现量化的能力。而行业内个股分化较大时，量化基金的选股优势可以得到体现。
杨雨龙指出，这主要由于量化基金模型的限制。
行业之间的轮动逻辑，很多时候源于大的宏观经济政策上下游关系，需要通过个人的背景知识和专业知识进行分析，而不是一两个量化指标可以解释的，模型很难包含。
行业内分化则不同，行业内的股票同质性会很强，行业内财务指标、交易价量指标、情绪类数据，都可以得到很好的量化，从而得到一些规律。
但杨雨龙强调，这不能一概而论，行业轮动剧烈时，也可能有量化基金表现优秀，这非常难做到，也有可能并不是量化模型的功劳，而来自基金经理主观的判断调整。
因子需要背后有投资逻辑
抛开极端的2017年不谈，杨雨龙透露了自己的因子选择“秘籍”：符合逻辑，切忌过度拟合。
杨雨龙表示，自己会选择有逻辑的因子，不做过度的数据挖掘，也尽量使用敏感性较低的参数。
有逻辑的因子，比如一个月的反转，通常上个月涨的多的股票，下个月就可能会跌得更多，这是一个的逻辑。而过度拟合，则是用到21天半之类的数据，发现效果好，就使用这样的精确数据，杨雨龙认为，这属于过度挖掘。
如因子中的某个参数，只有在一个单一数值时表现优秀，而临近的数值表现都比较差的情况下，其表现很可能仅仅是一种巧合。
杨雨龙透露，自己喜欢敏感性低一点，“大概在那一块都不错”，所以这个规律是相对稳健的参数。
如果一个因子不符合基本的投资逻辑，虽然表现可能优秀，但杨雨龙也会在模型构建中尽量避免使用。
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