幻方放弃中性，早在意料之中

作者：浪说量化

题图： 浪说量化微信公众号

上周五晚上，幻方在发给投资人的公告中称，因市场环境变化，对冲系列产品难以同时取得收益和缩小风险敞口，潜在收益风险比明显下降，公司将逐步将对冲全系产品投资仓位降低至0，同时自2024年10月28日起免除对冲系列产品后期的管理费。

相较于一些自媒体解读的沸反盈天，整个量化圈对此似乎习以为常。这其实已经不是幻方第一次劝退投资人了，特别是从21年整体量化规模冲破万亿由盛转衰之后，幻方就曾多次发声劝赎。我之前也水过两篇相关文章【浪说幻方】能否打破量化私募的“千亿魔咒”？(上)、【浪说幻方】能否打破量化私募的“千亿魔咒”？(下)。根据财联社上的有关新闻，再加上幻方的策略表现，我们可以得到以下时间线。

可以看到，幻方替客户择时的传统由来已久。择时有没有贡献正超额暂且放在一边，但幻方最近几年里每年都得至少发声个一两次，因此资历深一些的量化投资人对于这类新闻都早已习以为常。

很多人喜欢将幻方放弃中性策略这一事件，简单的归因于其中性策略已经不能为公司创造太多效益，同时客户维护成本又过高。但是在中性已经熊了快一年，并且在一年内闪崩2次的背景下，我们更想关注的是为什么这件事首先会发生在幻方身上，这到底是个性还是共性问题，是仅仅一个孤例还是会蔓延到全行业中，对于我们未来的投资判断极其重要。

因为幻方后面渠道逐渐封闭，久不对外路演，也没啥公开获取资料的通道了，我就靠着记忆和一些老材料随便写写，如果有不对的地方大家可以直接pass。

幻方量化从一开始崭露头角到高光时刻登顶千亿，其中性产品主要做了“三件小事”，然而这三大特性却成了当下的催命符。

第一件小事，是不完全对冲。现在的量化巨头大多起于15年股灾之后，那时传统的小市值量化策略遭受重创，整个市场还弥漫在股灾和熔断的阴影下心有余悸，对冲成本高达一年二三十个点。而同时高频价量、另类因子、T0策略，还有机器学习等新工具才刚刚为人所知，对于新一代量化私募来说A股市场仍然是一片未被开发的处女地。

对于当时能做到年化三四十个点超额的幻方来说，其在超额上的增厚完全足以覆盖指数的下跌。通过暴露部分对冲端上的敞口，不仅可以节省部分仓位让给股票端最大化超额收益，也能节省不少对冲成本，同时还可以以不高的成本去博取未来一定的beta收益，权衡下来是一件利大于弊的事情。因此，当时幻方的中性仓位普遍暴露在25%左右，在18年底之后的牛市中也获取了丰厚的回报。

但是随着21年周期股崩盘后，A股进入长期下行区间，敞口暴露成了不折不扣的负收益贡献。而雪球结构的大规模发行，也使得对冲成本被大幅压缩，超额收益也难以覆盖beta上的波动，不完全对冲逐渐变成了弊大于利的一件事情。幻方中性产品的敞口暴露也一路降低，从25%到15%，直到完全对冲。

第二件小事，是风格择时。虽然从现在来看，其实最后就是偏空气指增/量化多头的产品运作方式，放开风格约束由模型去决定持仓的风格和行业约束，美其名曰风格择时。但是在15年大小市值风格切换以及17年大白马行情后，还能敢于去放开风格行业敞口，需要对自己的策略模型有极度的信心。同时幻方也是最早采用AI模型的管理人之一，在国内量化还是一片蓝海的时候，放开风格约束无疑是降维打击，约束的越松，模型割起韭菜来就越加的得心应手，超额收益也就越高。

对于指增产品来说，毕竟指数的波动在这边，约束的松一些也能忍。但是放在中性上就有点尴尬了，毕竟首先你要面对的是对标哪个指数和对冲IF、IC还是IM。之前大家没得选，只能对冲IC，但是随着IM的推出，对冲工具逐渐丰富起来。选择对标哪个指数，风格约束是严还是紧，都有可能会投资收益造成极大的影响。尤其是今年，最受投资者追捧，夏普最高，回撤最小的中性策略，反而是之前大家都懒得看一眼的300中性。这类策略往往70%以上的持仓都在指数成分股内，在几轮市场极致切换的浪潮中如履平地。但凡策略风格奔放一些，在极端环境下没有及时人为干预，都将一朝回到解放前。

而第三件小事，则是基本面+量化。如今隔三差五能看到昔日的顶流基金经理陆续被带走调查的消息，已经很难想象他们当年是何等的叱咤风云。在当年公募抱团牛的影响下，不少基民赚的盆满钵满，基本面+量化也随之应运而生。这在当时确实带偏了不少人，很多量化私募花重金从券商研究所、公募基金和主观私募挖人，组建基本面团队，寻找和现有量化策略的契合点。虽然业绩不一定当时就有起色，但是出去路演绝对能把散户忽悠的晕头转向。

可惜随着21年春节后抱团股的崩塌，主动管理型公募基金再也不复往日的荣光，ETF被动投资逐渐成为新的投资选择。而与之伴生的基本面+量化也被扫入历史的垃圾堆，等待着被人们重新发掘的那一天。虽然大家花了大价钱后发现是镜花水月一场空，但这两年也少见还敢说自己是做基本面+量化的神棍，也算是为促进行业发展，践行投资者教育贡献了自己的一份力吧。

由此可见，幻方放弃中性产品线这一决策，固然有中性策略本身的问题在，但是其自身的策略特性，也决定了中性产品线并不是最佳适配，只会起到1+1<2的效果。

相比于当下幻方量化在资管行业遇到的重重困难，幻方旗下的深度求索(DeepSeek)在AGI(通用人工智能)的探索，则更加顺利得多。

2019年，幻方量化成立AI公司，其自研的深度学习训练平台“萤火一号”总投资近2亿元，搭载了1100块GPU；两年后，“萤火二号”的投入增加到10亿元，搭载了约1万张英伟达A100显卡。

当国内云厂商高性能GPU芯片缺货成为限制中国生成式AI诞生的最直接因素时，幻方甚至比很多大厂都更早拿到了做ChatGPT的入场券。通常认为，1万枚英伟达A100芯片是做自训大模型的算力门槛。

而DeepSeek在国内AI圈一跃成名，是因为他们发布的一款名为DeepSeek V2的开源模型，提供了一种史无前例的性价比：推理成本被降到每百万token仅 1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。DeepSeek被迅速冠以“AI界拼多多”之称的同时，字节、腾讯、百度、阿里等大厂也按耐不住，纷纷降价。中国大模型价格战由此一触即发。

而在LMSYS 组织的全球大模型竞技场(ChatBotArena)中，DeepSeek-V2.5 排名位列国内大模型第一，开源超越国内最强闭源模型(Yi-Large-Preview, Qwen-Plus-0828, GLM-4-0520)，并在8个单项能力上均领跑国内模型。

如果有一天，幻方说他要把多头产品线也停掉，牌照注销，全身心的都投入到AGI开发中。我相信大家也同样不会感到过于惊讶，甚至要为他起立鼓掌，因为这是一位极致的技术理想主义者，在追逐自己的星辰大海。

字数一不小心又多了，对未来市场中性产品线的看法以及对管理人的建议，只能下次再说了。

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