作者：鸣熙资本
题图：鸣熙资本微信公众号
前言：
本篇文章是本轮量化危机系列文章的第三篇。
- 第一篇发表于2月8日，春节前的最后一个交易日，指出了这次量化危机的核心逻辑是流动性危机；（鸣熙观点 | 如何看待本周股票量化的危机和未来？）
- 第二篇发表于2月22日，春节后的第三个交易日，当时我们已经修复了节前最后一周的回撤。我们解读了数次量化危机的历史规律，以及我们应对危机的基本方法；（致投资人—关于危机中的系统化策略风控）
- 本文是该系列的收尾，我们认为本轮危机的根本来源是量化策略的“趋同性”和“同质化”所引发的踩踏。在此，我们呼吁共建一个鼓励创新自研，具备多样性的量化行业生态。
本文正文：
今年以来，股票量化策略整体巨震，而我们的策略则在回撤可控的前提下，创下历史新高，与行业的整体业绩表现出了较大的差异。
其实长期以来，鸣熙的Alpha策略在保持着稳定收益的同时，与市场同行均保持了较低的业绩相关性。以500指增的2021.9-2023.12月的超额数据为例，在主流的20多家管理人中，鸣熙的超额综合相关性最低。
我们从来没有刻意追求低相关性，它只是在我们努力践行自身投资方法论的同时，自然呈现出来的结果。我们的方法论包括：
一、避开拥挤行为、抱团行为，重视尾部风险。
多年的策略开发经验告诉我们：一旦一个逻辑切入点变得拥挤，那么它就会很快迎来失效，而且蕴含着巨大的风险。因此我们在进行策略开发的时候，会尽可能地避开市场上已经被过度交易的策略逻辑。
另外，我们极度重视尾部风险。历史经验告诉我们，量化模型或多或少存在过拟合的问题，这导致其无法有效应对未来的尾部风险。
无论是CTA还是指增，我们都见证了整个行业大部分量化策略在一周内突破历史最大回撤，甚至在1-2周内抹去过去1-2年所积累的全部收益的现象，这就是尾部风险。你无法基于回测来判断一个量化模型是否能够应对类似的尾部风险，因为回测永远是完美的。
我们所采用的方法是：自研风险优化器和风控模型，对策略的尾部风险进行管控和干预。
以去年下半年为例，当时量化策略对小市值股票存在着较为明显的抱团行为。在持续几个月的暴露加大——业绩变好——规模上涨的正循环中，我们逐渐意识到了小票和微盘存在过度拥挤、流动性不足的风险。一旦抱团瓦解，则可能会出现流动性危机引发的踩踏。
虽然无法预知风险什么时候发生，但我们做好了应对。针对历史上多次的流动性危机经验，我们优化了策略的风控模型，使得该模型能够通过日内实时数据，跟踪与股票市场相关的各项系统化风险的流动性指标，对流动性危机进行预测，在风险来临的时候对各类风险因子进行非线性的惩罚。
当时我们还通过市场部同事，转发了我们内部投研交流的观点：
2021年四季度，国内的量化同样存在着相似的抱团行情，在加速上涨的超额背后，是摇摇欲坠的风险。识别到拥挤行为和抱团行为，坚持做自己认为正确的事，同样是我们平稳渡过那次危机的主要原因。
二、充分对策略研发的每一个过程进行深度自研
从数据提取到信号研发，从组合优化到风控交易，我们整个研发体系均坚持独立自主研发。以信号研发阶段为例：
复合逻辑层是一种将投资逻辑与深度机器学习算法有机结合的策略开发方法论，由鸣熙资本的投研团队独创。
简单来讲，我们的任何一个信号，都有一个非常清晰的逻辑链，逻辑链中的每一个环节，都通过最合适的机器学习算法表达为一个个相互连接的逻辑层。这样开发出来的信号，既利用最先进的模型深度提炼了多维数据的信息，又具备底层投资逻辑，还在历史长期的回测中回测有效。这种相对比较独特的方法论所开发出来的信号，自然质量较高且与主流策略的相关性较低。
总之，坚持长期做自己认为正确的事：规避拥挤、系统风控、独立自研，不仅使我们创造了稳定的业绩，而且还使得我们与量化同业保持一个较低的相关性。反过来，较低的相关性又给了我们长期保持业绩竞争力的信心。
量化的生态空间需要多样性
野火烧不尽，春风吹又生，一把火烧不尽一整个草原！草原、森林和海洋因为多样性而成为一种反脆弱的生态系统，而这个这个行业也同样需要多样性。
我们支持业内量化机构减少同质化竞争，坚持独立自主研发，保持自身的特色。百花齐放、百家争鸣，才是反脆弱的市场，才是有生命力的市场，才是对投资者真正友好的市场。
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