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0上周，市场大反弹，风云君整体看了下量化产品的情况，大多实现了不错的回撤修复。
说起来，这波反弹来得又快又猛，跟前期的回撤一样让人猝不及防。
正是因为这样，我们觉得可以回到量化最底层的东西——因子，从这个视角再去看看，7月量化超额集体回撤最内核的原因。
因子大家都清楚。
简单说就是描述股票某方面特征的指标。量化模型通过挖掘历史上能有效区分优劣股票的因子，在组合中向这些因子做正向暴露——即多配高得分股票、少配低得分股票，从而获取超额收益。
下面我们就从因子层面，看这次量化回撤。
先说6月，本质上是动量和Beta因子贡献主要收益
今年上半年，A股市场呈现比较清晰的特征：科技板块持续领涨，市场趋势连贯，成交量维持在较高水平。
在这种环境里，量化模型最容易偏向两类股票：一类是过去一段时间持续走强的股票，另一类是对市场上涨更敏感、弹性更高的股票。
对应到因子上，就是动量因子和Beta因子。
动量很好理解：强势股票继续强，模型顺着趋势持有，就能捕捉到趋势延续的收益。
Beta因子，则是对市场整体涨跌的敏感度，Beta高的股票在市场上涨时涨得更多。
从数据来看，今年截至6月末，动量和Beta因子收益率明显跑赢其他因子。而那些在选股模型中对动量和Beta有更高暴露的管理人，超额表现会明显更好。
更重要的是，动量和Beta因子在这种行情下，往往会一起走强。
强势科技股通常既有高动量，也有较高的市场弹性。
模型看上去配置了多个因子，实际却可能在反复加码同一种市场偏好：追逐趋势、拥抱高弹性，在这种比较顺的行情下自然超额库库上涨。
然而到了7月，同样的因子，变成了回撤的来源
进入7月后，市场开始进入中报业绩验证窗口。
此前市场集体交易个股远期的预期，而到7月，却需要重新审视个股的盈利、现金流和分析师预期是否站得住，简单说就更偏基本面上的印证。
市场定价逻辑从“未来可能有多好”，切换成了“眼下到底兑现了多少”。
一时间，在这样的趋势引导下，科技板块出现深度回调，中小盘指数承压明显。资金开始流向红利、价值类股票，而不是此前领涨的成长和科技方向。
而这种突然的转向，对量化策略非常不友好。
因为模型本身是基于历史数据统计去给出决策信号，而遇到趋势突然反转时，动量因子刚刚根据过去的上涨增加了权重，市场却已经开始为前期拥挤的交易结账，量化决策天然会有一定的滞后。
Beta也是同样的道理。上行阶段，高Beta是放大器；风险偏好回落时，它依然是放大器，只不过放大的方向变了。
从风格因子的收益率情况也能清楚的看出，前期遥遥领先的动量和Beta因子，却在7月明显垫底，拖累超额。
因此，7月量化的压力并不只是“选股没选好”。
更准确地说，是前期有效的因子暴露发生了反转：动量、Beta以及高特质波动的股票，同时失去了市场偏好。
与此同时，前期承压的盈利预期等更偏基本面的因子开始获得重视。这也算是盈亏同源了。
当然，更危险的，不是单个因子在跌，而是多个因子共振下跌。
单个因子失效，通常还可以依靠其他因子对冲。但极端行情里，因子之间的相关性会突然上升。
而在7月，除了动量回撤，高Beta回撤，另外高残差波动的个股也被资金回避。原来以为互相分散的风险，最后变成了同涨同跌。
对持有人来说，这又意味着什么？
说到底，7月的回撤，根源在于模型为了捕捉当时更有效的信号，累积了动量、Beta和高特质波动这些进攻型因子的暴露。
当这些因子收益同步反转时，组合回撤自然就被放大了，这也是量化策略在风格急转时的一种结构性反应。
不过，光看到为什么回撤还不够，更关键的是看后续如何修复。
市场不会一直处在一种风格里，管理人能不能在极端行情后快速调整、超额能不能有力修复，这才是区分能力边界的分水岭。
其实回过头看，上周市场强力反转，不少量化策略当周修复前期大部分回撤。
这也印证了，7月量化的回撤，更多是市场在极端风格切换下的一次集体性冲击，是短期现象，而不代表量化策略的长期有效性被证伪。
另外，风云君觉得，对私募投资人来说，除了要搞清楚量化产品赚的是什么钱、认清它在什么市场环境下容易赚钱、在什么环境下容易回撤。
更重要的是把该策略自身的高波动特性看清楚。
量化的价值在于其长期的收益积累，但其大多时间是满仓运作，所以短期也难免会出现较大波动。
只有能清楚的认识到量化的高波动特性，把自己的承受边界搞清楚，才不至于被短期的净值起伏牵着走。
