Vol.102 量化策略超额的“七下八上” ，七月指增回撤背后的：拥挤、反转与资产荒

慧客堂

102分钟 ·2个月前

18856

🛋️：本期共创：杨天楠（听懂涨声）

⏰时间轴：

00:03 7月量化回撤，你的账户还好吗？

03:20 为什么我买的500/1000指增跌得最惨？——复盘7月重灾区

15:44 超额从哪来？端到端、非线性、线性……你的钱到底是怎么赚的？

25:00 5-6月超额暴涨，7月暴跌，模型之间发生了什么极端分化？

29:47 回撤是量化在“砸盘”吗？真正的原因可能完全想不到！

35:16 灵魂三问（1）——买什么？长期分散持有 vs 追市场热点，哪个更靠谱？

42:58 灵魂三问（2）——去哪买？大渠道的产品已经被透支了吗？小厂反而有惊喜？

47:41 灵魂三问（3）——什么时候买？再平衡比“择时”重要一万倍

52:46 量化越来越强，为何还会集体回撤？系统外风险才是真正黑手

56:55 DeepSeek时刻后，量化从“割？韭？菜？”到“国之重器”，规模膨胀是福是祸？

01:01:41 历史黑天鹅之后超额往往反弹，8月第一周的数据怎么说？

01:08:45 单月回撤就急着赎回？你的隐形成本可能比亏损还大

01:14:37 量化的短板：没有宏观前瞻性，但下一代模型可能颠覆一切

01:18:47 债券收益太低，股票成了“最靓的仔”，到底该怎么配？

01:21:35 套利、CTA、市场中性……其他策略也集体难做，钱都去哪了？

01:26:22 分散度本身就是超额来源，FOF的价值你get到了吗？

01:30:57 红利指增 vs 红利ETF，为什么直接买反而可能ETF更划算？

展开Show Notes

HKT小助手

2026.8.20

置顶

00:01 本期评论区赠书——摩根·豪泽尔的《金钱行为学》

📚 参与方式：

（1）首日抽2位——节目上线后当日留言的朋友，当晚22:30直接在评论区公布结果🎉
（2）首周高赞再抽2位——截至下周一早8:00，评论区点赞最高的2位朋友各得一本✨
评论区收到赠书留言的朋友，直接加入群聊找【播客小助手】领书✈️

哈哈哈哥哥

2026.8.20

这么高质量的节目，复核慧客堂一贯的水准。对于端到端、非线性等专业词汇有了进一步了解。以前听路演像听天书😁 同时，也意识到自己之前投私募，有点像猴子扔飞镖😂

草堂种花人

:有运气也行的🤭

哈哈哈哥哥:好运气总归还是有限的。更重要的是，每天想睡个安稳觉，同时，资产也安安稳稳的😂

共3条回复

Ass嘟嘟

2026.8.22

「✅“超额去哪了”」
Beta是蛋糕胚，Alpha是奶油。
供需两旺：因为它之前比较好做，有显著的超额收益。持有策略、卖策略、买策略的人都很多。
溯源初心：小微盘容易跌的多，大盘没什么想象力，那就选中间的500-1500。
回想一下，有没有可能在这一瞬间你已经成为一个群体行为的一部分。它代表了一种不由自主的风格偏离和漂移。

「✅指增赛道」
300增强、A500增强、500增强、1000增强、2000增强。
7月表现分化，其中2000增强相对稳定，不但没有回撤，而且大面积是正的，管理人是有贡献的。
500增强和 A500增强回撤更明显，一是这个赛道里的人很多，二是之前超额显著。因为过去几年，500和1000指数相对于300和A500指数偏弱，超额更好做。蛋糕胚子很小，但奶油很厚。
24年之后发生质变，500指数变成了强指数。蛋糕变大，奶油没办法那么厚。又因为之前的供需两旺，抢奶油的人变多了。
如果不是普遍的增强突然进入市场，个股效应并没有那么吸引新进股市的小白，此时超额突然变得很好，非常警惕，因为属于存量里的结构性的超额，意味着它会有很强的均值恢复（空间较大）。

「✅指数增强多出来的收益从哪里来」
因子肯定会漂移，因子不漂移就没有超额了。相关性也会发生变化。
比较鲁棒的超额在行业和风格上最好是不要有什么漂移。这种偏离一旦反转了，给你带来的回撤是你绝对不想接受的。
1）纯阿尔法 - 在原有的约束下做超额
限制蛋糕胚子和奶油，拼实力，怎么用相同的东西做出更好吃的蛋糕。没有脱离它的样本股数量、行业结构。
2）不纯
不受约束：切掉一点蛋糕，奶油占比变高；
换股：比如不止在500里选股，甚至行业约束也放松。

「✅端到端模型」
端到端中间的部分，AI干了。AI把因子开发出来，用模型去管理和筛选因子。对人来说是一个更黑的黑盒。
阶段性的供需两旺，吸引更多资源、产出更多。现在已经变成了一个单独的赛道。

「✅传统多因子、线性与非线性模型」
传统多因子：量价、财务、估值、动量、反转和风格因子。不在于因子本身多传统，还在于它管理和筛选因子的方式是传统的（人在干）。
线性：用一些传统的线性模型管理因子。有严格的分档，随着因子下一档，它的超额也会下一档。
非线性：管理和筛选因子时用到了非线性模型。可以是正态分布，也可以是其他分布形态。
端到端、非线性、线性、套利型策略：前面更重模型，后面更重因子。

「✅7月回撤是模型的错，还是流动性的错」
主要原因还是资金行为的集中（流动性的变化）。大家在不同的时间买入，但是突然上升的超额可能引发的止盈或者其他动作，是在较短时间里集中发生的。正好又赶上了其他的流动性因素，使得大家用的这些因子之间相关性在上升。
模型是被动的，模型触发卖出信号，并不等于管理人主动决定净卖出。
模型只是你看到的它的一个表象。如果停留在批评模型上，可能会错过真正的风险。

「✅超额为什么还在，以及为什么越来越难拿」
今天的主观投资者和十年前在技术和能力上没有质变，但量化更新了三四代，量化跑的更快。一是自己本身在进步迭代，二是市场总量在变大，它天然该长大。所以短期维护住了自己的超额。
量化私募大公司相比小公司，会有优势。至少它有很大的空间，只要愿意花就花得出去。只要花了钱的边际效应还在，就可以花。

「✅普通投资人应该问自己三个问题」
1）我到底买的是什么产品
先回到购买初心。
投资是一个反人性的事情。当你做出一个自然的判断时，一定要反过来打自己一巴掌，这判断可能是错的。
在很天然的对500和1000产生信任的时候，心里要有一个警钟。因为这样想的人很多，是不是意味着以后情况会不一样？
建议：长期投资者，品种越分散越好，不要随着渠道和市场热点“选”。
指增：我拿到的超额收益是我忍受波动的回报。
2）我应该从哪里买，以及渠道提供了什么信息
大渠道往往需要策略经过充分验证，并且能够承载较大规模；
小管理人可能更有动力寻找低相关的策略，但投资人需要具备更强的评估能力；
规模越小，业绩之间的方差更大。并不意味着规模小做的新的东西就一定好。只是因为规模相对有限，所以没有那么容易被透支和踩踏。
越大的渠道，反应越慢。
3）我是否需要择时，自己的家庭资产能承受多大的波动
你的股票占所有家庭资产的占比。
再平衡比“择时”重要一万倍。
再平衡：按承受波动的能力；阈值（有进出成本）。
股票资产上涨后，组合比例可能超出原本设定的风险范围。再平衡的目的，是把组合拉回适合自己的区间，而不是追涨杀跌。

Ass嘟嘟:「✅量化策略已经越来越全面，真正要警惕什么」 1）系统外的因素超额收益是有较强的分化场景。随着量化私募迭代的越来越快，覆盖的场景越来越完整了。一旦出现大面积的回撤和相关性上升，需要关注系统外的流动性和资金因素。 2）他有没有越界做不该做的事情，监管不允许你做的事情。「✅大幅回撤之后，是不是买入指数增强的时机」是当下的一个临界值，但它不见得是一个绝对的顶或者底。不一定意味着之后马上上涨，但至少代表着的情绪已经释放掉很多。大幅回撤后，如果你买的是超额，问题不太大。超额确实是有非常强的均值恢复性的，非系统性的因素导致了你在结构之间的进出，导致了超额的波动，是有均值回复性的。每一次的超额回撤的量级，500和1000两个赛道是重灾区。历史黑天鹅之后超额往往反弹。「✅回撤之后，怎样判断产品是否出了问题」单月回撤本身不能直接证明一个产品已经失效。更重要的是观察产品在回撤期间做了什么，回撤来自哪类因子，管理人是否进行了迭代，迭代是否具有一致的方法论，以及后续表现能否恢复。缓冲期是逐级的。因为每次进出的隐性成本很高。结合同赛道产品横向比较，避免因为少量样本或短期表现贸然更换。指数增强的进出成本较高，贸然更换产品，可能同时承担赎回费、申购确认时间、机会成本和判断错误的成本。「✅指数增强的系统性风险与反身性」系统性风险、偏离、因子、选股、不可解释。量化规模扩大后，行业和市场结构可能形成反身性，始终没有放弃对主观的跟踪和观察。量化模型擅长跟随和处理数据，但对宏观政策有跟随性，不具备前瞻性。所谓的前瞻性是一个建立在演绎基础上的思维，不是当前量化模型的长板。以目前的迭代速度，总有一天会长出来。但当下你就得被动承受它的反身性，这就是它的系统性风险最大的构成。「✅指数增强应该和什么资产搭配」 2026年全市场生息资产的收益中枢，在同等波动率下，贡献的年化收益率比过去四年降了1%~2%。一定是倒逼资金。股票仍然是所有大类资产里面最亮的仔，因为钱没有地方可以去。假设在正常的普遍的品种收益都还不错的情况下，股票最好的搭档永远是债券。但低利率环境正在改变配置条件，所有能生息的资产。当生息资产收益下降，投资人更需要关注组合的波动和分散。中证红利6月单月-9.97%，几乎回撤到红利指数不含分红部分四五年前的水平。这个回撤对于红利来说，过分了。红利是一个更长期持有的资产，尤其是在红利出现不正常回撤的时候，一定可以去买、可以做再平衡的。「✅为什么组合结构本身也可能带来超额」所有眼睛能看到的策略都在被抢和被摊薄的情况下，你的组合的合理性变成了你真正的操作的来源。如果你的组合足够合理，足够分散，就会让你对这些波动有更强的抵抗力。频繁做对决策的概率非常低。大概率创造的都是负伽马，你的行为都是带来损耗的。交易的频次越多，大概率错的概率越多。当这个地方你能看到的策略收益都变得很稀缺的时候，你必须是用你的结构，你的分散性和你的时间，以及你的再平衡操作，用这些上层的东西来挣钱。分散不只意味着买多个管理人，也包括分散指数、策略方法、因子来源、管理规模和迭代路径。当单一策略越来越拥挤，组合结构本身就会影响投资体验。合理的分散可以降低单一风险来源同时失效的影响，也有助于投资人减少频繁交易。「✅指数增强、ETF 和其他策略怎么取舍」第一原则：这个资产有没有增强空间。如果某类资产本身增强空间有限，又有成熟、便宜、流动性好的 ETF，可以比较两者的边际贡献。有时候直接买ETF反而更划算。组合产品是否值得购买，关键要看它是否真正提供了额外的分散和研究价值「✅其他策略为什么也在变难」 CTA、中性和套利等策略受到资产稀缺、对冲成本、市场深度和叙事变化的影响。当更多资金争抢有限机会，策略收益可能被摊薄，交易磨损也会增加。因为很多东西只有出现了好消息你才能看到。但是出现好消息的时候，往往就没有好价格了。当叙事的占比变小了，基本面的逻辑回来了。一个信息在市场上的表达能够持续的情况下，会去掉一部分的压力。第二部分的压力是出现了更多能够升息的资产。「✅超额收益的未来」超额收益肯定是越来越难拿的。小厂迅速的变成大厂，在泯然众人。要不断的从新厂和小厂里找，大厂能够提供的鲁棒性也越来越稀缺。很多厂很大，但是它的波动一点不亚于一个小厂。难拿是要付出更多的机会成本和研究成本，而且一定要做分散。

草堂种花人

:哇好久没见你了呢

共3条回复

kockood

2026.8.20

1:17:17 提到杨总我就来劲了🤓（局限于我的认知）
量化模型靠概率取胜，概率的前提是样本分布稳定。科技太好资金行为不再是原本各赚各的钱，大家都涌进科技来“农耕”，那么成熟了我也一定要“收割”来确认收获。
道正术奇，我们更要守正出奇。无论哪一次黑天鹅，不管什么招式什么赛道，最后超额总会被拥挤踩平

草堂种花人

:🤣人还是免不了要去人多的地方去也没事做好防护

爱吃鱼的小Mon基

2026.8.20

感觉我们都是随机漫布的傻瓜，为了应对不确定性只能去做分散。。。
oz: 持有致胜真的很安心

草堂种花人

:嘿嘿嘿 🥳🥳

arrix

2026.8.21

一点思考：非线性和端到端因为模型能力强容易过拟合，各家量化互相正反馈形成“因子抱团”共同推高超额，回撤时也因拥挤被加强。风控模型也很容易在集中区域触发减仓，形成踩踏。
一个提问：主观也亏，量化也亏，散户也亏，钱被谁赚走了呢？

草堂种花人

:好问题大面积复超额的时候谁有正超额呢？七月主要是传统的线性模型和持有红利风格的有呀

红蓼秋深:我觉得是gjd 😜

鱼丸Fishball

2026.8.21

确实是身边买私募量化的人越来越多，自己也会担心超额越来越难做，当时买的时候想的是，先买先享受世界～还好有幸收听到慧课堂，因为了解让持有更有信心。

小徐同学呀

2026.8.20

记下了三条：

1️⃣当你做出一个自然的判断的时候，你一定要反过来打自己一巴掌，说我这个判断可能是错的。

2️⃣现在所有能看到的策略收益都变得很稀缺的时候，你必须去用你的结构，你的分散性和你的时间以及你的再平衡操作，用这些上层的东西来挣钱。

3️⃣普通投资人频繁做决策，做对的概率是非常非常低的，大概率创造的都是负伽马，交易频次越多，错的概率也就越多。

每次都能在慧客堂补上很多《金钱行为学》上的知识

草堂种花人

:太棒了

小徐同学呀:谢谢董老师和慧客堂，书已收到❤️