量化私募7月遭遇双杀8月强势回血 背后发生了什么
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7月遭遇罕见集体深度回撤后,量化私募业绩在8月迎来强势反弹,但至今仍未完全弥补7月的损失。 7月份,量化私募经历了史上少见的集体大幅回撤。有业绩展示的指增产品平均收益率为-16.51%,平均超额收益率为-2.03%,Beta与Alpha同时承压,红利指增成为唯一取得正收益的品种。 进入8月,伴随市场情绪回暖、科技板块趋于稳定,量化超额收益迅速回升。指增产品平均收益率为11.54%,平均超额收益率为4.95%。其中,小盘指增收益表现最为突出,大中盘指增则在超额收益方面更具优势。百亿私募旗下的指数增强产品表现更为亮眼,8月平均收益率为11.85%,平均超额收益率为5.16%,正超额产品占比超过九成。 经历了一场极端的压力测试之后,量化模型的有效性是否已经恢复?反弹势头能否延续?有业内人士认为,因子回归常态以及模型纪律的严格执行,是8月反弹的关键所在。 8月大反弹 8月以来,随着市场情绪逐步修复、科技板块企稳,量化收益和超额收益快速回归,但内部业绩分化依然明显。 私募排排网数据显示,8月中证2000指增表现最为突出,平均收益达到16.36%,明显领先于其他品种;中证1000指增紧随其后,为13.49%;其他指增和中证500指增较为接近,分别为11.69%和11.48%;中证A500指增为8.05%;沪深300指增和红利指增相对落后,分别为4.98%和4.00%。 从超额收益角度来看,分化程度进一步加剧,且排序与平均收益存在明显差异。其他指增8月平均超额高达10.80%,与其余产品拉开了较大差距;宽基产品中的大中盘指增——中证A500指增、中证500指增和沪深300指增分别为6.16%、5.07%和4.13%,处于领先位置;而小盘指增——中证1000指增、中证2000指增的超额收益相对偏低,分别为3.34%和2.78%;红利指增则更低,仅为1.29%。 其中,中证2000指增虽然平均收益最高(16.36%),但超额收益不足3%;红利指增则在收益(4.00%)和超额(1.29%)两方面均排名垫底。 整体而言,8月收益弹性方面小盘指增表现突出,而在超额获取方面则是大中盘指增更胜一筹。 在行业主题指增赛道中,跟踪CS人工智能、中华半导体芯片、消费龙头的产品超额收益位居前列,其中锚定CS人工智能的指数增强基金8月超额收益均值突破2%,表现尤为亮眼。 在本轮反弹中,百亿量化私募展现出较强的超额获取能力。私募排排网数据显示,百亿量化私募旗下指数增强策略产品8月平均超额收益为5.16%,高于市场平均的4.95%,正超额产品占比达94.52%。从更长的时间维度来看,截至2026年8月31日,百亿量化私募旗下指增产品今年以来平均超额收益为7.31%,高于市场平均的6.40%,正超额产品占比为86.01%。 从各类指增产品来看,截至2026年8月31日,量化私募产品中今年以来表现最好的是中证2000指增,平均收益为18.42%,平均超额收益为15.51%。此外,沪深300指增同样表现不俗,年内平均收益和平均超额收益均超过9%。 7月“双杀” 在8月反弹之前,量化私募刚刚在7月经历了一场极端的压力测试。 2026年7月,受海外AI产业链共振下跌、科技股拥挤交易修正等因素影响,A股科技板块出现大幅调整。 私募排排网数据显示,仅在7月13日至17日当周,股票量化多头策略平均回撤就达到11.59%。从细分策略来看,中证1000指增单周平均收益为-13.52%,超额为-1.09%;中证500指增单周平均收益为-12.80%,超额为-1.31%;沪深300指增单周平均收益为-7.24%,超额为-2.09%。红利指增是唯一实现正收益的品种,单周平均收益为0.35%。 从7月全月来看,指数增强私募产品平均回撤16.51%,年内平均收益一度转为负值。其中,红利指增是唯一录得正收益的品种,为9.62%。其余宽基指增全线下跌——中证1000指增跌幅最大,为-20.68%,中证500指增、中证2000指增分别为-19.41%和-18.04%,中证A500指增为-14.84%,其他指增为-11.21%,沪深300指增跌幅最小,为-9.59%。 7月量化私募整体呈现出小微指增跌幅较大、大盘指增跌幅较小的特征。 从7月平均超额收益来看,多数产品仍为负值,仅中证2000指增录得正超额1.95%;表现最弱的是中证A500指增,为-4.47%;其他指增为-3.65%;中证500指增为-2.88%;沪深300指增为-1.88%;中证1000指增为-1.24%;红利指增为-1.15%。 总体来看,7月份私募量化产品绝对收益与超额收益双双告负,普遍遭遇Beta与Alpha“双杀”,且Beta损失远大于Alpha损失。其背后原因在于,量化多头产品通常维持较高股票仓位,指数快速下跌时,产品首先承受来自基准的Beta损失。与此同时,量价、动量等前期贡献超额的因子随着市场快速反转同向下跌,Alpha端进一步拖累净值。两重压力叠加,形成了Beta与Alpha的“双杀”局面。 从更深层次来看,本轮量化行业普遍性负超额的核心根源,在于风险因子对冲机制阶段性失效。在常规市场环境中,动量、残差波动率、流动性、短期反转等风险因子呈现低相关性特征,以分散单一风险,保障量化超额收益的稳定性。但在本轮极端行情下,过去能够形成一定对冲的各类因子罕见地出现同向下跌,多因子分散风险的底层逻辑阶段性失效。 一位量化私募人士表示,7月这种集体性大幅回撤的情况,在量化行业发展史上极为罕见。以往量化产品的回撤通常处于5%至8%之间,且持续时间较短,而这次的回撤不仅幅度大,还呈现出“泥沙俱下”的态势,无论规模大小、策略类型,几乎无一幸免。 反弹背后 值得注意的是,上半年不少量化机构为应对“一九”极致行情,放大了科技风格暴露以获取超额收益。 但当7月科技板块快速回调、动量反转时,原先的收益来源瞬间转化为回撤压力。有量化私募人士坦言:“上半年怎么赚的,7月就怎么还回去。” 业内人士还指出,抱团行情削弱了量化投资分散持仓的相对优势——当市场机会高度集中于少数热门行业和个股时,分散持仓反而跑不赢被权重股托着的基准指数。 7月的下跌由外部输入性冲击触发,是市场对高估值和拥挤交易的修正。当时A股恰处于估值与交易结构的历史极值区间,来自海外的负面信号,无论是地缘冲突引发的通胀预期升温,还是龙头公司资本开支引发的盈利担忧,都足以在高脆弱性的市场结构中触发集中调整。海外冲击与前期积累的高估值、高拥挤度相互叠加,最终导致市场回调。 不过,一位百亿量化私募人士介绍,从量化机构的实际交易数据来看,7月这一轮下跌过程中,量化私募机构整体并未出现明显减仓行为。以调整幅度最大的7月13日至17日当周为例,多家主流量化机构呈现净买入状态,部分机构净买入规模可观。 该人士表示,极端行情下,量化管理人在策略层面并未仓促转向,此次回撤本质上是一场“压力测试”,而非模型失效的信号。回撤期间,管理人的策略运行、交易执行和风控体系均保持正常运转。短期超额回撤更多是极端市场环境下风险因子同向共振、多因子分散机制阶段性失灵的结果,并不构成对长期验证过的策略逻辑的否定。面对极端行情,量化管理人通常选择严格遵循模型纪律,避免随意干预决策、做出非理性调整,在市场结构趋于稳定后再对模型进行优化迭代。 业内人士分析,8月量化业绩反弹的核心原因 |
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