如何看待“中国第一量化基金”明汯的美元杠杆中性产品从去年七月到现在亏损超过40%？
听到明汯的美元杠杆中性产品出现了大幅亏损，这确实是一个值得关注的现象，尤其是在他们被冠以“中国第一量化基金”的光环之下。这背后可能牵扯到量化策略的复杂性、市场环境的变化，以及一些我们可能不太了解的操作细节。
首先，我们要理解“量化基金”和“杠杆中性”的含义。
量化基金：顾名思义，这类基金主要依靠数学模型和计算机算法来制定投资策略，进行资产的买卖。理论上，它们比主观判断的基金更系统、更理性，能够捕捉到市场中的微小机会。明汯作为“中国第一量化基金”，意味着他们在国内量化领域积累了相当的声誉和规模。
杠杆中性：这是一个关键的描述。
中性：通常指的是“股票多空对冲”策略。这意味着基金会同时做多被认为会上涨的股票，并做空被认为会下跌的股票。这样做的目的是希望淡化市场整体涨跌的影响，专注于捕捉个股之间的相对表现（阿尔法），从而实现“市场中性”。理论上，无论大盘涨跌，只要基金选股能力强，就能赚钱。
杠杆：在多空对冲的基础上，引入杠杆。杠杆的作用是放大收益。当基金判断准确时，收益会被放大；但反之，亏损也会被同样放大。
那么，为什么这样一个“理论上”相对稳健、且能放大收益的策略，却出现了超过40%的巨额亏损呢？我们可以从几个角度来剖析：
1. 市场环境的剧烈变化与策略失效：
市场风格的轮动和极端行情：去年七月以来，全球市场经历了剧烈的波动和风格切换。例如，一些新兴市场在特定时期可能经历了集中的下跌，或者某些行业出现了一边倒的行情。对于杠杆中性策略来说，如果其模型预设的“中性”假设在市场出现极端情况时失效，就可能遭受重创。
非系统性风险的爆发：量化模型通常是基于历史数据训练出来的，它们擅长捕捉市场中持续存在的“系统性”和“非系统性”的交易机会。但当某些“黑天鹅”事件、突发的政策变化、地缘政治风险等导致市场出现“非理性”或极端反应时，模型的预测能力可能会大打折扣。比如，一个行业在短时间内被全面看空并出现大幅下跌，如果基金正好重仓了该行业的多头头寸，并且空头对冲未能完全覆盖其风险敞口，那么亏损就会累积。
“共振”效应的破坏：在中性策略中，组合的构建是为了抵消市场整体风险。但如果市场上大部分股票都朝着一个方向大幅运动，或者某几个权重较大的股票出现极端走势，而基金的对冲未能有效覆盖这些“共振”效应，那么市场风险就会重新显现，甚至被放大。
高通胀和加息周期下的流动性收紧：去年以来，全球央行普遍处于加息周期，以对抗高通胀。这导致市场流动性收紧，风险资产普遍承压。在这样的环境下，即使是设计精良的量化策略，也可能因为市场整体的回调而受到影响，更何况是使用了杠杆的策略。杠杆的放大效应，在市场下跌时会变成灾难。
2. 杠杆的双刃剑效应：
风险敞口的放大：如前所述，杠杆是放大收益的工具，但在亏损时同样会放大亏损。当市场走势与策略方向相反，或者策略的有效性下降时，杠杆会迫使基金以更快的速度接近清盘线。想象一下，如果你持有价值100元的资产，借了900元，总共1000元，市场下跌10%，你的本金（100元）就亏损了90%，直接归零了。而如果没有杠杆，只亏损10%。40%的亏损，加上杠杆，可能会导致本金损失得更严重，甚至触发强制平仓。
融资成本的增加：使用杠杆通常需要支付融资成本。在全球加息周期下，融资成本会显著上升。这会侵蚀基金的潜在收益，并可能在市场不利时增加亏损的幅度。
3. 量化模型本身的局限性与“滑点”：
模型失效或过拟合：量化模型是基于历史数据的统计规律构建的。但市场是动态变化的，过去有效的模式可能在未来不再适用。如果明汯的模型存在过拟合的风险，即过度依赖了历史数据的特定模式，一旦市场出现结构性变化，模型就可能失效。
交易执行的“滑点”：量化交易需要快速地在市场中进行买卖。在高波动市场中，交易指令的执行价格可能与预期的价格存在差异，这就是“滑点”。大量的交易和高波动率会放大滑点的影响，这也会侵蚀基金的净值。尤其是在杠杆操作下，哪怕是很小的滑点，乘以杠杆倍数后，对总本金的影响也会被放大。
对手盘的出现：大量的量化基金，尤其是大型基金，如果都在交易相同的标的，可能会出现“拥挤交易”。当大家都在同一时间点买入或卖出时，会推高交易成本，改变市场价格，甚至可能吸引“对冲基金”来反向操作，利用量化基金的交易行为来获利。这被称为“滑坡”或“挤兑效应”。
4. 管理与风控的挑战：
风险管理机制的有效性：虽然量化基金号称有严谨的风险管理，但在极端市场环境下，风险管理是否能够及时有效地应对，是个关键问题。例如，是否及时止损？止损的触发机制是否合理？
模型迭代与调整的滞后性：即使模型存在问题，是否能够快速地识别、诊断并调整模型，也是决定成败的关键。如果模型调整的滞后性导致亏损持续扩大，那么就很难挽回局面。
“量化幽灵”的误读：有时，量化模型会被人误解为无所不能。但实际上，它们依然是人类智慧的产物，受限于数据、算法和对市场理解的深度。
5. 具体到明汯的情况（推测）：
规模效应的挑战：作为“中国第一量化基金”，明汯管理的资产规模可能非常庞大。管理如此庞大的资金，在进行多空对冲时，想要找到足够多的优质标的并进行有效对冲，会面临流动性和执行上的挑战。尤其是当需要对冲的市场风险非常集中时，规模越大，对冲的难度也越大。
美元产品与海外市场风险：明汯的美元杠杆中性产品，意味着其交易标的和模型可能主要是在海外市场进行。那么，去年七月以来海外市场（尤其是美股、欧洲股市等）经历的波动，叠加全球加息的影响，可能给其策略带来了直接的冲击。例如，美联储加息预期收紧、通胀数据超预期、俄乌冲突持续发酵等，都可能对海外市场的联动性产生重大影响。
策略的“黑箱”：量化策略，尤其是大型基金的策略，通常是高度保密的“黑箱”。我们很难确切知道明汯的具体策略是什么，以及它在哪些市场、哪些因子上进行了投资。这使得我们只能进行基于普遍量化策略原理的推测。
总结来说， 明汯美元杠杆中性产品出现超过40%的亏损，并非偶然。它很可能是多种因素叠加的结果：市场环境的剧烈变化导致了量化模型预设的“中性”假设失效；杠杆的存在放大了策略方向错误或市场波动带来的亏损；量化模型本身的局限性、交易执行的效率以及风险管理机制的有效性都可能在其中扮演了重要角色。
这件事情也再次提醒我们，即使是最先进的量化策略，也无法保证绝对的回报，尤其是在充满不确定性的金融市场。投资者在选择基金时，除了关注其过去的业绩和头衔，更应该深入了解其策略的风险暴露，以及在不同市场环境下的表现。对于“中国第一量化基金”这样的标签，更应该辩证地看待，将其视为一个参考，而非“免死金牌”。
首先，我们要理解“量化基金”和“杠杆中性”的含义。
量化基金：顾名思义，这类基金主要依靠数学模型和计算机算法来制定投资策略，进行资产的买卖。理论上，它们比主观判断的基金更系统、更理性，能够捕捉到市场中的微小机会。明汯作为“中国第一量化基金”，意味着他们在国内量化领域积累了相当的声誉和规模。
杠杆中性：这是一个关键的描述。
中性：通常指的是“股票多空对冲”策略。这意味着基金会同时做多被认为会上涨的股票，并做空被认为会下跌的股票。这样做的目的是希望淡化市场整体涨跌的影响，专注于捕捉个股之间的相对表现（阿尔法），从而实现“市场中性”。理论上，无论大盘涨跌，只要基金选股能力强，就能赚钱。
杠杆：在多空对冲的基础上，引入杠杆。杠杆的作用是放大收益。当基金判断准确时，收益会被放大；但反之，亏损也会被同样放大。
那么，为什么这样一个“理论上”相对稳健、且能放大收益的策略，却出现了超过40%的巨额亏损呢？我们可以从几个角度来剖析：
1. 市场环境的剧烈变化与策略失效：
市场风格的轮动和极端行情：去年七月以来，全球市场经历了剧烈的波动和风格切换。例如，一些新兴市场在特定时期可能经历了集中的下跌，或者某些行业出现了一边倒的行情。对于杠杆中性策略来说，如果其模型预设的“中性”假设在市场出现极端情况时失效，就可能遭受重创。
非系统性风险的爆发：量化模型通常是基于历史数据训练出来的，它们擅长捕捉市场中持续存在的“系统性”和“非系统性”的交易机会。但当某些“黑天鹅”事件、突发的政策变化、地缘政治风险等导致市场出现“非理性”或极端反应时，模型的预测能力可能会大打折扣。比如，一个行业在短时间内被全面看空并出现大幅下跌，如果基金正好重仓了该行业的多头头寸，并且空头对冲未能完全覆盖其风险敞口，那么亏损就会累积。
“共振”效应的破坏：在中性策略中，组合的构建是为了抵消市场整体风险。但如果市场上大部分股票都朝着一个方向大幅运动，或者某几个权重较大的股票出现极端走势，而基金的对冲未能有效覆盖这些“共振”效应，那么市场风险就会重新显现，甚至被放大。
高通胀和加息周期下的流动性收紧：去年以来，全球央行普遍处于加息周期，以对抗高通胀。这导致市场流动性收紧，风险资产普遍承压。在这样的环境下，即使是设计精良的量化策略，也可能因为市场整体的回调而受到影响，更何况是使用了杠杆的策略。杠杆的放大效应，在市场下跌时会变成灾难。
2. 杠杆的双刃剑效应：
风险敞口的放大：如前所述，杠杆是放大收益的工具，但在亏损时同样会放大亏损。当市场走势与策略方向相反，或者策略的有效性下降时，杠杆会迫使基金以更快的速度接近清盘线。想象一下，如果你持有价值100元的资产，借了900元，总共1000元，市场下跌10%，你的本金（100元）就亏损了90%，直接归零了。而如果没有杠杆，只亏损10%。40%的亏损，加上杠杆，可能会导致本金损失得更严重，甚至触发强制平仓。
融资成本的增加：使用杠杆通常需要支付融资成本。在全球加息周期下，融资成本会显著上升。这会侵蚀基金的潜在收益，并可能在市场不利时增加亏损的幅度。
3. 量化模型本身的局限性与“滑点”：
模型失效或过拟合：量化模型是基于历史数据的统计规律构建的。但市场是动态变化的，过去有效的模式可能在未来不再适用。如果明汯的模型存在过拟合的风险，即过度依赖了历史数据的特定模式，一旦市场出现结构性变化，模型就可能失效。
交易执行的“滑点”：量化交易需要快速地在市场中进行买卖。在高波动市场中，交易指令的执行价格可能与预期的价格存在差异，这就是“滑点”。大量的交易和高波动率会放大滑点的影响，这也会侵蚀基金的净值。尤其是在杠杆操作下，哪怕是很小的滑点，乘以杠杆倍数后，对总本金的影响也会被放大。
对手盘的出现：大量的量化基金，尤其是大型基金，如果都在交易相同的标的，可能会出现“拥挤交易”。当大家都在同一时间点买入或卖出时，会推高交易成本，改变市场价格，甚至可能吸引“对冲基金”来反向操作，利用量化基金的交易行为来获利。这被称为“滑坡”或“挤兑效应”。
4. 管理与风控的挑战：
风险管理机制的有效性：虽然量化基金号称有严谨的风险管理，但在极端市场环境下，风险管理是否能够及时有效地应对，是个关键问题。例如，是否及时止损？止损的触发机制是否合理？
模型迭代与调整的滞后性：即使模型存在问题，是否能够快速地识别、诊断并调整模型，也是决定成败的关键。如果模型调整的滞后性导致亏损持续扩大，那么就很难挽回局面。
“量化幽灵”的误读：有时，量化模型会被人误解为无所不能。但实际上，它们依然是人类智慧的产物，受限于数据、算法和对市场理解的深度。
5. 具体到明汯的情况（推测）：
规模效应的挑战：作为“中国第一量化基金”，明汯管理的资产规模可能非常庞大。管理如此庞大的资金，在进行多空对冲时，想要找到足够多的优质标的并进行有效对冲，会面临流动性和执行上的挑战。尤其是当需要对冲的市场风险非常集中时，规模越大，对冲的难度也越大。
美元产品与海外市场风险：明汯的美元杠杆中性产品，意味着其交易标的和模型可能主要是在海外市场进行。那么，去年七月以来海外市场（尤其是美股、欧洲股市等）经历的波动，叠加全球加息的影响，可能给其策略带来了直接的冲击。例如，美联储加息预期收紧、通胀数据超预期、俄乌冲突持续发酵等，都可能对海外市场的联动性产生重大影响。
策略的“黑箱”：量化策略，尤其是大型基金的策略，通常是高度保密的“黑箱”。我们很难确切知道明汯的具体策略是什么，以及它在哪些市场、哪些因子上进行了投资。这使得我们只能进行基于普遍量化策略原理的推测。
总结来说， 明汯美元杠杆中性产品出现超过40%的亏损，并非偶然。它很可能是多种因素叠加的结果：市场环境的剧烈变化导致了量化模型预设的“中性”假设失效；杠杆的存在放大了策略方向错误或市场波动带来的亏损；量化模型本身的局限性、交易执行的效率以及风险管理机制的有效性都可能在其中扮演了重要角色。
这件事情也再次提醒我们，即使是最先进的量化策略，也无法保证绝对的回报，尤其是在充满不确定性的金融市场。投资者在选择基金时，除了关注其过去的业绩和头衔，更应该深入了解其策略的风险暴露，以及在不同市场环境下的表现。对于“中国第一量化基金”这样的标签，更应该辩证地看待，将其视为一个参考，而非“免死金牌”。
网友意见
简单看下：2019年11月30日，中证500 ，4850 - 4900。
2020年8月31日：中证6650-6700 考虑到中证的负溢价，再加6-7%的收益。40+%正常。
2021年3月31日，现在中证6250 左右。考虑半年5%的负溢价。应该回撤3-5%。
这些量化，连最基本的买负溢价中证都没跑赢过。
浪得虚名而已。管理人写的也敢瞎JB写。
国内直接做中证负溢价，足够了。
一个月搬一次仓。
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