今年以來，量化基金業績表現要好于普通股票型基金，但不如普通混合型基金，有些量化基金的凈值波動高達20%以上。多位業內人士表示，量化基金業績遜於混合型基金主要原因應是倉位較重，部分絕對收益策略也可能在極端市場失靈，量化基金策略仍存在繼續完善的空間。

　　量化基金業績遜於混基

　　高彈性或因倉位重

　　今年以來，量化基金業績表現要好于普通股票型基金，但卻負於混合型基金。Wind數據顯示，截至3月25日，普通股票型基金平均虧損14.85%，量化基金平均虧損9.25%，而同期混合型基金虧損8.91%。

　　分階段來看，1月1日至2月29日大盤下跌期間，普通股票型基金平均大跌23.86%，量化基金平均跌15.27%，同期混合型基金平均跌幅最小，下跌12.52%。在反彈期間，量化基金也呈現大幅波動的收益特徵。3月1日市場反彈以來，量化基金平均反彈8.63%，而同期混基反彈5.81%。

　　從凈值振幅來看，個別量化基金的區間波動幅度較大，如華富量子生命力振幅高達26.82%，東吳阿爾法、工銀瑞信量化策略、華泰柏瑞量化先行等十余只量化基金區間收益振幅都高達20%以上。

　　多家公募基金人士表示，高倉位應是量化基金收益彈性高的主要原因。

　　南方絕對收益基金經理朱衛華表示，波動幅度較大的量化基金多是買入持有型的量化混合型基金，而以絕對收益為策略的量化基金操作策略是買入量化模型選擇的股票，同時賣空對應份額的股指期貨，希望獲取量化模型相對股指的超額收益，該類基金的波動幅度一般會小于普通的混合型基金。

　　長盛電子資訊主題、長盛醫療行業基金經理趙宏宇分析，一是A股市場今年以來波動較大，特別是下行劇烈，多數基金難以及時有效避險；二是基金的風險很大程度上是由基金的倉位決定的，量化基金整體倉位高於混合型基金，也會出現波動幅度較大的現象。

　　南方量化成長基金經理雷俊認為，市場上的量化産品大多以股票型和舊的股票型（60%~95%）的高倉位産品居多，而0~95%倉位的靈活配置型産品較少。

　　“這種高倉位的硬性約束基本決定了大的漲跌方向。”雷俊稱，“對於一般量化産品，其傳統的優勢在於從市場廣度上篩選股票，通過廣泛選股來彌補個股深度研究的不足，在全市場股票普遍下跌的情形下操作較為困難。但從分散投資的角度看，量化投資的産品還是發揮了行業個股分散的優勢，在某一些行業集中下跌時較好地規避了一定風險。”

　　滬上某量化投資研究員稱，今年量化基金在風格上沒有優勢，基金凈值波動制勝的因素應該是倉位大小，以絕對收益為策略的産品之所以業績不如混合型基金，與倉位管理不如混合型基金更為靈活存在很大關係，虧損較少的基金主要是得益於倉位較低。

　　量化投資策略仍有完善空間

　　除了業績的高波動外，部分量化基金的絕對收益策略也可能在極端市場失靈。

　　朱衛華表示，由於量化模型都是對過去歷史經驗的回測總結，如果出現極端市場可能會短暫失效，進而會造成一定的凈值損失，在基金投資中要及時做好止損的操作，防止凈值出現較大幅度的虧損。

　　趙宏宇也認為，絕對收益策略通常是指以實現正收益並控制下行風險為目標，但在一些特殊的市場環境下，特別是系統性風險較大的市場環境下，其策略模式及實際效果可能會存在偏差或者失靈的情況，並對短期收益的實現會有顯著的影響。

　　“量化投資本身不是以不變應萬變的，而是隨時要調整變化，以適應新的市場環境和新的投資機會。” 趙宏宇説，“量化投資過程本身也是在不斷地學習總結並及時改進的過程。如果出現策略失靈，基金經理通常會對絕對收益策略模型及實現方式動態調整和修正，以符合當前的市場狀況，或制定新的絕對收益策略，以獲取新發現的絕對收益機會。”

　　雷俊表示，傳統的數量化模型研究可能也有瓶頸，也可能需要向個股行業深度研究的角度學習，通過交叉學習來不斷改進量化模型，包括人工智慧領域的突破也給量化投資帶來新的啟示，可能需要一些突破性研究嘗試來進一步推動量化投資的發展。