过往几年，量化投资在国内市场取得了不俗业绩，行业快速发展。超额收益是衡量量化策略表现的重要指标之一，今年量化行业的超额收益呈现明显分化，除了外部环境方面的原因，各家机构的内在实力也起着决定性作用。
Q13：什么是超额收益？超额收益如何计算？
“超额收益”，指的是一个时间段内基金所产生的收益超过业绩基准的部分。
超额收益的计算通常有两种方法：
（1）“超额收益率 = 基金收益率 – 基准收益率”，这个方法是通过相减运算得出的，是目前较为常见的一种计算方法，但严谨度不够——在牛市时会出现高估，在熊市时则有所低估。
（2）“超额收益率 = 基金收益率/基准收益率-1”，又称为“相对收益”。
假设你年初买入1万元基金A，当前价值1.1万；又假设你年初没有买基金A，而是直接买对标指数，当前价值为1.05万，此时相对收益为1.1/1.05 – 1 = 4.76% ，这种算法相对更为公允。
Q14：影响超额收益表现的外在因素有哪些？
一般来讲，当市场处于成交量大、波动率高、行情偏中小盘、高流动性成长股表现更好的环境中时，量化管理人的超额收益往往表现更突出；而当市场处于“风格急剧转换的阶段”或“一九行情”时，则对量化管理人相对不太友好，获取超额收益会比较难。
（1）“风格急剧转换的阶段”
以美国股票市场为例，2007年8月和2020年3月两次“量化黑天鹅”，都是历史上没有发生过或者很少发生过的。以疫情为例，对量化来讲很难找到合适的数据来训练，所以基于过往经验总结出的“规律”在当时就不一定有效。
（2）“一九行情”
只有少量股票涨，大部分股票下跌，这时候量化分散均衡的特点反而会变成弱点，这个时期的业绩表现可能并不如优秀的主观机构，比如A股2017年上半年的行情。
受到外部环境影响，超额收益也存在天然波动，呈现一定的周期性——考虑到市场风格转换较快，α的周期大致在季度级别，股票量化模型出现几个月的超额回撤也属于正常范围；而β的周期约为2-3年，所以一般会建议股票多头的投资者持有三年以上的时间，淡化市场短期波动影响。
Q15：影响超额收益表现的内在因素又有哪些？
长期来看超额收益逐渐衰减是不可逆趋势，尤其是近年来A股市场有效性不断提升、行业竞争不断加剧，持续获取稳定超额的难度也在进一步加大，这已成为整个资管行业要面对的问题，也是机构化进程中的必然结果。
一般来说，股票多头产品长期收益的核心在于超额收益，而超额收益则与管理人自身的综合投资能力息息相关——内在因素才是核心所在。
超额收益是主动管理型机构的安身立命之本，如何在不同的市场环境下跑赢市场，为客户提供长期价值是各家资管机构都要面临的课题，一般来讲，机构未来应在宽度和深度两个方面持续发力：
（1）宽度：不断提升品种和策略的丰富性
结合自身对市场的深刻理解，围绕“全周期、多策略、多品种”持续投入研究力量，储备更多低相关策略实现超额收益来源多元化。
除了全周期的价量因子外，还可以持续对基本面因子进行深入研究，为将来做储备。另外，另类数据因子在海外较为成熟，但在国内目前仍属蓝海。
（2）深度：全流程的系统化、精细化
持续对智力和算力的高投入，不断提升投研流程系统化和精细化程度。国内量化行业已进入高质量发展的新阶段，更加考验量化机构全方位的能力，在投资流程、运营服务、客户沟通、品牌建设等各个环节都要不断优化。
Q16：换手率对量化投资收益有何影响？
换手率，指投资组合在一段时间内转手买卖股票的频率，又被称为“持股周转率”，可以衡量投资组合交易频繁程度。业内提及时多指“年度双边换手率”，其计算公式为：换手率 =（卖出金额+买入金额）/ 资产规模。
换手率的高低与投资策略、市场环境、交易成本等因素相关，不同的基金产品换手率差别极大。值得注意的是，换手率绝对值的高低属于相对概念，换手率是投资过程的自然结果而非目标。更为重要的是股票换仓是否对基金净值或回撤控制做出正向贡献。
考虑当前行业管理规模和所处发展阶段，各家量化私募管理人倾向于采用与自己当前管理规模相匹配的换手率，当前国内主流量化股票策略年均换手率在30—60倍左右。
（CIS）
