今年以來股市將“冰火兩重天”演繹的淋漓盡致，一邊是成長股的野蠻上漲，另一邊是大盤藍(lán)籌的備受冷落，即使是成長股進(jìn)入市夢率時(shí)代，即使是大盤藍(lán)籌低于凈資產(chǎn)。有人說，當(dāng)前傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩，代表經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型方向的股票更受歡迎。

然而，對于產(chǎn)能過剩的憂慮和對經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的期望歷史上已有過多次，股市的表現(xiàn)也未曾有當(dāng)前偏執(zhí)。從量化的角度來看更是如此，以估值因子為例，在過去10多年里估值因子是比較穩(wěn)定有效的，當(dāng)然回撤時(shí)有發(fā)生，但像今年連續(xù)失效半年的情況還是非常異常的。再看成長因子，成長是投資者最渴望的，歷史表現(xiàn)也不錯(cuò)，能夠貢獻(xiàn)較高的超額收益，但由于大面積偽成長時(shí)有發(fā)生，其穩(wěn)定性確實(shí)是需要提防的。

動(dòng)量和反轉(zhuǎn)因子也是量化模型中經(jīng)常使用的，大量的研究結(jié)果表明，A股市場存在著較強(qiáng)的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，這可能與A股較為分散的投資者結(jié)構(gòu)有關(guān)系，然而今年以來，市場呈現(xiàn)出極強(qiáng)的動(dòng)量效應(yīng)。以歷史數(shù)據(jù)為準(zhǔn)繩的量化投資，大多采用經(jīng)過驗(yàn)證的因子構(gòu)建多因子模型。對于單個(gè)量化模型來說，大多數(shù)情況下確實(shí)能夠獲得超額收益，但也不可避免地遭遇回撤。提高超額收益、減少回撤幅度是量化投資追求的目標(biāo)。如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，第一個(gè)想到的是優(yōu)化單一模型。首當(dāng)其沖的是尋找長效因子，即超額收益高且回撤極小的因子。真的存在這種因子嗎，回答是肯定的，但這種因子極為罕見。經(jīng)過對A股歷史數(shù)據(jù)的測試，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性因子較為接近這一標(biāo)準(zhǔn)。流動(dòng)性差的股票具有流動(dòng)性折價(jià)，在流動(dòng)性轉(zhuǎn)好后將折價(jià)轉(zhuǎn)換為超額收益。但問題是流動(dòng)性差導(dǎo)致價(jià)格的可獲得性變差，交易成本變高，因此能夠容納的資金量很小。還有一種普遍采用的方法是使用數(shù)學(xué)規(guī)劃對選出的股票進(jìn)行權(quán)重優(yōu)化，使得投資組合收益（或相對基準(zhǔn)收益）更具穩(wěn)定性，優(yōu)化效果是值得肯定的，但優(yōu)化的邊界是受到選股模型制約的。

首先，選股模型的主要因子暴露在優(yōu)化后仍然保留，因?yàn)橹挥幸蜃颖┞恫庞幸蜃邮找?，但?dāng)因子回撤優(yōu)化后的組合一樣回撤。其次，經(jīng)過權(quán)重優(yōu)化后，投資組合的收益會(huì)受到較大影響，因?yàn)榇蟛糠謨?yōu)化是以夏普比例、跟蹤誤差、因子分布等穩(wěn)定性作為首要目標(biāo)的，是需要犧牲一定程度收益的。對于單個(gè)模型的優(yōu)化很難兼顧提高超額收益和降低回撤這兩個(gè)目標(biāo)，原因在于（1）組合在單個(gè)因子上的暴露是絕對而持續(xù)的，而具有可操作性的長效因子是極為匱乏的；（2）單個(gè)模型選擇的股票是綜合屬性較好的，其實(shí)對每個(gè)因子來說都是次優(yōu)選擇，導(dǎo)致股票特性不強(qiáng)，犧牲了收益性；（3）組合的股票頭寸層次性不強(qiáng)，單個(gè)模型捕捉的是市場中某一類投資機(jī)會(huì)，策略較為單一。

針對單一模型的問題，我們應(yīng)該嘗試多模型同時(shí)運(yùn)作的模式。需要注意的是，每個(gè)模型分別捕捉市場中不同的投資機(jī)會(huì)，且均要有較高的超額收益，模型之間的相關(guān)性較低，組成的投資組合在各因子上的暴露不宜過大（或更接近于比較基準(zhǔn)）。多模型運(yùn)用如同木匠師傅的工具箱，榔頭、鋼鋸、刨子一應(yīng)俱全，各有各的優(yōu)勢又互相協(xié)作，整體不偏不倚。