上周五，沪指涨1.45% ，突破3800点，续创10年新高。很多投资者来问：“为什么你们的产品没跑赢指数？”

其实答案很简单：极端行情下，量化模型依赖的历史数据和统计规律失效了。

没错，量化模型的指数增强也会有“水土不服”的时候。不过别担心，接下来我们就深入剖析失效缘由，探寻应对极端行情的良策。

一、原理：市场太“整齐”，量化就难找到机会

量化投资的原理：市场里总有定价错误的地方，找到它们就能赚钱。

但这种机会通常出现在市场分歧大的时候：比如有人觉得某只股票贵了，有人觉得便宜，价格来回拉扯，我们就能从中发现规律，赚点“聪明钱”。

可一旦市场进入那种所有人看法都一致的阶段，问题就来了。

例如今年三季度的市场，表面上是连续数日大涨，实际上背后是几乎所有资金都认准了同一方向，在这种情况下量化模型的优势反而被削弱了。

因为模型依赖的是统计规律和分散机会，当所有人都朝同一个方向交易时，原本能赚到的“定价误差”消失了。

二、极端涨幅背后：是“一带多“还是“雨露均沾”？

单日指数涨幅大，也有一种比较极端的情况，就是市场突然被几只大盘股“催高”。比如某些权重特别高的股票一天涨5%，直接把指数拉上去一大截。

这时候你会发现，由于量化持有的股票数量多、比重较为分散，哪怕我们模型选的其他股票表现不错，整体收益还是因此被甩在后面。

量化策略通常不会对单只股票押注太重，尤其是那些短期内暴涨的热门股。

 一方面是因为模型算法本身就更看重长期概率，一些风险太高的短期情绪因子，在实盘前就会被剔除；

 另一方面，我们不能去赌那些被市场疯狂追捧的股票，而是坚持按模型客观分散选股。

三、还有这些情况，也会跑输：

 市场成交量突然降到很低，例如两市成交额5000亿元以下的时候，量化策略的交易成本会大幅上升，甚至可能因为买卖不到足够的量而被迫放弃一些机会；

 再比如政策突然干预，比如限制某些个股或行业的交易，模型原有的逻辑可能瞬间失效。

作为基金经理，我必须承认：量化投资不是万能的。它在震荡市或分歧大的市场里表现更好，但在单边暴涨、热点高度集中或者流动性骤降的极端情况下，确实会显得“笨拙”。

不过长期来看，只要市场回归正常状态，那些靠概率积累的微小优势最终还是会体现出来。

我们能做的，就是不断迭代模型和算法，追求长期更稳健的超额持有体验。

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