前言：为了更高频的跟踪各个行业的景气变化，我们通常会结合中观数据来进行判断，但是在实际应用当中，各细分行业的产品价格、产品销量、固定资产投资、进出口等一系列数据数量众多，且变化方向可能出现矛盾，导致日常跟踪工作量巨大的同时，最终的判断仍有可能出现较大偏差。因此，我们对大量的宏观、中观数据进行精简，期望用最少的指标来拟合跟踪行业净利润增速的变化，提高预测的效率和准确性，本篇报告则重点是针对消费细分行业的盈利跟踪与预测。

我们首先选择了25个重要的消费子行业，对相关的宏观和中观景气指标精选，并与累计净利润增速指标进行拟合，同时进行样本外和样本外的滚动预测。考虑到2022年一季报刚刚披露完毕，我们用截至2022年3月的中观数据对2022Q1的累计净利润增速进行了预测，并和真实值进行比较，从趋势变化和绝对数值大小两个维度来判断预测的准确性。从预测结果来看，仅1个行业累计净利润增速预测的变化趋势与真实值相反；6个行业的累计净利润增速预测的绝对值偏差略大；整体来看预测的准确率约80％左右。

从上图可以看出，在消除市场整体涨跌（β）之后，实际操作中，中性策略的收益来源取决于两个方面：一是超额选股的能力，二是对冲成本。

一、 大盘行情不“对”，不乱冲

从上图我们可以看到，近1年股票多空型基金（对冲型基金的别名）的年化收益率为11.29％，年化波动率为4.14％，最大回撤为-2.01％。相比较于货币基金及其它债基而言，股票多空型基金的近1年收益不仅能够战胜它们，算上年化收益加上最大回撤后的风险调整后收益来看，其收益也能战胜其它债基。任何资产的名称和结构都各具特色，但是有一个观测和评价的维度是相同的，那边是风险收益特征，良好的风险收益特征是众多投资人所看重并追求的。对于绝对收益型投资者而言，量化对冲基金在近1年的风险收益特性上是具备一定的相对优势和吸引力的。

二、 期指基差不“对”，不全冲

如上图所示，我们采取沪深300ETF作为多头，以沪深300期货作为空头进行对冲，我们可以观测到近1年基差（现货-期货）的走势总体上在-42和68之间波动，右下方有基差的频率分布图，总体上比较接近正态分布，但也有厚尾现象的存在，比较符合金融世界的常态。通过观测右方的统计数据及频率分布，我们不难发现频率最高柱状体的对应基差在-3.1与1.7之间，近1年均值为2.4，中值1.256，这些数据可以为我们基差中枢的设定提供参考。之所以是参考，那是因为不同的阶段基差中枢是会改变的，我们可以看上图左下方的近5个日历年度的基差季节图，不难发现2019年的基差走势与其它年份的基差走势明显不同，2019年全年的沪深300基差大多为负值，这从一个角度反映了2019年大家对沪深300的未来趋势看涨的时间占据多数，呈现出了牛市的特征。一般情况下，基差会围绕中枢进行上下波动，对于投资而言，除了尽量避开基差不利时建仓，对基差波动进行套利也是可以考虑的收益来源。

三、 增强趋势不“对”，不多冲

前文第一点中谈到量化对冲主要通过对冲市场系统性风险来规避潜在的波动损益，细心的读者可能会有疑问：风险与收益作为一枚硬币的两个方面，如果对冲了风险，那相当于把收益也给对冲了，可是为什么量化对冲基金在风险收益特征方面的数据还是体现出了绝对正收益的特征呢？

四、 小结

对于量化对冲基金的不“对”不冲，实际上在投资的过程中无法考虑得面面俱到。第一个不“对”不冲其实对应的是“要不要对冲”的问题；第二个不“对”不冲对应的是“何时对冲更好”的问题；第三个不“对”不冲对应的是“如何对冲增强”的问题。

举个栗子，基民A为了管理身材，会根据各种食物的热量数据来安排饮食，比如1/4 碗饭=80千卡；1个煮鸡蛋=80千卡；1个小面包=180千卡……这就类似于“量化”管理。有一天，基民A不小心吃多了一点，怎么办呢？于是选择跑步1小时消耗掉摄入的多余热量，这就类似于“对冲”。

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肖 冰：让它六亲不认，该干什么干什么？

谈及规模的快速增长，海富通量化投资部总监杜晓海表示，海富通基金的量化对冲产品，无论是公募还是专户产品都呈现明显的增长态势，这得益于多年的辛勤耕耘，背后也有机构投资者对这一细分品种定位的认可。“从我们自己的实际来看，量化产品的风险收益特征可以做到很清晰，组合波动稍微高于纯债，同时可以取得超越纯债产品的收益率。如果产品能以每年4%~5%左右的波动率，收获年化6%~10%的收益率，对于偏稳健的投资者来说，是非常理想的产品。”

概率取胜则表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是单个或几个股票取胜。

下一步我要把量化股票和量化固收统筹做一个更大的盘子，会给客户带来更加稳健的收益

肖 冰：在你看来什么是一支好的量化基金？说一下你的评估标准。

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