金融工程深度：2025Q3超额回撤控制：动态风控视角

正文目录TOC\o"1-2"\h\z\u2025Q3超额为何大幅回撤 4量化指增回撤 4市场集中度提升 5风格波动加剧 6动态风控应对回撤 8Barra因子波动率聚集 8动态风控信号机制 9动态风控实证检验 103结论 134风险提示 14图表目录图1：私募指增累计超额，截止2025-10-24 4图2：私募指增超额回撤，截止2025-10-24 4图3：公募指增累计超额，截止2025-11-03 4图4：公募指增超额回撤，截止2025-11-03 4图5：私募1000指增超额VS行情集中度 5图6：集中度边际变化VS中证1000指增周超额 5图7：私募中证1000指增周超额，集中度上行VS下行 5图8：行情集中度滚动2年分位数VS1000指增超额回撤 6图9：非线性市值大幅波动时，管理人超额散点 6图10：线性市值大幅波动时，管理人超额散点 7图非线性风格上行时超额-非线性风格下行时超额，周平均 7图12：线性风格上行时超额-线性风格下行时超额，周平均 7图13：市值相关风格走势 8图14：等权配置非线性市值组合&线性市值组合 8图15：Barra因子收益率绝对值均值时序图 8图16：Barra因子收益率绝对值均值ACF系数 8图17：Barra因子收益波动，21天波动率/252天波动率 9图18：Barra因子收益波动率截面平均 9图19：Barra波动率截面平均，MA5VSMA21 10图20：模型信号，1为指增，-1为ETF 10图21：指增策略框架 图22：静态风控：指增组合净值VS中证500净值 图23：动态风控：指增组合净值VS中证500净值 图24：2025年累计超额：静态风控VS动态风控 12图25：2025年超额回撤：静态风控VS动态风控 12图26：静态风控：信号生成日双边换手率 12图27：动态风控：信号生成日双边换手率 12表1：风控模型参数 10表2：绩效评价，静态风控VS动态风控，截止2025-10-30 132025Q3超额为何大幅回撤量化指增回撤2025年，私募指增超额前高后低。20256275001000指11%20%2025H2后，私募指增超额斜率放缓，8月后大幅回撤。其中，50030020251024日，超额回撤仍未修复。1图1：私募指增累计超额，截止2025-10-24 10-0.01-0.02-0.03-0.04-0.05300指增 500指增 1000指增 300指增 500指增 1000指增fof99 fof99同期，公募指增同步回撤，幅度较小。公募指增超额绝对水平与私募有差距，但超额的变动趋势与私募趋同。8月后，公募指增超额也有回撤，但相对私募幅度较小。2025Q3，公募500指增平均超额最大回撤3.6%，私募则为4.6%。图3：公募指增累计超额，截止2025-11-03 图4：公募指增超额回撤，截止2025-11-031

0300指增 500指增 1000指增 300指增 500指增 1000指增fof99 fof992025H1，指增超额显著高于历史平均水平，其原因在前述报告《2025为什么是量化指增大年？H1收益分析及超额分解》中已详细分析。本章节后文对H2的大幅回撤进行分析。市场集中度提升行情集中度上行，超额难做。量化指增持仓分散，上涨股票高度集中时，市场上涨结构和量化持仓结构不匹配，因此难以跑赢指数。由图5可见，集中度水平显著上升时，1000指增超额斜率放缓或者下跌。图5：私募1000指增超额VS行情集中度10集中度分位数（右） 1000指增_累计超额，fof99行情集中度与指增超额，显著负相关。由图6可知，集中度边际提升（横轴）越多，指增周超额（纵轴）越低。以私募1000指增为例，集中度下行和上行时，周超额平均为0.41%和0.17%，差值高达0.24%。图6：集中度边际变化VS中证1000指增周超额 图7：私募中证1000指增周超额，中度上行VS下行4.003.002.004.003.002.001.000.00-2.00-1.000.001.002.00-1.00-2.00-3.00-4.00

0.410.170.300.170.250.200.150.100.050.00集中度上行 集中度下行，fof99 ，fof992024年来，共发生四轮集中度显著上升的行情。分别是2024年2月，价值防守；2024年924行情；2025年2月，DeepSeek行情和2025年8月至9月的通信电子行情。四轮行情中，1000指增超额有不同幅度的回撤。图82VS1000指增超额回撤010.80.60.410.80.60.40.20，fof99,风格波动加剧2023年后，管理人在非线性市值上的暴露更加激进。2023年，在非线性市值风格大2024202520230.8320241.4720251.16。图9：非线性市值大幅波动时，管理人超额散点0.040.040.040.030.030.030.020.020.020.010.010.01000-0.04-0.02 00.020.04-0.04-0.0200.020.04-0.04-0.02 00.020.04-0.01-0.01-0.01-0.02-0.02-0.02-0.03-0.03-0.03-0.04-0.04-0.042023/2024/2025>0.5%时，平均周超额；纵轴：非线性组合涨幅<-0.5%1000，fof99,2023年后，管理人在线性市值上的暴露更加激进。2023年，在线性市值风格大幅波2024202520230.6920241.0320250.94。图10：线性市值大幅波动时，管理人超额散点0.040.040.040.030.030.030.020.020.020.010.010.01000-0.04-0.02 00.020.04-0.04-0.02 00.020.04-0.04-0.0200.020.04-0.01-0.01-0.01-0.02-0.02-0.02-0.03-0.03-0.03-0.04-0.04-0.04注：从左至右分别为2023/2024/2025年，管理人在风格大幅波动时的超额散点图。横轴：线性组合涨幅>0.5%时，平均周超额；纵轴：线性组合涨幅<-0.5%时，产品为中证1000指增产品，每个散点代表一个管理人。，fof99

私募量化偏爱哑铃结构。非线性市值风格对量化业绩的影响超预期，且显著大于线性市值的影响。非线性市值向上/下大幅波动时，管理人周超额偏差平均高达1.9%。线性市值的该项指标仅为0.08%。图11：非线性格上时超额-非线格下行超额周平均 图12：线性风上行超额-性风行时超，周均0.08 0.080.06 0.060.04 0.040.02 0.02161610110611111616101106111116121-0.02

-0.02-0.04

-0.04，fof99 ，fof99宽基指数构建市值风格的代理组合，能更直观的展示市值风格的走势。线性市值风格10002000300指数与中证500指数。非线性市值风格的刻画，多头端等权配置沪深300指数与中证2000指数，空头端等权配置中证500指数与中证1000指数。2025年H2，非线性和线性市值组合同步回撤，与H1表现反向。市场市值风格的结2025810性市值组合回撤达9.3%，而表征哑铃策略的非线性市值组合亦回撤6.4%。量化私募整体上对非线性市值因子采取了相对激进的暴露策略。许多管理人为了追求更高的超额收益，在模型中放大了对小市值或哑铃策略的配置权重。然而，当市场环境发生逆转，此类因子遭遇负向冲击时，过于集中的风险敞口便从过去的收益来源迅速转变为回撤的主因。图13：市值相关风格走势 图14：等权配置非线性市值组合&线性市值组合1.31.310.71.21.210.85动态风控应对回撤Barra因子波动率聚集Barra因子呈现波动率聚集效应。高波动时期和低波动时期往往会分别聚集出现，当前的市场高波动很可能预示着后续的高波动。Barra因子收益率绝对值均值平稳且自相关显著。从统计角度验证，BarraADF平稳性检验(p值=1×10^-6)30期的自相关系数维0.30了实证依据。基于静态的风控约束，无法捕捉到因子风险的时变性。在市场大幅波动来临前，模型会低估潜在风险；而在波动减轻时，它也无法及时响应市场环境的变化。动态风控机制的目的是尽量及时捕捉和响应这种波动率的聚集状态。图15：Barra因子收益率绝对值均值时序图 图16：Barra因子收益率绝对值均值ACF系数动态风控信号机制基于短、中期波动率轧差的动态风控模型。在识别出Barra因子存在波动率聚集效应后，关键在于构建一个能够及时响应这一现象的动态信号系统。本文提出并实证了一种基于短、中期波动率轧差的动态风控模型，其核心在于捕捉波动率的边际变化趋势，而非其绝对水平，从而实现策略在指增模式与类ETF模式之间的切换。观测变量：标准化后Barra因子波动率。风险因子的波动率水平有天然差异，首先需要标准化处理。Barra因子的21日波动率/252日波动率为标准化后的波动率序列，然后计算截面均值。该均值为基础的波动率观测序列。此序列捕捉了近期市场的绝对风险水平。图17：Barra因子收益波动，21天动率/252天波动率 图18：Barra因子收益波动率截面平均3210

1liquidity leverage earnvar profit invqua ltrev earnydbtop growth mome midcaplsize resivol beta yields

0.80.6趋势判断：计算该波动率序列的短期均线（5）与中期均线（21。短期均线（A5：代表波动率的近期速度和方向，对变化敏感。中期均线（A21的中期趋势和均衡水平，更具稳定性。轧差信号：通过比较MA5与MA21的相对位置，判断波动率的边际动向。信号A：风控敞口放开（5≤21。表明近期波动率趋于平稳或下行，无论当前绝对波动率水平是高是低，其恶化（上行）的动能正在减弱。市场环境可能正从高波动期向低波动期过渡，或处于稳定的低波动期。策略执行：策略切换到指数增强模式。在此模式下，投资组合致力于最大化超越基准指数的超额收益。这意味着保持较高的主动风险预算。对各类风格因子采取较高的暴露。个股选择上更侧重于阿尔法预测的权重，允许一定的偏离度。信号B：风控敞口收紧（MA5>MA21）。表明近期波动率已开始边际上行，即波动率聚集效应的聚集阶段正在发生。这是一个前瞻性的风险预警信号，提示市场不确定性正在增加。策略执行：策略切换到类ETF抽样复制模式。在此模式下，投资组合的首要目标是控制跟踪误差，保全前期胜利果实。这意味着：大幅降低主动风险预算。收敛对各类风格因子的暴露，使其尽可能贴近基准指数。个股选择上更注重流动性、权重匹配，采用行业中性、风格中性的配置，以组合优化的方式模拟指数，牺牲部分超额收益以换取组合的稳健性。图19：Barra波动率截面平均，MA5VSMA21 图20：模型信号，1为指增，-1为ETF1.8 11.61.41.2010.80.6-1ma5 ma21在动态风控框架中，指数增强模式与类ETF抽样模式采用差异化的风险预算分配方案。为降低频繁调仓产生的交易成本，并满足监管部门对产品运作稳定性的要求，本文将风控参数的调整机制从连续优化转化为离散状态切换。具体而言，核心风控参数包括Barra敞口、行业暴露限制、个股权重偏差约束等，均被预设为有限的离散等级。当市场波动率信号触发模式切换时，系统将在这些预设的离散参数集中进行整体跳转，而非连续的渐进调整。这种设计在保证风控有效性的同时，显著降低了不必要的换手。1ETF模式则采用严格的风险控制以维持组合稳定性。表1：风控模型参数Barra敞口成分内权重个股偏离行业偏离调仓频率类ETF模式±0.1标准差90%0.20%1%月频+模式切换指增模式 ±0.3标准差80%0.50%4%月频动态风控实证检验为实证检验动态风控模型在控制回撤方面的有效性，设计如下回测方案，通过对比静态与动态风控策略的中证500指数增强组合绩效表现进行论证。股票池：中证全指成分股。策略组合：组合A（基准策略）采用固定的风险预算，其风控参数保持恒定，代表传统的静态风控模式；组合B（动态风控策略）采用动态风险预算，其风控参数将根据前述的波动率信号在指增模式与类ETF模式之间进行离散切换。两个组合的风控参数如表1所示。信号计算频率：每月初进行。调仓执行：在信号计算后的第一个交易日进行调仓交易。交易成本：假设交易成本为0.15%，双边征收，以模拟实际的交易和冲击成本。图21：指增策略框架，fof99,构建对齐整体收益/回撤水平的组合。在评估动态风控模型的增量价值时，关键前提是构建一个具备市场代表性的基准组合。鉴于不同管理人在Alpha策略的因子暴露、频段选择和算法模型上存在显著差异，其阶段性收益与回撤表现各异，若直接与某个特定策略对比，其结论可能受该策略特定周期性的干扰而缺乏普适性。本文构建的静态风控组合A，在绝对收益与回撤水平上，力求与市场公募指增产品的整体表现进行对齐。从而将实证分析的核心聚焦于检验动态风控机制本身所带来的边际贡献。绝对收益方面，截至2025年10月30日，采用动态风控的组合B累计收益为36.87%A34.10%。最大回撤（202531847日期间）14.85%14.87%。然而，在衡量综合风险收益B2.11A2.00。这初步表明，动态风控模型在承受相近损失的条件下，获得了更优的单位风险回报。图22：静态风控：指增组合净值VS中证500净值图23：动态风控：指增组合净值VS中证500净值1.41.41.31.31.21.21.11.1110.90.90.80.82025010220250407202507042025092620250102202504072025070420250926组合净值中证500净值化组合净值中证500净值化超额收益方面，B6.11A3.96%2025年第三季度市场波动加剧、超额回撤普B成功将最大超额回撤从组合A的4.18%大幅压缩至2.34%。图24：2025年累计超额：静态风控VS动态风控 图25：2025年超额回撤：静态风控VS动态风控1.071.061.051.04

20250102 20250407 20250704 202509260-0.005-0.01-0.0151.03 -0.021.021.0110.9920250102 20250407 20250704 20250926

-0.025-0.03-0.035-0.04-0.045累计超额_固定风控 累计超额_动态风控 超额回撤_固定风控 超额回撤_动态风控动态风控机制导致组合换手率显著提升。截止2025年10月30日，静态风控组合累计双边换手率为11.5倍，年化双边换手率13.8倍。同期，动态风控组合累计双边换手率为20.2倍，年化双边换手率为24.2倍。10图26：101.61.41.210.80.60.40.20表2：绩效评价，静态风控VS动态风控，截止2025-10-30静态风控动态风控收益率34.10%36.87%累积净值1.3411.3687年化收益42.73%46.31%最大回撤-14.87%-14.85%最大回撤开始时间2025-3-182025-3-18最大回撤结束时间2025-4-72025-4-7年化波动率20.70%21.27%夏普比率2.00112.1153年化超额收