Q：随着A股有效性逐渐提升，当下择时的性价比如何？
A：从理论和实践上看，长期平均收益率越低且波动越大的资产越有利于择时，如商品期货市场——长期持有多头仓位的收益约等于通胀收益，并未增加额外收益，最终到手收益或不如银行理财。且期货市场波动较大，预测模型可获取较高的择时收益，同时长期持仓收益也几乎未有损失。比如CTA时间序列类的策略侧重预测中短期价格的变化，而CTA宏观策略则侧重预测中长期价格的变化，由此获取一定收益。实践上来看，两类策略都有长期成功的案例。
在早期的A股市场上，择时也曾起到很好的效果。2001-2010年A股市场年化波动率高达60%左右，当时市场巨大波动性带来的择时机会确实可以降低风险的同时还增加收益。
但在当前的A股市场，择时的性价比并不高：
1、作为最直接参与和分享经济发展红利的投资工具，拉长投资期限来看，股票是最为优质的投资品种：
■ 上证指数自1990年上市至今，年化复合收益率11%左右。更具代表性的万得全A指数，在2006-2022期间年化复合收益率也超过12%——均未包含分红收益——A股的贝塔收益本身就已较为可观。另外从风险角度而言，近六年A股的年化波动率也已经下降到20%左右，指数择时的收益风险比由此也大幅下降。
2、降低最大回撤意味着对择时胜率的要求极高，而完美躲过每一次市场大跌几乎是不可能完成的目标：
■ A股从1998年以来，历史上曾出现过七次趋势性下跌，大约每三年半左右发生一次，下跌时间为半年至一年，期间指数跌幅30%左右（包括1999-2002、2003-2005、2005-2008、2009-2012、2013-2015、2016-2018、2019-2022）。只要时间拉到足够长，最大回撤 ≈ 最大敞口 × 满仓策略历史平均最大回撤。和一直保持约定最大敞口的产品相比，带择时的产品波动率虽有所下降，但两类产品线的最大回撤基本可比——而最大回撤恰是大部分投资者最为关心的指标之一。
3、相比固定敞口产品，股票择时一般需要通过降低敞口实现：
■直接降低股票仓位：这属于相对较差的方法，降仓期间相当于放弃了这部分仓位的阶段性收益，几乎是与“A股长期向上的贝塔收益+超额收益”做对抗。再加上当前A股量化选股策略超额还比较高，动态调整股票部分仓位收益损失较大，基本不太可能通过择时来弥补；
■做空股指以降低敞口暴露：这个方法相对稍微好一些，但由于中证500股指长期贴水，在牺牲了长期向上的贝塔收益的同时，还额外承担了股指对冲的成本，择时也很难弥补掉这部分损失。
对于市场本身的短期波动，预测和判断的难度非常大，而规避此类风险所“付出的代价”与“期望收益”是不匹配的。
“期望收益”有两方面：最理想的是希望通过市场择时来提升收益，但这需要极高的择时胜率，在当前的A股市场不太可能实现；次之的目标是降低风险，但如前文所述，“让渡收益”基本是确定的，但“控波动降回撤”则充满不确定性且效果有限——降低波动率还有一定实现空间，而降低最大回撤较难实现，并非主观意愿所能决定。从实践上看，择时带来的潜在收益是非常不确定的。
“付出的代价”是“放弃收益”，在A股贝塔收益和机构超额收益都较好的情况下其实损失不小。而且大部分择时策略偏右侧交易，而市场在较大跌幅后反而收益风险比更为理想，彼时“放弃收益”，再考虑到还有额外支付的对冲成本，“付出的代价”大概率不能得到有效补偿。
投资者需对当下A股择时的意义和价值重新做深入思考和评估，且需要较长的评估周期。
Q：如何找到优化收益风险比的有效解决方案？
A：在基金市场中，不乏一些长期业绩表现优异多头产品，但作为高风险高仓位运行的产品线，波动率相对也更高，如果投资者对策略及市场的周期性理解度不够，可能出现“高点买入低点卖出”，“基金赚钱而基民不赚钱”的情况也时有发生。在我们看来，单一策略难以分散风险及抵御周期，但通过科学构建收益来源多元及分散的策略组合，则有助于提升产品收益风险比和客户持有体验。未来一段时间里国内经济环境、国际宏观环境仍存在较强的不确定性，对于风险偏好较低、对回撤较为敏感的投资者来说，多策略产品是不错的选择。
优秀的多策略产品可通过不同策略之间的弱相关性进行科学组合、力求提供更高的投资性价比，我们梳理大概有以下三个特征：
1、强化策略组合，持续优化风险收益比
■ 过往大家可能会对“资产配置”更为熟悉，其更侧重自上而下的“多资产的贝塔择时”，一般用宏观数据和指标，用主观或量化的方法在股票、商品、外汇、债券等各大类资产进行动态配置，分散系统性风险平滑波动。
■ 而 “多策略组合”的底层策略一般有着各自独立的Pure α，一般以量化对冲为打底策略，在此基础上增加多个相关性较低的进攻型策略，收益来源多元化且足够分散。依照目标波动率通盘考虑各子策略的风险预算、相关性、仓位占比，更侧重自下而上进行组合优化，绝非简单策略拼盘。
■ 资产配置类产品相对拥有更大的规模容量，但多策略产品具有更优的收益风险比——以代表性产品为例，采取多策略配置的千禧基金夏普率约2.57，收益回撤比约1.9；采用宏观资产配置策略的桥水Pure α基金夏普率约0.65，收益回撤比约0.48。
■ 近年来，国内多策略管理人也逐步建立成熟严谨的投资体系，不断开发迭代子策略，进一步丰富收益来源；并通过较长时间的研究力量投入以及实盘交易验证，持续优化提升产品风险收益比。
2、侧重可预期的目标波动率，确保不出现太大偏离
■ 任何收益都是与风险相伴相生。关于风险评价指标，大家过往对“最大回撤”相对更为熟悉，指的是“选取某一时段，产品出现最大的亏损比率”。
■ 波动率则用来衡量资产收益率的不确定性，用于反映金融资产的风险水平。净值曲线上下抖动越剧烈，波动率越高；反之净值曲线越平缓，则波动率越低。
■ 年化波动率是收益的标准差，最大回撤则是收益分布的极值表现——后者数据点越多，出现极值的概率越大。一般来讲，产品成立时间越长，经历极端行情次数可能越多，理论上最大回撤刷新记录的概率越大。“最大回撤记录就是用来打破的，也迟早会打破”，由此在基金圈广为传播。
■ 对投资者来说，相较最大回撤的不可控，年化波动率更为可评估和可参考，是考察多策略中低风险产品线的重要观察指标，从多视角评价风险控制表现和收益获取能力——即是否用可控的波动换取到预期的收益；
■ 对基金经理来说，需要依据产品的风险等级设定投资组合的目标波动率——即收益承担的可预期风险，并以此指标来设定各子策略的风险预算及仓位占比，投资组合需要围绕目标波动率上下浮动，确保不出现太大偏离。
3、侧重可量化的风险预算，实现更为精细化的风险管理
■ 风险预算，是指将投资组合的风险进行度量和分解，根据事先设定的目标波动率，将风险配置于不同的策略类别，使风险水平整体保持在可承受的预算范围内，通过对风险的跟踪与监控，进行子策略仓位分配及风险配置的动态再平衡。
风险预算对获取绝对收益非常重要，为实现更精细化的风险管理，需要考虑以下因素：
a. 不同风险因子的配置
如股票市场的贝塔风险、风格和行业风险，债券市场的利率风险、久期风险、信用风险，如果做全球多策略，还有汇率风险等因素，均需在组合层面一并纳入风险预算考量。假设存在一个子策略是地产行业信用债套利，另一个子策略是能源行业信用债套利，表面看低相关，但实际上都暴露了信用风险。
b. 极端风险下的共振
正常情况下，有不少资产和策略呈现低相关性，但在2008年全球金融危机极端情境下，绝大部分资金倾向降低风险偏好，降杠杆，追逐流动性。致使很多策略都出现高度相关性。在2022年，CTA子策略出现较大回撤、短期相关性较高时，风险集中在本质上单一的回报来源的管理人表现不佳，而风控优越、因子成熟、适时调整的管理人则表现平稳。对于这样极端风险下的共振，需要机构进行风险预算时保留足够空间，并动态调整。
