本文首发于公众号"蒙玺投资"。 （点击↑↑ 上图查看详情 ） 在 量 化 投 资 的 诸 多 指 标 中 ， 超 额 收 益 最 受 投 资 者 关 注 。 如 何 判 断 投 资 组 合 的 超 额 收 益 来 源 是 否 稳 定 ， 怎 样 评 价 Quant 的 投 资 能 力 是 否 优 秀，都离不开对超额收益的计算、拆解。 同时，在日常投研中，当某个策略进行实盘产生业绩后， Quant 并不止步于此，而是会对业绩进行进一步的归因和拆解， 明白其收益或 者亏损的来源，这一步骤是 Quant 在盘后进行策略迭代的关键。 蒙玺投资成立于2016年，是一家专注于量化投资的对冲基金公司。依托强大的数据挖掘、统计分析和软件开发能力，公司构建了覆盖多市场、多品种的量化 资产管理平台。 超额收益（Alpha），指投资组合相对于某一基准（如市场指数或无风险收益率）的超额回报。它反映了策略通过主动管理（如选股、择 时、套利等）超越被动基准的能力。核心公式如下： 超额收益=投资组合收益率-基准收益率 如果基准是市场指数（如沪深300），则超额收益代表"跑赢市场"的部分；如果基准是无风险利率（如国债收益率），则反映承担风险 ...

核心观点 - 投资者需通过业绩归因分析基金收益来源 区分真实Alpha能力与伪装Beta风险 避免因市场风格切换或策略底层逻辑不适配导致的业绩波动 [4][5][10][13][14] 策略一致性与有效性评估 - 量化基金需验证行业偏离度控制 若真实运作偏离度超过5%或与披露不符 可能隐藏高风险 [7] - 分析收益中各因子贡献度 如市值因子、波动率因子、估值因子 若持续高暴露于单一因子（如小盘股） 收益可能依赖风险溢价而非选股能力 [8] - 检查量化基金是否加入人工干预 系统性纪律性为核心 极端市场事件中人工干预（如手动降仓或调整持仓结构）可能影响策略一致性 [9] 收益风险来源分析 - 中性策略通过股指期货对冲市场风险 赚取选股Alpha收益 但基差成本（如基差快速收敛）可能导致多头Alpha衰减与空头成本增加 引发回撤 [12][13] - 宏观策略依赖多资产（股债商）低相关性均衡配置 若全球资产价格混乱导致低相关性失效 策略底层范式受挑战 净值回调后需等待相关性恢复修复 [13] 能力与运气辨别 - 业绩归因可区分收益来源 避免将短期高风险暴露收益误判为选股能力 市场风格切换后缺乏真本事的基金业绩可能快速回落 [14] - 长期年化收益超过20%且经历两轮牛熊的基金 更可能具备可持续投资能力 仅一两年突出表现需延长观察期验证 [16]