短期确定性

我们在去年四季度开始就有比较明确的观点：

2025年的A股市场可能仍有较大波动，市场仍需较长时间去寻找长期结构，但短期确定性最强的就是市场的高活跃度。

在2024年9月底发出的政策大礼包后，在市场参与者对国内经济的预期转向后，在春节前后由DeepSeek、宇树科技等引爆的国内科技等民营企业崛起，《哪吒2》国漫票房的爆发式增长后，对于A股市场来说，虽然带动的都是结构性行情，但这些引爆点都促使大A当前的成交量和活跃度持续保持高位。

超额收益的三大驱动因素

市场的高活跃度与量化股票策略的超额收益存在强正相关性，而本质上，个股活跃度部分决定着超额收益的胜率。

总体来看，影响股票Alpha收益的三个因素包括：

    1)IC：alpha因子和未来alpha收益的相关系数，代表因子预测能力；

    2)Alpha的波动率（Vol）：个股的分化度越高，股票间的alpha差异越大，能获得的alpha越多；

    3)Alpha因子的zscore，用来衡量个股在这个信息维度上的信号强弱。

那么对于策略而言，超额≈IC*Vol + 极端事件影响，IC代表了当前市场下策略的预测准确度，代表超额的“胜率”，主要受到市场风格的影响；

Vol是个股之前的分化程度高低，如果个股的差异度大，那么预测正确带来的超额空间更大，代表超额的“赔率”；

除此之外，市场阶段性会遭受极端事件的影响，这些事件会通过资金维度来改变市场的交易结构，往往无法通过常规的风格解释，因此需要单独列出来。

我们通过不同维度的市场数据来观测这三个维度的状态，以此来辅助判断当前市场是否有利于超额收益的获取，比如前述的市场活跃度便是影响“胜率”的一个因素（与量价相关）。

其他影响“胜率”的还包括大小盘风格、基本面风格、量价风格等。

当然，上图列出的也仅是一部分可观测维度，我们可以更多的丰富这个框架。

中高频策略的关键指标：换手率

中高频量价策略的预测周期一般以日内为主，辅以1~5天的预测，这部分预测收益的高低主要取决于市场的流动性水平，流动性水平充裕，交易的摩擦成本低更低，个股日内的振幅较大，高频策略越受益。

而比较直观能反应流动性水平的指标就是万得全A的日均换手率，成交额没有考虑到自由流通市值的时序变化，不够客观。

数据截止：2024年12月31日；来源：WIND

基于2017年至今的数据，全A的换手中位数1.06，结合当前市场总市值，也基本对应当前万亿成交的水平。

全A换手率中枢在2022年9月之后下落至1%，且在2022-2024年经常处于1%以下，这也是中高频量价策略近两年的表现不佳的原因，尤其是2024年的6-9月，9月行情启动后，全A换手骤升至4%后回落（4%是一个极端值，历史不常有），但目前仍然处于1.3%左右的中高位。

1%作为中高频策略能否正常运作的分水岭，每高0.1%中高频策略的alpha都会有相应的线性提升。

未来真正的Alpha，或将属于那些能同时驾驭流动性红利、因子逻辑变迁与极端风险定价的复合型策略。而对于普通投资者，最简单的启示或许是：当你在K线图中看到“万亿成交”时，它不仅是市场的狂欢，更是一套精密量化算法的无声战场。

风险提示：
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