• 研究数据范围广泛，涵盖全球发达市场股票（2004-2018年）、标准普尔GSCI的24个商品指数和26个发达及新兴市场货币汇率，选取多种另类风险溢价策略分析，包括股票的价值、市值、动量、质量及低贝塔策略，商品及货币市场的动量和价值策略 [page::0][page::5].

- 拥挤度指标基于价格，反映投资者同步流入对应组合产生的系统性影响，计算公式详见图1，核心为考虑收益残差与策略多空头头寸的相关性 [page::1].

• 拥挤度对发散性溢价（如动量策略）产生负面影响。动量策略大量资金流入使资产价格形成正反馈循环，短期内表现优异但随时间推移出现泡沫破裂风险，动量收益率与市场交易量呈负相关（图2）。高拥挤度下，动量等发散性策略未来24个月的溢价明显降低，低拥挤度则表现较好（图5，图6）：

• 【表1：拥挤度对发散性策略收益表现的影响】

| 资产类别 | 拥挤度 | 样本数 | 第1个月收益 | 第1-6个月收益 | 第1年收益 | 第2年收益 |
|------------------|--------|--------|-------------|-----------------|------------------|-----------------|
| 股票动量 | 高拥挤 | 173 | 0.64% | -2.25% | -5.91% | 1.42% |
| | 低拥挤 | 173 | 1.21% | 4.58% | 6.86% | -0.52% |
| | 差异 | | -0.57% | -6.83% | -12.78% | 1.63% |
| 股票低贝塔系数 | 高拥挤 | 173 | -2.25% | -13.75% | -20.11% | -6.97% |
| | 低拥挤 | 173 | 0.40% | 3.61% | 8.74% | 9.26% |
| | 差异 | | -2.66% | -17.36% | -28.85% | -16.25% |
| 股票质量 | 高拥挤 | 173 | -0.11% | -3.64% | -4.74% | -0.60% |
| | 低拥挤 | 173 | 0.61% | 4.16% | 8.72% | 0.53% |
| | 差异 | | -0.72% | -7.80% | -13.47% | -0.76% |
| 货币动量 | 高拥挤 | 248 | 0.17% | -0.21% | -1.05% | -0.04% |
| | 低拥挤 | 248 | 0.20% | 1.04% | 1.38% | 1.46% |
| | 差异 | | -0.04% | -1.26% | -2.44% | -1.43% |
| 商品动量 | 高拥挤 | 260 | 0.33% | 1.28% | -3.21% | 5.59% |
| | 低拥挤 | 260 | 0.64% | 0.77% | 2.32% | 5.43% |
| | 差异 | | -0.31% | 0.51% | -5.53% | -0.18% |

- 发散性策略在高拥挤度时期未来表现显著受挤压，中长期收益降低 [page::5][page::6].

• 拥挤度对收敛性溢价（如价值策略）产生正向影响。价值策略资产价格形成负反馈机制，拥挤度高时估值差距收敛加速，收益率与交易量呈正相关（图4）。高拥挤度下，股票价值策略及货币价值策略未来表现较优（图7，图8）：

• 【表2：拥挤度对收敛性策略收益表现的影响】

| 资产类别 | 拥挤度 | 样本数 | 第1个月收益 | 第1-6个月收益 | 第1年收益 | 第2年收益 |
|-------------|--------|--------|-------------|--------------|------------|-------------|
| 股票价值 | 高拥挤 | 111 | 0.69% | 5.85% | 5.45% | -4.64% |
| | 低拥挤 | 111 | -0.85% | -5.71% | -11.61% | -6.91% |
| | 差异 | | 1.54% | 11.56% | 17.05% | 0.54% |
| 股票规模 | 高拥挤 | 173 | 0.86% | 2.19% | 3.55% | -4.63% |
| | 低拥挤 | 173 | 0.87% | 4.76% | 7.67% | 2.19% |
| | 差异 | | 0.00% | -2.58% | -4.12% | -7.41% |
| 货币价值 | 高拥挤 | 186 | 0.62% | 2.72% | 5.04% | 2.26% |
| | 低拥挤 | 186 | 0.29% | 0.94% | 1.32% | 0.97% * |
| | 差异 | | 0.33% | 1.78% | 3.72% | 1.29% |

- 股票规模策略未呈现明显拥挤效应，可能受跨国不同风险溢价结构影响 [page::6].

• 总结：拥挤度对不同类型风险溢价策略影响截然不同，需区别对待。发散性溢价拥挤时未来收益下降，收敛性溢价拥挤时未来收益提升。目标波动率管理可提高发散性策略表现，但对收敛性策略效果有限 [page::6][page::7].

招商定量·琢璞系列 | 拥挤度对另类风险溢价的影响——详尽分析

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一、元数据与概览

• 标题：招商定量·琢璞系列 | 拥挤度对另类风险溢价的影响

- 作者及机构：招商定量任瞳团队，招商证券

• 发布时间：2021年2月4日

- 主题：本报告聚焦于金融市场中“拥挤度”（Crowding）对另类投资的风险溢价尤其是两大类风险溢价——发散性溢价和收敛性溢价的影响，涵盖全球发达市场股票、大宗商品和货币市场。

• 核心论点：市场普遍认为风格的高拥挤度会导致未来收益率下滑，但本文推翻这一简单认知，区分了发散性溢价（例如动量策略）和收敛性溢价（例如价值策略）两类，发现拥挤度对不同风险溢价的影响截然不同：拥挤度会削弱发散性溢价的未来表现，而收敛性溢价则可能因拥挤度而获得相对更优表现。

- 目的：此文推荐并解读了一篇经典文献，通过全球多资产数据，实证测试拥挤度对风格风险溢价的微观影响，同时对A股市场风格拥挤度及影响做了初步应用探讨，以期为投资者提供科学的风格拥挤度认知和管理思路。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 引言与背景

报告首先指出当前市场风格出现明显分化，成长和质量风格大幅走强，传统的价值风格持续低迷，资金大量追逐强势风格带来拥挤担忧。文中引用文献以全球发达股市、商品和货币市场为样本，定义了两种风险溢价：

• 发散性溢价：投资者追逐趋势让收益进一步加剧，典型如动量策略。

- 收敛性溢价：投资者的行为促使估值差异收敛，典型如质量和价值策略。

本文旨在探查不同风险溢价在拥挤度变化情形下的表现差异，反映了当前市场对因风格拥挤而受挫的普遍担忧提出了更加细致的见解。[page::0]

2.2 数据和方法

数据范围广泛：

• 股票：2004年9月至2018年5月，全球发达市场流动股票。

- 商品：标准普尔GSCI的24个商品指数，1999年至2018年。

• 货币：26个发达及新兴市场货币汇率，2000年至2018年。

策略涵盖价值(市净率)、规模(市值)、动量、质量(资产回报率)、低贝塔，以及商品和货币市场特有的价值和动量策略。

拥挤度指标基于价格余差和资产间同步性，体现资金流入使资产价格联动增强，计算公式设计考虑了策略组合中的多空头权重，有效量化了市场资金的“拥挤”程度。

方法上，研究把拥挤度高低分为前20%（高）和后20%（低）进行排序，观察未来24个月内各策略的风险溢价表现，便于比较拥挤度不同阶段的表现差异。[page::1]

2.3 发散性溢价的影响机制与实证

发散性溢价（以动量策略为例）机制：

• 大量资金流入使资产价格形成正反馈循环，赢家越涨越多，输家越跌越深，短期内收益提升（对应图1蓝色块“Long Winners”与“Short Losers”）。

- 但这种脱离基本面的泡沫行为难以持续，最终将导致价格修正甚至崩盘。

图2中的带有显著负相关度( \( R^2=0.60 \) )的散点图表明：股票动量策略年化收益率随着市场成交量增加而下降，表明拥挤和流动性增大会减少动量的收益，这一点突出体现了拥挤度导致发散性溢价策略长期表现恶化的论点。

进一步的实证显示，高拥挤度下发散性策略的未来24个月风险溢价显著低于低拥挤度状况，持续表现为低收益（如图5及图6），收敛趋势明显，且表1细化量化了多资产类别发散性策略不同时间段的收益差异，统计显著性强。例如，股票动量策略高拥挤状态下第1年平均溢价-5.91%，而低拥挤时为6.86%，差距达到12.78%，体现拥挤对发散性溢价的长期负面效应。[page::2,3,4,5]

2.4 收敛性溢价的影响机制与实证

与发散性策略相反，收敛性溢价（以价值策略为例）呈现负反馈回路：

• 投资者购买被低估资产促使其价格上升，卖出高估资产促使价格下降，估值差距收窄（见图3）。

- 大量资金流入加快估值差收敛，策略表现短期内受益。

• 价值投资者有“锚定点”，即估值差距为零时的合理价格，减少泡沫风险。

图4显示价值策略年化收益率与市场交易量呈正相关，支持上述逻辑。

实证分析（图7、图8及表2）进一步证明，高拥挤度提升了收敛性溢价的表现，尤其在股票价值与货币价值策略中更为显著。而股票规模策略的表现则异常，拥挤度高低对其未来溢价表现无显著影响，原因可能是不同国家规模溢价风险差异较大。整体证据说明拥挤可能是收敛性策略的“助力”，并非一味风险。[page::2,3,5,6]

2.5 文章结论及投资启示

• 拥挤并非所有策略的敌人，发散性策略（动量、低贝塔等）长期受损于拥挤度增加，投资者应警惕羊群行为带来的未来减益风险。

- 收敛性策略（价值、货币价值）因拥挤而获益明显，是拥挤度影响下的重要资产配置考量因素。

• 目标波动率管理等技术手段，对不同类型策略的拥挤状况带来不同影响，管理效率需结合风险溢价特征设计。

- 研究具有全球市场横向覆盖，适用性强，但同时提示投资者应“辨证”看待拥挤效应，非一刀切的负面解读。

报告还强调，相关结论源自发达市场数据，存在模型失效风险，谨慎应用于变化中的市场环境。[page::6,7]

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三、图表深度解读

图1：资本流入后动量策略预期

• 描述：图示动量策略中“Long Winners”和“Short Losers”的价格走向趋势，诠释了拥挤资金推动持续趋势的正反馈机制，箭头显示价格的上升与下降循环，以及潜在崩盘风险。

- 解读：资金流入短期推高表现优异资产价格，强化动量溢价，但带来潜在泡沫和价格崩盘风险。

• 联系文本：佐证了拥挤对发散性策略短期积极但长期潜在破坏性的双重性。

- 限制：无量化数据，归纳模型示意，实际市场可能复杂度更高。[page::1]

图2：动量策略与市场交易量负相关散点图

• 描述：横坐标为年化交易量，纵坐标为动量策略年化收益，30余个观察点形成明显线性负相关，\( R^2=0.60 \)。

- 解读：成交量增加（拥挤扩大）对应动量收益下降，验证拥挤度负效应。

• 联系文本：实证数据强力支持资金拥挤度减少发散性风险溢价表现的假说。

- 限制：因观测期及样本构成限制，动态变化及极端事件影响需进一步探讨。[page::2]

图3：资本流入后价值策略预期

• 描述：图示价值策略中“Long Cheap”和“Short Expensive”资产价格路径，显示如何通过大量资本推动估值收敛。

- 解读：拥挤资金促进资产价格快速向合理区间回归，价值策略收益短期被拥挤程度增强。

• 联系文本：阐释了收敛性风险溢价正反馈机制。

- 限制：示意图，无实证细节。[page::2]

图4：价值策略与市场交易量正相关散点图

• 描述：横轴为年化交易量，纵轴为价值策略收益，呈正相关但相关系数较低，\( R^2=0.16 \)。

- 解读：拥挤资金增加有助于价值策略收益改善，但相关度不如动量策略显著。

• 联系文本：实证中收敛策略拥挤正效应的支持。

- 限制：较弱相关性体现因素复杂性，强调需结合具体策略分析。[page::3]

图5及图6：发散性策略拥挤度影响（动量、低贝塔、质量、货币动量、商品动量）

• 描述：

- 图5中动量策略高拥挤度组（蓝色虚线）累计溢价低于低拥挤度组（绿色实线），差异随时间扩大。
- 图6展示多种发散策略均呈现类似趋势，高拥挤度表现下降，低拥挤度的持续表现优异。

• 解读：跨资产的一致性证实拥挤对发散策略的压制作用。

- 联系文本：强化拥挤度负效应的普遍规律。

• 限制：未揭示拥挤度变化的驱动原因，亦未覆盖所有风险策略。[page::4]

表1：发散性风险溢价表现量化

• 内容：

- 包括股票动量、低贝塔、质量，货币动量和商品动量。
- 统计数据表明，在未来6到12个月，低拥挤度组均明显显著优于高拥挤组。
- 例：股票动量Year1的收益差异达-12.78%，显著负向。

• 解读：拥挤度作为一个可量化风险因子，显著影响发散性策略资产价值表现。

- 限制：受限于统计检验及样本覆盖，风险敞口异质未完全涵盖。[page::5]

图7及图8：收敛性策略拥挤度效应及分资产表现

• 描述：

- 图7：股票价值策略高拥挤度组表现优于低拥挤度组。
- 图8：细分为股票价值、股票规模、货币价值。股票价值和货币价值拥挤效应积极，规模策略较弱。

• 解读：收敛性溢价拥挤度与未来收益呈正相关，但规模策略表现差异提示多维度复杂性。

- 限制：规模策略表现异常，可能需要更多跨市场、因子解释。

• 联系文本：进一步佐证拥挤对收敛性策略正向鼓励作用。[page::5,6]

表2：收敛性风险溢价表现

• 内容：

- 统计收敛性策略收益，同样高拥挤度一般收益更佳（如股票价值策略高低拥挤组第1年溢价相差17.05%）。
- 统计显著级别多为较高水平，增添结论说服力。

• 解读：拥挤程度较高时，收敛性策略因资金加速估值回归而短中期表现较好。

- 限制：规模策略表现不显著，揭示风险溢价策略多样性复杂性。[page::6]

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四、估值分析

本报告并未涉及具体公司或资产的估值模型、目标价或评级，也未使用DCF或市盈率等常见估值方法，属于策略性风格效应研究，核心为统计实证分析和理论框架构建，侧重于拥挤度对风险溢价变化的因果推断。因此，估值分析不适用。

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五、风险因素评估

• 模型失效风险：结论基于历史发达市场数据，在不同市场环境或极端情形下，拥挤度指标及策略表现可能失效。

- 样本限制与时效：数据截止2018年，未涵盖之后可能的市场异常期，如疫情冲击等，非常态风险环境下表现未明。

• 策略异质性：发散性和收敛性策略定义存在主观分界，且混合策略模式可能表现复杂。

- 市场结构变迁：全球流动性、投资者行为及监管动态变化可能改变拥挤度影响机制。

• 投资者行为偏误：拥挤度可能诱发系统性风险事件，对投资者资产配置安全构成威胁。

报告虽无缓解建议细节，但通过强调辨证观点和风险管理技术（如目标波动率调整）给予间接建议，提示投资者需灵活调整拥挤度对策略配置的影响。[page::7]

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六、批判性视角与细微差别

• 拥挤定义及度量复杂：文章视拥挤主要为价格相关性和资金流同步，忽视了其他拥挤维度如杠杆水平、市场结构性特征等。

- 策略边界模糊：部分指标（如质量）同时具备发散和收敛特征，分类可能过于绝对，影响结论普适性。

• 样本覆盖和时间窗口限制：大宗商品和货币市场的市场结构和投资者行为存在高度异质性，横跨多个市场的分析可能忽视局部特殊性。

- 统计显著性分析偏差：部分数据置信区间较宽，未能充分说明所有策略均存在明确拥挤度效应。

• 规模策略表现异常：规模策略没有拥挤影响迹象，暗示风险溢价理论的复杂性和市场差异，需要更多细分研究。

- 结论谨慎应用：报告强调模型可能失效，提示读者理性对待报告结论，避免简单复制应用于所有投资决策。

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七、结论性综合

本报告通过详尽实证和理论分析，创新性地对市场拥挤效应下另类投资的不同风险溢价类别表现进行了分类与评估。其核心洞见在于区分“发散性溢价”与“收敛性溢价”对拥挤度敏感性的截然不同反应：

• 发散性溢价（如动量策略）短期受拥挤资金吸引表现优异，但中长期拥挤破坏正反馈机制，策略表现显著下降，风险显著增加。此结论由图2、图5、图6及表1提供了强有力的经验支持。

- 收敛性溢价（如价值策略）资金涌入加速估值差收敛过程，拥挤度提高增强收益表现，形成正反馈，表现由图4、图7、图8及表2多维数据验证。

• 规模策略的异质表现提示风险溢价理论及拥挤定义需更加细化，不同市场及因子策略有别致特点需慎重识别。

- 拥挤度并非普遍恶劣现象，投资者需根据风险溢价类型及市场阶段“辨证”运用拥挤度指标，理性管理投资组合风险，结合诸如目标波动率管理等工具优化风险收益。

整体来看，报告深化了风格投资及另类风险溢价管理的理论与实践认知，拓展了市场对“拥挤度”的理解边界，具有重要的策略和学术价值。投资者应结合A股及全球市场的特定环境谨慎应用相关结论，积极拓展对拥挤度因子及管理的研究和实践。

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综上，招商定量·琢璞系列报告《拥挤度对另类风险溢价的影响》以扎实的理论和丰富样本数据，清晰划分并系统检验风格拥挤对另类风险溢价的双重影响机制，为理解当前市场风格分化及其风险机制提供了宝贵的研究框架和实践指导。[page::0-8]

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以上分析详尽覆盖了报告中所有重要论点、数据、图表和结论，并清晰传达了金融专业的复杂概念，希望能为您的投资策略和学术研究提供有效参考。

报告