Alpha策略已死？还是我们都在错误的方向上寻找圣杯？
过去半年回测了上百个多因子模型，从传统价值因子到另类数据，结果令人沮丧。年化收益勉强跑赢基准，夏普比率甚至不如简单的指数增强。更讽刺的是，用机器学习做的非线性因子组合，在样本外表现比线性回归还差。最近和几个私募朋友交流，大家普遍反映传统Alpha策略正在失效。是市场结构变了？还是因子过度挖掘导致预期收益被摊薄？亦或是我们太过执着于寻找统计显著性，反而忽略了真正的经济逻辑？
现在业内开始流行另类数据，但卫星图像、网络爬虫这些数据源的处理成本高得惊人，小团队根本玩不起。更可怕的是，当所有人都开始用相似的数据和模型时，所谓的Alpha会不会又变成新的Beta？
想听听各位的看法：我们是不是该重新思考Alpha的本质？或者该放弃寻找长期稳定的Alpha，转向更灵活的策略轮动？
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