我们挑选了10家量化私募，其指增产品超额收益自2021年起相关性中位数高达0.6，远高于公募量化指增超额相关性中位数，后者仅为0.4，说明量化私募模型存在高度同质化的可能。

　　我们采用机器学习的方法，分别使用三组完全不同的机器挖掘特征组，预测不同尺度下的股票收益，并针对不同股票池构建多空组合。发现各组合在样本外的表现呈现高度相似性，扣费后的回撤期与量化指增产品的超额回撤期类似，这进一步增加了量价模型存在高度同质化的可能性。

　　最后我们对量价模型的样本外组合进行分析，发现其在中信一级行业是未获取显著超额收益，在风格上的暴露也大都呈现周期性。除此之外，我们发现有两点值得注意：1. 量价模型长期在流动性因子上保持负向敞口，且在2021年8月达到极值，随后呈现周期性走势，恰恰对应了量价模型扣费后的回撤期。2.市值因子和动量因子的暴露情况十分接近，且均维持较大的正向暴露。

　　经过分析我们认为市值敞口与流动性敞口的差值若处于高位，此时量价模型倾向于持有流动性差的大市值股票，存在微观交易结构恶化的可能性，模型也将会迎来超额回撤阶段。

　　风险提示：本结论基于历史统计与量化模型，存在历史规律与量化模型失效的风险。