第二个，叫‘市场拥挤度模型’。这个模型的功能是监测市场上哪些因子、哪些策略、哪些股票正在变得拥挤。如果某个因子的拥挤度超过了阈值，我们就主动降低该因子的暴露，或者用其他因子来对冲。”
他停顿了一下，补充道：“这两个模型，不是为了预测市场。是为了管理我们自己——确保我们不成为那个‘拥挤的人群’的一部分。”
陈默想了想。“开发这两个模型，需要多长时间？”
“三个月。最快也要两个月。”
“那就做。预算你定。ACC投票。”
五只手举起来。全票通过。
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接下来的两个月，林枫的团队进入了高强度的开发状态。
“策略多样性指数”相对容易。林枫定义了一个简单的指标：计算策略库中所有策略的两两相关性，然后取平均值。如果平均相关性高，说明策略趋同；如果平均相关性低，说明策略多样。
“这个指标的核心思想是：我们不需要每个策略都赚钱，但我们需要每个策略都‘不同’。”林枫在一次进度会上解释，“如果十个策略都在做同样的事，那它们本质上只是一个策略。一个策略出问题，十个都出问题。但如果十个策略各不相同，那即使有两三个出问题，其他的也能弥补。”
“市场拥挤度模型”要复杂得多。林枫需要监测市场上所有量化策略的行为，而不仅仅是自己的。他设计了一个间接的测量方法：通过分析股票的“交易模式”来判断是否被量化策略拥挤。
“量化交易的典型特征是：订单分散、频率高、规模小、有规律。”他说，“如果一个股票的订单流呈现出这些特征，而且这些特征在过去几个月里显著增强，那说明有越来越多的量化策略在交易这只股票。”
他给每个股票计算了一个“量化拥挤度指数”——从0到100，数值越高，说明越拥挤。然后，他把这些指数汇总，形成了行业层面的拥挤度、因子层面的拥挤度，
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