由于这一现象的存在，度量因子拥挤度就显得至关重要。本篇报告借鉴了海外文献中的相关思路，对于部分因子拥挤度指标在A  股市场的效果进行了全面回测。
        可使用交易数据构建指标度量因子拥挤度。海外相关研究在度量因子拥挤度时主要有基于持仓和基于交易数据两种方式。两种方式各有利弊，基于持仓的拥挤度指标具有更强的逻辑，更能够直接反应有多少资金在追捧相关因子，但是持仓数据公布较为滞后且并不全面；基于交易数据构建的拥挤度指标具有更强的时效性，数据质量较好，但是相关指标仅能间接反映相关因子的拥挤程度。考虑到数据质量问题，本文重点分析了基于交易数据构建的拥挤度指标的择时效果。
        因子拥挤度在中长期上与因子未来收益负相关。可对于常见因子构建拥挤度并检验因子拥挤度与因子未来6  个月、12  个月、18  个月以及24  个月的收益之间的相关性。检验结果显示，大部分因子的拥挤度与未来因子收益负相关。
        因子拥挤度与因子未来收益波动之间的正相关性并不明显。虽然海外文献发现因子拥挤度与未来因子收益波动正相关，但是A  股回测结果显示，仅有部分因子的拥挤度与未来因子收益波动正相关。
        复合拥挤度效果更加稳健。经过简单复合的因子拥挤度更加稳健，与大部分常用因子未来收益负相关。但是仅与部分因子的未来收益波动正相关。若使用1  以及-1  作为因子拥挤与否的划分阈值，在因子进入高拥挤状态后，因子往往会出现收益的减弱甚至回撤，而在因子进入低拥挤状态后，因子往往具有较高的收益空间。
        风险提示。市场系统性风险、资产流动性风险以及政策变动风险会对策略表现产生较大影响。