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(暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 廣東 廣州 510632)
摘 要:“金融改革”的提出,金融市場(chǎng)的逐步開(kāi)放,將促進(jìn)金融創(chuàng)新的步伐,給投資者帶來(lái)越來(lái)越多的投資渠道,同時(shí)也將加速中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的融合。通過(guò)分別建立兩個(gè)單指標(biāo)擇時(shí)策略模型,運(yùn)用MATLAB模式搜索算法在設(shè)定時(shí)段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù),并分別對(duì)兩個(gè)單指標(biāo)策略進(jìn)行交易仿真回驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果顯示,趨勢(shì)型指標(biāo)可以抓住大的波段行情,獲得超額收益,具有較好的擇時(shí)效果。實(shí)證顯示組合指標(biāo)策略的效益明顯高于單指標(biāo)策略。因此,采用組合指標(biāo)策略進(jìn)行個(gè)股量化擇時(shí)交易較單指標(biāo)策略能獲得更優(yōu)的投資收益。
關(guān)鍵詞 :量化擇時(shí);趨勢(shì)指標(biāo);組合指標(biāo)策略;參數(shù)優(yōu)化
中圖分類號(hào):F8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A doi:10.3969/j.issn.1665-2272.2015.12.008
1 緒論
1.1 背景意義
“金融改革”的提出將為中國(guó)的量化投資帶來(lái)發(fā)展前景。金融市場(chǎng)的逐步開(kāi)放將會(huì)促進(jìn)金融創(chuàng)新的步伐,給投資者帶來(lái)越來(lái)越多的投資渠道,同時(shí)也將加速中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的融合。很多國(guó)外成熟的投資工具和投資方法將逐步進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng),以期貨市場(chǎng)為代表的衍生品市場(chǎng)將迎來(lái)飛速增長(zhǎng),以量化投資為代表的投資方法也將得到投資者更大的關(guān)注。
在投資業(yè),各種渠道提供的海量信息以及高頻金融交易數(shù)據(jù)都在深刻地影響這個(gè)行業(yè)的發(fā)展以及金融市場(chǎng)的有效性。金融創(chuàng)新給期待量化投資的投資者提供了豐富的投資工具。自20世紀(jì)50年代以來(lái),金融市場(chǎng)出于規(guī)避監(jiān)管,轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險(xiǎn)和防范風(fēng)險(xiǎn)等需要,推出了很多創(chuàng)新性的金融產(chǎn)品,提供了越來(lái)越豐富的投資工具。金融衍生品在金融市場(chǎng)中占的比例越來(lái)越重要。
中國(guó)量化投資的前景廣闊。黨的十八屆三中全會(huì)提出了“健全多層次資本市場(chǎng)體系”的指示精神,為十二五期間的資本市場(chǎng)發(fā)展指明了方向。隨著金融投資工具的增加,量化投資將顯示出其更大的作用,幫助投資者在更好的風(fēng)險(xiǎn)管控中尋求最佳收益回報(bào)。
作為量化投資中的量化擇時(shí),是指利用某種方法來(lái)判斷大勢(shì)的走勢(shì)情況以及時(shí)采取相應(yīng)措施,它是收益率最高的一種交易方式。就股票投資者而言,擇股和擇時(shí)都是至關(guān)重要的,正確擇股是盈利的前提,而正確擇時(shí)則是盈利的最終實(shí)現(xiàn)。因此,從微觀角度入手,建立有效的個(gè)股量化擇時(shí)交易策略值得研究。
1.2 文獻(xiàn)綜述
關(guān)于量化投資的研究,國(guó)內(nèi)外更多的研究主要以策略構(gòu)建和實(shí)證為主。易海波、楊向陽(yáng)、羅業(yè)華、曾敏通過(guò)將量化指標(biāo)按照股票屬性進(jìn)行分類排序,以自下而上的選股方式,構(gòu)建出價(jià)值、成長(zhǎng)、質(zhì)量三個(gè)基本模型,并在此基礎(chǔ)上衍生得到四個(gè)疊加模型和GARP模型。利用八個(gè)選股模型以不同的參數(shù)進(jìn)行選股,構(gòu)建出十個(gè)量化選股組合,歷史回測(cè)結(jié)果顯示這些組合風(fēng)格各異,適合不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者。張登明通過(guò)對(duì)技術(shù)指標(biāo)的分析,構(gòu)建了完整的及時(shí)指標(biāo)組合投資策略框架。他從量化的角度,通過(guò)樣本統(tǒng)計(jì)給出了適合中國(guó)股市的優(yōu)化指標(biāo)組合及參數(shù)設(shè)置,對(duì)提高投資決策有積極意義。路來(lái)政通過(guò)研究量化基金的績(jī)效及管理能力來(lái)研究量化投資策略的應(yīng)用效果,采用T-M模型、H-M模型和C-L模型對(duì)其中9只量化基金的管理能力進(jìn)行了研究,以評(píng)價(jià)量化基金使用量化投資策略的擇股效果和擇時(shí)效果,結(jié)果表明量化基金采用量化策略進(jìn)行投資是有意義的。
股票擇時(shí)屬于量化投資的一個(gè)分域。劉瀾飚、李貢敏研究了市場(chǎng)擇時(shí)理論在中國(guó)的適用性,表明中國(guó)上市公司不僅存股票市場(chǎng)的市場(chǎng)擇時(shí)行為,而且存在債務(wù)擇時(shí)行為,即股票市場(chǎng)高漲時(shí),上市公司傾向于債務(wù)融資。林正龍基于效用無(wú)差別定價(jià)原理,運(yùn)用實(shí)物期權(quán)定價(jià)理論,研究項(xiàng)目投資收益不可完全復(fù)制的不確定性投資機(jī)會(huì)定價(jià)與擇時(shí)問(wèn)題,得出不同于指數(shù)效用,對(duì)具有常值相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)回避系數(shù)效用函數(shù)的投資者而言,不確定性投資機(jī)會(huì)的定價(jià)與擇時(shí)與投資者當(dāng)前財(cái)富數(shù)量有關(guān)。卓琳玲、胡志強(qiáng)通過(guò)對(duì)樣本公司的研究,發(fā)現(xiàn)樣本公司股票行為、債券發(fā)行和內(nèi)部融資均呈下降趨勢(shì),其中股票不是特別明顯,當(dāng)市值杠桿比率上升時(shí)期,股票發(fā)行出現(xiàn)顯著地下降趨勢(shì),此時(shí)市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇比較明顯,說(shuō)明我國(guó)股市存在明顯的市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇行為。劉陽(yáng)、劉強(qiáng)通過(guò)研究我國(guó)從上世紀(jì)90年代初-2010年1月的上證綜指和深證成指,分析異常收益率對(duì)整個(gè)期間收益的影響及擇時(shí)的可能,發(fā)現(xiàn)極少數(shù)具有超常收益的交易日對(duì)股票市場(chǎng)的長(zhǎng)期收益具有顯著的影響,認(rèn)為理性的投資者應(yīng)該放棄擇時(shí)而選擇長(zhǎng)期投資。王俊杰在擇時(shí)模型方面分析了行業(yè)指數(shù)存在的持續(xù)性和行業(yè)輪動(dòng)特征,并以時(shí)間序列模型為基礎(chǔ),構(gòu)建動(dòng)量模型、MS-GARCH行業(yè)擇時(shí)模型等量化擇時(shí)策略,回測(cè)結(jié)果MS-GARCH擇時(shí)模型戰(zhàn)勝行業(yè)動(dòng)量模型和指數(shù),表現(xiàn)較好。
溫婧茹對(duì)移動(dòng)平均線理論進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)造了最適參數(shù),參考設(shè)計(jì)了觸線交易策略和過(guò)濾器交易策略,構(gòu)建了家電板板塊靜態(tài)與動(dòng)態(tài)相結(jié)合的股票池,實(shí)證得出,不同股票對(duì)應(yīng)的最適參數(shù)不同,用個(gè)性化的參數(shù)進(jìn)行決策能獲得更好的收益;應(yīng)用收益率確定最適參數(shù)以擇股,結(jié)合觸線交易策略以擇時(shí),能夠跑贏大盤,取得超額收益。曹力自適應(yīng)均線更適合于組合類的標(biāo)的,如指數(shù)或者封閉式基金,因?yàn)檫@些標(biāo)的的走勢(shì)經(jīng)過(guò)了平均的平滑,沒(méi)有突然的大起大落,更容易用均線來(lái)跟蹤趨勢(shì)的變化。而對(duì)于個(gè)股,波動(dòng)形態(tài)和指數(shù)類表的不同,所以需要使用不同的參數(shù),在大多數(shù)個(gè)股上能夠獲得超額收益,特別對(duì)強(qiáng)周期性行業(yè)的股票自適應(yīng)均線有很強(qiáng)的擇時(shí)能力。但是自適應(yīng)均線也不是萬(wàn)能的,對(duì)于某些個(gè)股,因?yàn)椴▌?dòng)形態(tài)的復(fù)雜,用自適應(yīng)均線也無(wú)法獲得超額收益。曹力、徐彪從實(shí)證效果來(lái)看,利用可交易組合的均線模式識(shí)別找出的買入機(jī)會(huì)成功率較高,能抓住一些市場(chǎng)主要的反彈機(jī)會(huì),因此累積收益非常出色。可交易組合的均線模式識(shí)別方法是擇時(shí)交易,特別是熊市中擇時(shí)的有效方法。
1.3 研究框架
傳統(tǒng)的趨勢(shì)指標(biāo)擇時(shí)策略往往是單指標(biāo)的,并且策略參數(shù)通常是約定俗成的。單指標(biāo)策略局限性和偶然性大,不能有效及時(shí)獲取收益和及時(shí)止損;約定俗成的常用參數(shù)值在面對(duì)各種波動(dòng)幅度不同、周期性不同、價(jià)格彈性等不同的個(gè)股時(shí)也有失客觀性和靈動(dòng)性。
所以,在探究一種改進(jìn)針對(duì)個(gè)股的傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)量化擇時(shí)的策略。首先建立基于各傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)的單指標(biāo)擇時(shí)策略,通過(guò)參數(shù)優(yōu)化確定各單指標(biāo)策略的最適參數(shù);并在單指標(biāo)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新性地通過(guò)指標(biāo)的組合,構(gòu)建一個(gè)綜合性且參數(shù)最優(yōu)的組合指標(biāo)擇時(shí)策略,以增強(qiáng)策略的穩(wěn)定性和魯棒性,獲得更優(yōu)的投資收益。
1.4 術(shù)語(yǔ)說(shuō)明
(1)累計(jì)收益率:
(2)年化收益率:年化收益率是把當(dāng)前收益率(日收益率、周收益率、月收益率)換算成年收益率來(lái)計(jì)算的,是一種理論收益率,并不是真正的已取得的收益率。
(3)夏普比率:夏普比率是一個(gè)可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo),它反映了單位風(fēng)險(xiǎn)基金凈值增長(zhǎng)率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的程度。如果夏普比率為正值,說(shuō)明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長(zhǎng)率超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。夏普比率越大說(shuō)明基金單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。因此,夏普比率是可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。
夏普比率=
(5)最大回撤率:在選定周期內(nèi)任一歷史時(shí)點(diǎn)往后推,產(chǎn)品凈值走到最低點(diǎn)時(shí)的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤率用來(lái)描述買入產(chǎn)品后可能出現(xiàn)的最糟糕的情況,是一個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。
2 理論概述
2.1 量化投資理論
量化投資是運(yùn)用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,從大量的歷史數(shù)據(jù)中尋找并獲得超額收益的一種投資策略,投資者通過(guò)計(jì)算機(jī)程序,建立可以重復(fù)使用并反復(fù)優(yōu)化的投資策略,嚴(yán)格按照這些策略所構(gòu)建的數(shù)量化模型進(jìn)行投資并形成回報(bào)。
量化投資的內(nèi)容主要包括量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、算法交易、ETF/LOF套利、高頻交易等。量化投資在國(guó)外已有30多年的發(fā)展歷史,但在國(guó)內(nèi)還是近年出現(xiàn)的新鮮事物。相比其他投資策略,量化投資在國(guó)外的運(yùn)用已取得了更佳的業(yè)績(jī)。
與海外成熟市場(chǎng)相比,中國(guó)A股市場(chǎng)的發(fā)展歷史較短,投資理念還不夠成熟,相應(yīng)的留給主動(dòng)型投資發(fā)掘市場(chǎng)的潛力和空間也更大。國(guó)內(nèi)很多實(shí)證文獻(xiàn)討論國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)也尚未達(dá)到半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng),因此量化投資理論引入國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)是非常有意義的,它以正確的投資理念為根本,通過(guò)各種因素的分析,以全市場(chǎng)的廣度、多維度的深度視角掃描投資機(jī)會(huì),在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢(shì)。
2.2 擇時(shí)理論
量化擇時(shí)是量化投資的一種,它利用數(shù)量化的方法,通過(guò)對(duì)各種宏觀微觀指標(biāo)的量化分析,試圖通過(guò)回溯歷史數(shù)據(jù),找到影響大盤走勢(shì)的關(guān)鍵信息,并且對(duì)未來(lái)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果判斷是上漲則買入持有;如果判斷是下跌則賣出清倉(cāng);如果判斷是震蕩則進(jìn)行高拋低吸,這樣就可以獲得遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越簡(jiǎn)單買入持有策略的收益率。所以擇時(shí)交易是收益率最高的交易方式之一。
股票的量化擇時(shí)是預(yù)測(cè)市場(chǎng)以后的走勢(shì),并由此來(lái)判斷調(diào)整投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平,從而獲取更大的收益,具體表現(xiàn)是現(xiàn)金流進(jìn)出證券市場(chǎng)和在證券間比例變換的時(shí)機(jī)選擇。
2.3 趨勢(shì)追蹤理論
趨勢(shì)擇時(shí)的基本思想來(lái)自于技術(shù)分析,技術(shù)分析認(rèn)為趨勢(shì)存在延續(xù)性,因此只要找到趨勢(shì)方向,跟隨操作即可。
技術(shù)指標(biāo)是技術(shù)分析中使用最多的一種方法,通過(guò)考慮市場(chǎng)行為的多個(gè)方面建立一個(gè)數(shù)學(xué)模型,并給出完整的數(shù)學(xué)計(jì)算公式,從而得到一個(gè)體現(xiàn)證券市場(chǎng)的某個(gè)方面內(nèi)在實(shí)質(zhì)的數(shù)字,即所謂的技術(shù)指標(biāo)值。指標(biāo)值的具體數(shù)值和相互間關(guān)系直接反映證券市場(chǎng)所處的狀態(tài),為操作行為提供指導(dǎo)作用。目前證券市場(chǎng)上的技術(shù)指標(biāo)可分為“趨勢(shì)型指標(biāo)”、“反趨勢(shì)型指標(biāo)”、“能量指標(biāo)”、“大盤指標(biāo)”、“壓力支撐指標(biāo)”等類別。
移動(dòng)平均線(MA)是一種常用的趨勢(shì)型指標(biāo),由Joseph E.Granville于20世紀(jì)中期提出來(lái)。它是當(dāng)今運(yùn)用最普遍的技術(shù)指標(biāo)之一,幫助交易者確認(rèn)現(xiàn)有趨勢(shì)、判斷將出現(xiàn)的趨勢(shì)、發(fā)現(xiàn)過(guò)度延伸而即將發(fā)轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。后來(lái)又逐漸衍生出其他類型的均線,如平滑異同移動(dòng)平均線(MACD)、三重指數(shù)平滑平均線(TRIX)等。 這些均線理論常用兩根線的交叉作為交易信號(hào),并以此作為買賣時(shí)點(diǎn)的判斷。
均線理論提供了一種簡(jiǎn)單有效的使價(jià)格序列平滑并且使趨勢(shì)更易于辨認(rèn)的方法。
因此綜合以上理論的優(yōu)點(diǎn),在此基礎(chǔ)上改進(jìn)傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)的量化擇時(shí)策略,并創(chuàng)新性地開(kāi)發(fā)更優(yōu)的組合指標(biāo)量化擇時(shí)策略,以達(dá)到及時(shí)獲取收益和及時(shí)止損的目的。
3 擇時(shí)策略模型建立
3.1 MA單指標(biāo)策略模型的建立
MA移動(dòng)平均是指連續(xù)若干交易日收盤價(jià)的算術(shù)平均,用來(lái)顯示股價(jià)的歷史波動(dòng)情況,進(jìn)而反映股價(jià)指數(shù)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
其中
利用MA指標(biāo)進(jìn)行量化擇時(shí),在短期移動(dòng)均線與長(zhǎng)期移動(dòng)均線的交叉處進(jìn)行買入或賣出擇時(shí)交易。以下分別建立買入和賣出法則的模型。
在短期移動(dòng)均線下穿長(zhǎng)期移動(dòng)均線的黃金交叉處買入,故建立如下數(shù)學(xué)模型:
mabuy=1,MA(s)t>MA(s)t-1&MA(s)t>MA(l)t&MA(s)t-1<MA(l)t-10,其他(6)
其中mabuy=1,表示滿足買進(jìn),mabuy=0表示不滿足買進(jìn)。
在短期移動(dòng)均線上穿長(zhǎng)期移動(dòng)均線的死亡交叉處賣出,故建立以下數(shù)學(xué)模型:
mabuy=1,MA(l)t<MA(l)t-1&MA(s)t<MA(l)t&MA(l)t>MA(l)t-10,其他
其中mabuy=1,表示滿足賣出,mabuy=0表示不滿足賣出。
3.2 MACD單指標(biāo)策略模型的建立
MACD即指數(shù)平滑異同移動(dòng)平均線,是根據(jù)均線的構(gòu)造原理,通過(guò)分析短期指數(shù)移動(dòng)平均線與長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線之間的聚合與分離狀況,對(duì)買進(jìn)、賣出時(shí)機(jī)做出判斷的趨勢(shì)型技術(shù)指標(biāo)。
MACD的計(jì)算如下:
(1)計(jì)算短期(ms)指數(shù)移動(dòng)平均線EMA1和長(zhǎng)期(ml)指數(shù)移動(dòng)平均線EMA2。
(2)計(jì)算離差值DIF=EMA1-EMA2。
(3)計(jì)算DIF的M日指數(shù)移動(dòng)平均線,即DEA。
(4)計(jì)算MACD=2(DIF-DEA)。
利用MA指標(biāo)進(jìn)行量化擇時(shí),在DIF與DEA的交叉處進(jìn)行買入或賣出,分別建立買入和賣出法則的模型。
當(dāng)DIF、DEA均為正值,DIF向上突破DEA時(shí),為買入信號(hào),建立如下數(shù)學(xué)模型:
macdbuy=1,DIFt>DIFt-1&DIF>DEAt&DIFt-1<DEAt-1&DIF>00,其他 (8)
其中,macdbuy=1表示滿足買進(jìn),macdbuy=0表示不滿足買進(jìn)。
當(dāng)DIF、DEA均為負(fù)值,DIF向下跌破DEA時(shí),為賣出信號(hào),建立如下數(shù)學(xué)模型:
macdsell=1,DIFt<DIFt-1&DIFt<DEAt&DIFt-1>DEAt-1&DIF<00,其他(9)
其中macdsell=1,macdsell=0表示滿足賣出,表示不滿足賣出。
3.3 MA-MACD組合指標(biāo)策略模型的建立
組合模型構(gòu)建兩個(gè)新的信號(hào)變量:買入信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“buy”(1≤buy≤2,整數(shù))和賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“sell”(1≤sell≤2,整數(shù))。
買入信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“buy”表示:當(dāng)MA策略中的“mabuy=1”的買入信號(hào)個(gè)數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdbuy=1”的買入信號(hào)個(gè)數(shù)之和至少達(dá)到閾值“buy”(1≤buy≤2)數(shù)量個(gè)時(shí)才進(jìn)行買入交易。
即“buy”閾值取不同值時(shí),買入信號(hào)組合滿足買入條件的情況如下:
buy=1時(shí),滿足買入情況:mabuy=1||macdbuy=1||macdbuy=1||mabuy=1&macdbuy=12時(shí),滿足買入情況:mabuy=1&macdbuy=1(10)
賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值“sell”表示:當(dāng)MA策略中的“mabsell=1”的賣出信號(hào)個(gè)數(shù)與MACD策略指標(biāo)中的“macdsell=1”的賣出信號(hào)個(gè)數(shù)之和至少達(dá)到閾值“sell”數(shù)量個(gè)時(shí)才進(jìn)行賣出交易。
即“buy”閾值取不同值時(shí),買入信號(hào)組合滿足賣出條件的情況如下:
sell=1時(shí),滿足賣出情況:masell=1||macdsell=1||mabsell=1&macdsell=12時(shí),滿足買入情況:masell=1&macdsell=1(11)
3.4 模型最優(yōu)參數(shù)的選擇
就個(gè)股而言,不同的計(jì)算參數(shù),將導(dǎo)致不同的擇時(shí)效果。面對(duì)各種波動(dòng)幅度不同、周期性不同、價(jià)格彈性等不同的股票,如果盲目套用經(jīng)典參數(shù)可能會(huì)有失客觀性和靈動(dòng)性。因此, 在進(jìn)行量化擇時(shí)策略構(gòu)建時(shí),需要針對(duì)個(gè)股進(jìn)行策略的參數(shù)優(yōu)化,檢驗(yàn)指標(biāo)不同參數(shù)的測(cè)試效果,并最終選擇一個(gè)最優(yōu)的參數(shù)組合。
夏普比率是一個(gè)可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo),它反映了單位風(fēng)險(xiǎn)基金凈值增長(zhǎng)率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的程度。如果夏普比率為正值,說(shuō)明在衡量期內(nèi)基金的平均凈值增長(zhǎng)率超過(guò)了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。夏普比率越大說(shuō)明基金單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)越高。因此,夏普比率是可以同時(shí)對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)加以綜合考慮的經(jīng)典指標(biāo)之一。
4 個(gè)股實(shí)證分析
4.1 數(shù)據(jù)選擇
為驗(yàn)證上述模型的有效性,個(gè)股實(shí)證以深圳證券交易所的華誼兄弟300027為交易標(biāo)的,選取來(lái)源于國(guó)泰安2011.1.1-2014.6.30的基本面數(shù)據(jù)庫(kù),包括個(gè)股開(kāi)盤價(jià)、收盤價(jià)等。
4.2 MA單指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)
首先對(duì)該股策略進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化:本策略中對(duì)于參數(shù),在測(cè)試期間內(nèi),以2天為間隔,測(cè)試范圍從2天到20天;以5天為間隔,測(cè)試范圍從20天到120天;搜索精度為1;測(cè)試回驗(yàn)30天,截止日期設(shè)為2013-12-31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果(見(jiàn)表1)。
如表1所示,最優(yōu)組合(s,l)=(2,20),當(dāng)以2日為短期均線,20日為長(zhǎng)期均線,在參數(shù)優(yōu)化測(cè)試期間進(jìn)行交叉擇時(shí)時(shí)效果較好,在回驗(yàn)測(cè)試期間內(nèi)夏普比率達(dá)2.4234。
確定最優(yōu)后,運(yùn)用國(guó)泰安量化交易平臺(tái)QIA進(jìn)行策略交易仿真回驗(yàn)。設(shè)定合約保證金為1,合約乘數(shù)為1,市場(chǎng)參與度為0.5,買方手續(xù)費(fèi)為0.05‰,賣方手續(xù)費(fèi)為0.05‰,交易賬戶為股票賬戶并設(shè)定初始資金為1 000 000元,以一年期國(guó)債利率為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,并以滬深300為業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn),以數(shù)據(jù)庫(kù)所給時(shí)間2011年1月1日-2014年6月30日為策略回驗(yàn)時(shí)間區(qū)間進(jìn)行回驗(yàn)。最終結(jié)果(見(jiàn)圖1、表2)。
回驗(yàn)結(jié)果顯示,此單指標(biāo)策略在2011年1月1日-2014年6月30日間的累計(jì)收益率達(dá)42.26%,年化收益率達(dá)11.10%,高出同期的滬深300指數(shù)比較基準(zhǔn),并且勝率達(dá)60.80%。由此我們可以得出結(jié)論,采用MA單指標(biāo)策略進(jìn)行個(gè)股量化擇時(shí)交易也能獲得較優(yōu)的投資回報(bào)。
4.3 MACD單指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)
對(duì)該股策略進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化:該策略需要優(yōu)化確定的參數(shù)主要包括短期指數(shù)移動(dòng)平均線的計(jì)算天數(shù)ms、長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線的計(jì)算天數(shù)ml,以及DEA的計(jì)算天數(shù)M。本策略的參數(shù)優(yōu)化依然以最大化夏普比率為最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),并使用Matlab的模式搜索算法在設(shè)定的回驗(yàn)時(shí)段內(nèi)搜索最優(yōu)參數(shù)組合(ms,ml,M)。
對(duì)于參數(shù)ms,在測(cè)試期間內(nèi),以2天為間隔,測(cè)試范圍從2天到20天;參數(shù)ml以5天為間隔,測(cè)試范圍從20天到120天;參數(shù)M以5天為間隔,測(cè)試范圍從5天到60天;搜索精度為1;測(cè)試回驗(yàn)30天,截止日期設(shè)為2013-12-31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如下:
如表3所示,最優(yōu)組合(ms,ml,M)=(2,25,10),當(dāng)以2日為短期指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算天數(shù),25日為長(zhǎng)期指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算天數(shù),10日為DEA計(jì)算天數(shù),進(jìn)行交叉擇時(shí)時(shí)效果較好,在回驗(yàn)測(cè)試期間夏普比率達(dá)3.0682。
組合指標(biāo)擇時(shí)策略仿真回驗(yàn)。由于組合指標(biāo)策略是建立在單指標(biāo)策略基礎(chǔ)上的,所以該策略中的參數(shù)(s,l)、(ms,ml,M)即為模型一和模型二參數(shù)優(yōu)化后確定的值,而參數(shù)(buy,sell)的組合情況有(2,2)、(2,1)、(1,2)和(1,1)四種,閾值組合選取哪個(gè)使得策略最優(yōu)則需要進(jìn)一步的參數(shù)優(yōu)化。
對(duì)于參數(shù)buy,初始值設(shè)為2,測(cè)試最小值為1,最大值為2,步長(zhǎng)設(shè)為1;參數(shù)sell,初始值設(shè)為2,測(cè)試最小值為1,最大值為2,步長(zhǎng)設(shè)為1;搜索精度設(shè)為1;測(cè)試回驗(yàn)90天,截止日期設(shè)為2013-12-31。通過(guò)回驗(yàn)得到參數(shù)優(yōu)化結(jié)果(見(jiàn)表4)。
如表4所示,最優(yōu)組合(buy, sell)=(1,1),即當(dāng)買入信號(hào)個(gè)數(shù)至少有一個(gè)時(shí)就進(jìn)行買入交易,賣出信號(hào)個(gè)數(shù)至少有一個(gè)時(shí)就進(jìn)行賣出交易,以此進(jìn)行組合指標(biāo)擇時(shí)效果最好,在參數(shù)優(yōu)化回驗(yàn)測(cè)試期間夏普比率達(dá)2.490 3。
5 結(jié)論
從價(jià)格沿趨勢(shì)移動(dòng)和歷史會(huì)重演的角度出發(fā),運(yùn)用傳統(tǒng)趨勢(shì)指標(biāo)MA和MACD,分別建立MA、MACD的單指標(biāo)擇時(shí)策略模型并通過(guò)模式搜索算法分別求出兩個(gè)策略的最優(yōu)參數(shù),從實(shí)證結(jié)果看趨勢(shì)型指標(biāo)可以抓住大的波段行情,獲得超額收益,具有較好的擇時(shí)效果。在此基礎(chǔ)上再創(chuàng)新性的運(yùn)用通過(guò)設(shè)置買入和賣出信號(hào)個(gè)數(shù)閾值的方法構(gòu)建二者的最優(yōu)組合指標(biāo)模型,增強(qiáng)了擇時(shí)的穩(wěn)定性和魯棒性,在有效降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高了收益率。
綜上所述,基于以上的不足之處,以后將沿著組合指標(biāo)擇時(shí)的思路繼續(xù)深入研究以對(duì)目前的研究進(jìn)行改進(jìn)。未來(lái)的工作主要是:對(duì)于用于組合的單指標(biāo)要進(jìn)行更為全面的擴(kuò)展,引進(jìn)其他經(jīng)典趨勢(shì)型指標(biāo)DMA平均線差指標(biāo)、TRIX三重指數(shù)平滑移動(dòng)平均指標(biāo)等,同時(shí)把指標(biāo)類型拓展至其他類型,如反趨勢(shì)型指標(biāo)ACCER幅度漲速指標(biāo)等,量?jī)r(jià)指標(biāo)APBP人氣意愿指標(biāo)等,大盤指標(biāo)OBOS超買超賣指標(biāo)等,壓力支撐指標(biāo)ENE軌道線指標(biāo)等。通過(guò)增加組合趨勢(shì)型數(shù)量和組合指標(biāo)類型,以使組合指標(biāo)策略更全面、更切合實(shí)際市場(chǎng)。
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關(guān)鍵詞:程序化交易;交易哲學(xué);半自動(dòng)交易系統(tǒng)
程序化交易產(chǎn)生于美國(guó),早期的程序化交易分為程序化買入和程序化賣出兩種,用于紐約股票交易所同時(shí)買賣15支以上的股票組合的交易。因此,有時(shí)也被稱為籃子交易。
隨著投資管理業(yè)的資金管理規(guī)模擴(kuò)大,投資經(jīng)理和基金經(jīng)理們發(fā)現(xiàn)憑經(jīng)驗(yàn)和手工操作無(wú)法應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)加大、價(jià)格變動(dòng)頻繁等挑戰(zhàn),程序化交易剛好可以解決這些難題,因?yàn)樗哂兴俣瓤臁⒈苊鈧€(gè)人情緒干擾、量化等優(yōu)勢(shì),投資機(jī)構(gòu)紛紛投入重金研發(fā)自動(dòng)交易模型,其在提高投資決策質(zhì)量和速度、交易輔助等方面大展身手。
時(shí)至今日,西方發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)研發(fā)出不少成熟的自動(dòng)化交易系統(tǒng),譬如美國(guó)有70%的交易是由程序化交易完成的,而且交易量占比連年來(lái)還有不斷上升的趨勢(shì),交易模型的功能也日趨強(qiáng)大和完善。量化投資及程序化交易大師西蒙斯默默無(wú)聞地在十幾年間大量使用量化系統(tǒng)的交易方法,取得了比巴菲特、索羅斯等市場(chǎng)傳奇更高的年收益率。譬如海龜交易創(chuàng)始人丹尼斯不斷通過(guò)自動(dòng)化交易實(shí)現(xiàn)其從400美金到2億美金的個(gè)人傳奇,還培訓(xùn)出一支海龜投資團(tuán)隊(duì)(現(xiàn)在還活躍在各大投資機(jī)構(gòu)),他們?yōu)樵缙诖竽懗泽π氛叩耐顿Y客無(wú)聲無(wú)息地帶來(lái)了可觀的投資回報(bào)。
我國(guó)的程序化交易起步較晚,發(fā)展緩慢,開(kāi)發(fā)出來(lái)的比較成熟的交易系統(tǒng)也相對(duì)缺乏,但最近幾年發(fā)展也很迅猛,這得益于新的投資理念的導(dǎo)入、應(yīng)用平臺(tái)開(kāi)發(fā)迅速成熟,如tb(交易開(kāi)拓者)、文化財(cái)經(jīng)、金字塔等平臺(tái)已經(jīng)深受廣大自動(dòng)交易者所喜愛(ài)和認(rèn)同。由于程序化交易規(guī)避了人性中的貪婪和恐懼等弱點(diǎn),交易速度快、系統(tǒng)性強(qiáng),國(guó)內(nèi)自動(dòng)化交易量占比最近幾年也在快速上升。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)當(dāng)前金融產(chǎn)品的程序化交易占比為20%~30%,程序化交易的發(fā)展空間將會(huì)越來(lái)越廣闊。
一、程序化交易策略為什么要?jiǎng)?chuàng)新
(一)策略效用的邊際遞減
使用策略的人多了效果就會(huì)越來(lái)越差。細(xì)心的投資者會(huì)發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)的股指期貨越來(lái)越難做。在2010年國(guó)內(nèi)剛推出股指期貨時(shí)就有人使用臺(tái)灣的一些比較成熟的程序化交易策略而大賺其錢,但在最近兩年卻發(fā)現(xiàn)不容易賺錢了,甚至遭到了比較大的回撤。這是什么原因呢?金融市場(chǎng)本身就是一個(gè)眾多策略博弈的一個(gè)場(chǎng)所,某個(gè)策略一旦成功并被多人使用了,其有效性就會(huì)越來(lái)越低,而且道高一尺魔高一丈,市場(chǎng)上會(huì)出現(xiàn)針對(duì)某種策略的獵殺者。從技術(shù)指標(biāo)層面看,例如20年前,通過(guò)一條20天均線的交易策略是有利可圖的,緊接著,越來(lái)越多人開(kāi)始使用均線來(lái)做投資決策。但是,每個(gè)交易策略和買賣機(jī)會(huì)都是有容量限制的,這使得策略使用的人越多,單個(gè)K線的波動(dòng)則越大,例如突破20天均線的當(dāng)根K線的波動(dòng)極大,這使得中間的利潤(rùn)空間迅速收縮,最終使得策略失效。也可以理解成,當(dāng)一個(gè)策略使用的人越多,知道的人越多,它的盈利能力則越低,最終變得無(wú)利可圖。在基本面分析上,同樣存在自毀性,例如20年前,只要買賬面有利潤(rùn)的公司都能賺錢,緊接著所有人都認(rèn)準(zhǔn)了公司賬面利潤(rùn)進(jìn)行投資,這使得所有賬面有利潤(rùn)的公司股價(jià)都很高,這時(shí)候,人們只能通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)利潤(rùn)獲得投資回報(bào)了。而隨著越來(lái)越多人熟知各種預(yù)測(cè)利潤(rùn)的方法,導(dǎo)致價(jià)值被低估的公司越來(lái)越難找了,最終變成了一個(gè)均衡市場(chǎng)。筆者認(rèn)為,這可以認(rèn)為是交易策略效用的邊際遞減。
(二)行情特點(diǎn)發(fā)生變化
金融市場(chǎng)的復(fù)雜性表現(xiàn)在行情的多變性。還是以國(guó)內(nèi)的股指期貨為例,在2010年是一個(gè)雙邊大震蕩的行情,2011年單邊下跌,2012年、2013年寬幅震蕩,2014年上半年窄幅震蕩,可以看出無(wú)論是單邊行情還是震蕩行情,由于國(guó)內(nèi)A股的市場(chǎng)容量越來(lái)越大,股指期貨的日內(nèi)變動(dòng)幅度呈現(xiàn)出越來(lái)越小的特點(diǎn),這就給日內(nèi)趨勢(shì)易策略帶來(lái)不小的挑戰(zhàn)。
知名投資人、“悍馬理論”的創(chuàng)始人馮正平表示:世界上沒(méi)有交易圣杯,這是他的悍馬定律里的第一條。他說(shuō)2008年前的市場(chǎng)特征與之后的就很不一樣,一些原來(lái)賺錢的模型后來(lái)都賠錢了,而有一些原來(lái)賠錢的反倒變成賺錢了。他打了個(gè)比方很生動(dòng):“就像我們?cè)煲粋€(gè)工具,是拿來(lái)切菜的還是砍骨頭的,還是拿來(lái)修指甲的,這個(gè)要想清楚。”意思是設(shè)計(jì)模型時(shí)要清楚自己設(shè)計(jì)出來(lái)的交易模型適用于哪種市場(chǎng)環(huán)境,要考慮模型的針對(duì)性、適應(yīng)性。
基于多年期貨量化交易的經(jīng)驗(yàn),上海泛金投資管理有限公司董事長(zhǎng)杭國(guó)強(qiáng)認(rèn)為,程序化的本質(zhì)是給自己的交易列出一系列規(guī)矩,讓自己的交易更有規(guī)則,并利用計(jì)算機(jī)提高交易速度,其中成敗的關(guān)鍵在于對(duì)細(xì)節(jié)的處理。“利用程序界定、評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)未來(lái)的收益,建立有效的評(píng)估體系,不斷適應(yīng)市場(chǎng)的變化,才是程序化交易的靈魂”。
普天投資機(jī)構(gòu)創(chuàng)始人吳轉(zhuǎn)普也認(rèn)為:自動(dòng)化交易不存在永遠(yuǎn)的圣杯,不可能做出一個(gè)類似印鈔機(jī)一樣讓交易者獲利的程序化交易模型,自動(dòng)化交易更多地被看成是一種管理控制系統(tǒng),要加入對(duì)基本面和技術(shù)面的理解,要考慮市場(chǎng)參與者結(jié)構(gòu)的變化,交易程序要不斷優(yōu)化和創(chuàng)新。
在國(guó)外,一些成熟的投資公司配備了眾多數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)專業(yè)人才,他們的主要任務(wù)就是針對(duì)市場(chǎng)的變化不斷完善模型,這正體現(xiàn)了金融機(jī)構(gòu)存在的必要性與重要性。80%~90%的工作人員是在做量化模型的建模、數(shù)據(jù)處理工作,交易執(zhí)行人員比較少。由于要處理龐雜的數(shù)據(jù),在量化交易中,團(tuán)隊(duì)的價(jià)值得到充分體現(xiàn)。每隔一段時(shí)間他們就會(huì)開(kāi)發(fā)出新的交易模型。
即使在高性能硬件與軟件結(jié)合的高頻交易領(lǐng)域,也不存在可以長(zhǎng)久不變的“交易圣杯”。高頻交易策略對(duì)技術(shù)要求比較高,在網(wǎng)絡(luò)速度、硬件反應(yīng)速度及網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)等方面都有近乎苛刻的要求。作為高頻程序化交易者,Cyc partner公司創(chuàng)始人柳峰介紹說(shuō),高頻交易者對(duì)市場(chǎng)的監(jiān)測(cè),以及對(duì)策略的修改一直不曾停止,“只有不斷發(fā)現(xiàn)并保持自己的比較優(yōu)勢(shì),才可能在變化的市場(chǎng)中保持盈利”。而高頻交易背后的邏輯結(jié)構(gòu)相對(duì)來(lái)說(shuō)是簡(jiǎn)單的,盈利率比較高,有些策略在三年之內(nèi)運(yùn)行會(huì)比較適用。但是,在市場(chǎng)中采用同種高頻交易策略的數(shù)量增加之后,交易者必須對(duì)策略加以改進(jìn)。
二、程序化交易策略創(chuàng)新的思路
(一)交易哲學(xué)的革新
程序化交易本質(zhì)上是交易者交易思想的體現(xiàn),程序化是一種控制手段。有什么樣的交易哲學(xué)就有什么樣的程序化交易策略,所以審視自己的交易哲學(xué)的邏輯性就顯得尤為重要。策略的優(yōu)劣對(duì)比實(shí)際上是背后交易哲學(xué)的較量。優(yōu)秀的交易策略創(chuàng)新來(lái)自于交易哲學(xué)的突破與革新,而做到這一點(diǎn)并不容易,需要交易者對(duì)世界、對(duì)自然、對(duì)市場(chǎng)有一種深邃的洞察力并能理解轉(zhuǎn)換成為市場(chǎng)語(yǔ)言,物化為交易指標(biāo)體系。筆者幾年來(lái)一直致力于對(duì)市場(chǎng)背后推動(dòng)力的研究,市場(chǎng)的上漲和下跌并非隨機(jī)和無(wú)序。比如說(shuō),我們可以把市場(chǎng)按照形態(tài)分為單邊和震蕩,在單邊市中趨勢(shì)性模型就能大顯身手,而趨勢(shì)性模型在震蕩市中由于來(lái)回止損會(huì)產(chǎn)生比較大的回撤。而震蕩模型策略的表現(xiàn)剛好相反,所以用什么模型不是關(guān)鍵,判斷對(duì)時(shí)段性的單邊行情還是震蕩行情成為交易策略提高勝率和盈虧比的關(guān)鍵。至于用什么模型來(lái)判斷單邊和震蕩是筆者多年研究的成果,有比較高的準(zhǔn)確性。
(二)從全自動(dòng)到半自動(dòng)的嘗試
筆者認(rèn)為,交易策略不易過(guò)于死板。眾多程序化交易策略堅(jiān)持不下去的原因是全自動(dòng)帶來(lái)的眾多劣質(zhì)交易,頻繁止損。其實(shí)法無(wú)定法,筆者認(rèn)為可以半自動(dòng)化交易提高勝率和盈虧比,至于何時(shí)開(kāi)啟程序化何時(shí)關(guān)閉程序化背后的規(guī)則和邏輯也必須是嚴(yán)密的、一貫的,譬如在背后規(guī)則市場(chǎng)進(jìn)入單邊市時(shí)開(kāi)啟程序,市場(chǎng)重歸震蕩市時(shí)關(guān)閉程序,需要一切有章可循。正如世上沒(méi)有永動(dòng)機(jī)一樣,沒(méi)有一個(gè)自動(dòng)化交易策略能一如既往地戰(zhàn)勝市場(chǎng),能夠在資本市場(chǎng)有驕人業(yè)績(jī)的一定是半自動(dòng)交易程序策略。
(三)交易周期、參數(shù)的調(diào)整
可以針對(duì)不同金融市場(chǎng)的特點(diǎn),變革不同的交易周期,充分認(rèn)識(shí)到金融市場(chǎng)博弈的本質(zhì)。當(dāng)多數(shù)人使用某個(gè)交易周期的時(shí)候,我們可以回避它改變交易周期,比如在股指期貨中大家常用1分鐘圖、10秒鐘圖,筆者覺(jué)得不煩嘗試15秒圖,既保持了一定的反應(yīng)速度,又能減少頻繁交易的問(wèn)題,對(duì)于大家在交易中常用的macd指標(biāo)、dmi指標(biāo)、均線指標(biāo),我們可以通過(guò)測(cè)試調(diào)整其參數(shù)設(shè)置以達(dá)到階段性優(yōu)化交易的目的,更重要的是避開(kāi)了大眾常用參數(shù),可以避開(kāi)程序化交易獵殺者的屠刀。建議策略框架的核心參數(shù)不要超過(guò)三個(gè),超過(guò)三個(gè)以上的參數(shù)有擬合歷史行情的嫌疑。著名的海龜策略創(chuàng)始人也曾在海龜策略遭受比較大的虧損時(shí)修改技術(shù)參數(shù)才渡過(guò)難關(guān)的。
(四)創(chuàng)新交易技術(shù)指標(biāo)
使用獨(dú)創(chuàng)的交易技術(shù)指標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)交易系統(tǒng)能在金融市場(chǎng)上提高交易勝率和盈虧比,其原因在于創(chuàng)新的交易技術(shù)指標(biāo)相對(duì)保密,不具有從眾性,相反具有出其不意的優(yōu)勢(shì)。比如在趨勢(shì)交易系統(tǒng)里面大家認(rèn)為均線是一個(gè)很好的趨勢(shì)跟蹤指標(biāo),但它的缺點(diǎn)也很突出,除具有其他趨勢(shì)跟蹤指標(biāo)一樣的滯后性外,對(duì)付慢漲急跌或者慢跌急漲的行情是一個(gè)弱項(xiàng),所以有人創(chuàng)造了自適應(yīng)均線來(lái)對(duì)付這種行情,這就是創(chuàng)新交易指標(biāo)的做法。筆者舉出這個(gè)例子意在拋磚引玉,創(chuàng)新和改良指標(biāo)的方法和技術(shù)有賴于開(kāi)發(fā)者的細(xì)心、耐心和汗水。
三、程序化交易策略創(chuàng)新后測(cè)試要注意的問(wèn)題
首先,避免對(duì)交易策略的參數(shù)過(guò)度優(yōu)化。過(guò)度優(yōu)化是以擬合歷史取得比較高的勝率和盈虧比的,這種過(guò)度優(yōu)化的策略對(duì)付現(xiàn)實(shí)或者未來(lái)變化的行情反倒會(huì)產(chǎn)生比較大的回撤甚至虧損,這是由于形態(tài)的周期性反復(fù)原理產(chǎn)生的。
其次,核心框架策略可以試著應(yīng)用于其他金融交易品種,觀察其表現(xiàn)。
再次,某一參數(shù)取值的盈利遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于或低于附近的參數(shù)值就要引起高度警惕。
最后,不要對(duì)一兩次巨虧或比較長(zhǎng)的連續(xù)虧損單獨(dú)做優(yōu)化,否則即使減小了最大回撤也是不可靠的。
參考文獻(xiàn):
[1](美)里什q納蘭.打開(kāi)量化投資的黑箱[M].郭劍光,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2012.
大概沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)這么密集的傷心消息了――2月21日,史上最年輕的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主肯尼斯?阿羅(Kenneth Arrow)與世長(zhǎng)辭;最有影響力的經(jīng)濟(jì)學(xué)家之一蒂莫西?富爾斯特(Timothy Fuerst)在同一天去世;3月6日,美國(guó)金融學(xué)會(huì)訃告,著名金融學(xué)家羅蒂芬?羅斯(Stephen A?Ross)在家因心臟病突發(fā)逝世,對(duì)接觸過(guò)現(xiàn)代金融學(xué)科的人而言,都知道套利定價(jià)理論(APT,Arbitrage Pricing Theory)的偉大之處。
就在人們紛紛對(duì)西方財(cái)經(jīng)圈大牛表示緬懷之時(shí),傳來(lái)一個(gè)中國(guó)投資大佬境外因病醫(yī)治無(wú)效過(guò)世的消息,讓整個(gè)量化投資圈頗為震驚。
這個(gè)大佬就是量游投資創(chuàng)始人朱天華。我打開(kāi)他的微信,簽名“交易是統(tǒng)計(jì)游戲”赫然醒目呈現(xiàn)在那里,或許也是他公司名的來(lái)由。
朱總是哥倫比亞大學(xué)博士,有15年美國(guó)頂級(jí)投行經(jīng)驗(yàn),任美國(guó)高盛集團(tuán)交易和銷售部董事總經(jīng)理。關(guān)鍵是在高盛,朱博負(fù)責(zé)金融產(chǎn)品量化、程式化和高頻化的交易和策略,主管美國(guó)的國(guó)債期貨、國(guó)債現(xiàn)貨,包括利率期貨、外匯、商品期貨還曾任瑞士信貸全球自營(yíng)部的總監(jiān)、美國(guó)雷曼兄弟公司固定收益部副總裁和資深交易員、美國(guó)IDC固定收益和金融衍生品資深策略專家。
放眼華人量化投資圈,大概沒(méi)幾個(gè)人能有這樣豐富而資深的背景了。
一般來(lái)說(shuō),回國(guó)創(chuàng)業(yè)的量化創(chuàng)業(yè)者有三類,第一類是像朱天華這樣真正受過(guò)頂尖投行熏陶的扎實(shí)大牛,少之又少;第二類是海外大機(jī)構(gòu)做過(guò)幾年相關(guān)工作的,基本知道主要套路;第三類是非主流對(duì)沖基金合伙人,或是從策略轉(zhuǎn)投資、從研究轉(zhuǎn)投資的新人。
我后來(lái)與朱天華總共有過(guò)三面之緣,每次都在講風(fēng)控。
第一次見(jiàn)到朱總是上海交大高級(jí)金融學(xué)院的論壇上,當(dāng)時(shí)話題還算應(yīng)景――對(duì)沖基金在中國(guó)的困境與對(duì)策。朱總參加的是圓桌討論環(huán)節(jié),穿著松松垮垮的休閑外套,他個(gè)頭略小,臉上不帶微笑,神情略顯滄桑。他說(shuō)話雖聲不大,但氣場(chǎng)強(qiáng)烈,當(dāng)時(shí)依稀記得的重要觀點(diǎn)是:很多人太不敬畏投資了,不知道投資中的不確定性有多難控制。
第二次是在虹口區(qū)對(duì)沖基金園區(qū)附近一家酒店大堂。那時(shí)大概是2016年5月,聽(tīng)說(shuō)朱總很久不見(jiàn)投資人了。我當(dāng)時(shí)像平常一樣咨詢他一些問(wèn)題,但我很快就發(fā)現(xiàn),朱總交流起來(lái)有自己的頻道。他說(shuō)得更多的是一些形而上學(xué)的理念。
最后一次見(jiàn)他,是在去年底上海的一個(gè)對(duì)沖基金論壇上。他坐在前排一個(gè)有名牌的座位上,冷靜地觀察著這個(gè)熱鬧的世界,周圍是喧鬧的年輕人。他穿著還是一樣樸素,一樣不為人所注意,感覺(jué)整個(gè)人有些消瘦。看他提前要走,我與他打了個(gè)招呼,他依舊低調(diào)地淺淺一笑。
不過(guò),短短的幾次接觸,發(fā)現(xiàn)朱總?cè)杂袔c(diǎn)交易原則值得借鑒。
1.分散化。多品種多交易方法。朱總堅(jiān)持量化交易,他覆蓋的交易品種有期貨、股指、商品期權(quán)、分級(jí)、ETF等,他基本都在做一些多品種的交易策略。這與他在高盛時(shí)一脈相承,他當(dāng)時(shí)負(fù)責(zé)金融產(chǎn)品量化、程式化和高頻化的交易和策略,對(duì)美國(guó)國(guó)債期貨、國(guó)債現(xiàn)貨,包括利率期貨、外匯、商品期貨等各品種也非常精通。
2.尋求趨勢(shì)相反機(jī)會(huì)。朱總偏重微觀,偏重統(tǒng)計(jì)意義上的回歸,在量化交易中盡量找一些與趨勢(shì)策略相反機(jī)會(huì)的策略,與趨勢(shì)模型做較好的組合補(bǔ)充。
3.永遠(yuǎn)敬畏風(fēng)險(xiǎn)。他信服凱恩斯所言的“市場(chǎng)保持不理性的時(shí)間可能比你保持不破產(chǎn)的時(shí)間更長(zhǎng)”。至于具體方法,主要通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)風(fēng)控解決方式。他說(shuō)起過(guò)去美國(guó)白銀市場(chǎng),曾經(jīng)從5元漲到80元,后來(lái)跌到10元、2元、1元,非常無(wú)法想象。他也提到當(dāng)時(shí)高盛躲過(guò)次貸危機(jī)最強(qiáng)大的是其風(fēng)控,在他看來(lái),風(fēng)控才是資產(chǎn)管理的靈魂。
4.人工智能是方向。2003年朱總在雷曼期間就接觸了深度學(xué)習(xí)專家,擁有下棋人工智能,只是沒(méi)feedback。現(xiàn)在可以通過(guò)Led work等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)策略復(fù)興、優(yōu)化,也可以通過(guò)非結(jié)構(gòu)化思維,進(jìn)行頭寸與風(fēng)險(xiǎn)分配,主要通過(guò)歷史數(shù)據(jù),再用反饋測(cè)試。
總之,在朱總眼中,中國(guó)市場(chǎng)剛剛起步,阿爾法機(jī)會(huì)巨大。
想起《黑天鵝》一書(shū)的作者納西姆?塔勒布對(duì)他的理念形成重要沖擊的一刻――當(dāng)時(shí),塔勒布在芝加哥商業(yè)交易所工作,這份工作讓他的喉嚨嘶啞。起初,他也沒(méi)在意,返回紐約后才去看醫(yī)生。醫(yī)生語(yǔ)氣凝重地告訴他,他得了喉癌。塔勒布聽(tīng)罷心里一沉,外面正好細(xì)雨霏霏,他在淅淅瀝瀝的雨中走了一程又一程。他走進(jìn)醫(yī)學(xué)圖書(shū)館,發(fā)瘋似地查找醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)了解自己的病情。衣服上流下的雨水在他腳下形成了一個(gè)小水洼,竟然一點(diǎn)兒也沒(méi)有察覺(jué),因?yàn)楹戆┩ǔJ悄切┏榱艘惠呑訜熐覠煱a很大的人,才有可能得的。塔勒布還很年輕,關(guān)鍵是他幾乎不吸煙。像他這樣的人患喉癌的概率小之又小,連十萬(wàn)分之一都不到。他成了一只黑天鵝!后來(lái),每每他投資的時(shí)候,這份深刻的與死亡很近的印象盤踞于他腦中,由此自然發(fā)展出了黑天鵝投資體系,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)中的“肥尾”尤為重視。
關(guān)鍵詞:期貨公司;資產(chǎn)管理;模式
一、背景介紹
期貨公司受托客戶資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)自2012年10月正式獲批到現(xiàn)在已經(jīng)歷了近2年的市場(chǎng)檢驗(yàn)。不論是IT系統(tǒng)建設(shè)還是人才隊(duì)伍搭建都積累了許多經(jīng)驗(yàn),期貨公司資管業(yè)務(wù)也開(kāi)始逐步走入正軌。但是,期貨資管在業(yè)務(wù)模式與發(fā)展戰(zhàn)略層面,也面臨著越來(lái)越多急需解決的問(wèn)題,本文嘗試從國(guó)內(nèi)外期貨類資管機(jī)構(gòu)的發(fā)展歷程入手,探索中國(guó)期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的發(fā)展路徑。
二、競(jìng)爭(zhēng)格局
目前,國(guó)內(nèi)可以開(kāi)展期貨類資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)主要有信托公司、基金公司、證券公司三類機(jī)構(gòu),這三類機(jī)構(gòu)主要開(kāi)展的為期貨類通道業(yè)務(wù),幫助期貨私募機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)陽(yáng)光化運(yùn)作。而期貨公司目前除了提供通道幫助期貨私募實(shí)現(xiàn)陽(yáng)光化運(yùn)作外,還基于自身的研究和交易團(tuán)隊(duì)自主開(kāi)展交易。
(一)信托公司
早在2011年7月,銀監(jiān)會(huì)的《信托公司參與股指期貨交易業(yè)務(wù)指引》為信托公司參與股指期貨交易提供了法律依據(jù),至此,期貨私募有了合法的陽(yáng)光化通道。但是,由于信托公司之前并未接觸過(guò)期貨類業(yè)務(wù),所以在和期貨私募合作的過(guò)程中存在IT系統(tǒng)對(duì)接及風(fēng)險(xiǎn)控制標(biāo)準(zhǔn)難統(tǒng)一等一系列問(wèn)題。特別是在制度層面,信托參與期貨市場(chǎng)只能進(jìn)行股指期貨的套期保值交易進(jìn)一步限制了期貨私募的操作空間。另外,在結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品發(fā)行方面,信托通道也存在困難。
(二)基金公司
在銀監(jiān)會(huì)信托參與股指期貨交易業(yè)務(wù)指引后三個(gè)月,證監(jiān)會(huì)的《基金管理公司特定客戶資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)試點(diǎn)辦法》明確基金公司專戶可投資商品期貨,基金專戶投資期貨不受限制后,目前已經(jīng)成為期貨私募陽(yáng)光化的主流通道。
(三)證券公司
證監(jiān)會(huì)2012年10月正式修訂后的《證券公司客戶資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)管理辦法》《證券公司集合資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)實(shí)施細(xì)則》及《證券公司定向資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)實(shí)施細(xì)則》也放寬了“小集合”的投資范圍。“小集合”投資范圍基本和基金專戶一致。因此,也成為期貨私募陽(yáng)光化的通道之一。不過(guò),由于放松投資范圍和比例的時(shí)間較晚,未成為期貨私募陽(yáng)光化的主要通道。
三、目前業(yè)務(wù)模式
期貨公司資管業(yè)務(wù)的推出不僅改變了期貨公司高度依賴經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)狀況,而且還為期貨公司研究業(yè)務(wù)提供了投資與研究一體化的機(jī)會(huì)。目前,各個(gè)期貨公司雖然在資管業(yè)務(wù)上各有側(cè)重點(diǎn),但總體歸納而言主要有兩種發(fā)展模式:
(一)自主發(fā)展
(1)傳統(tǒng)現(xiàn)貨背景公司。基礎(chǔ)雄厚的傳統(tǒng)現(xiàn)貨背景公司在商品研究領(lǐng)域已經(jīng)形成了自己的獨(dú)有優(yōu)勢(shì),部分公司更是在期貨資管業(yè)務(wù)開(kāi)閘前已經(jīng)通過(guò)另設(shè)投資公司的方式試水了期貨投資,積累了一定數(shù)量的交易人才和實(shí)盤交易經(jīng)驗(yàn)。永安期貨是這類公司的典型代表。永安期貨以低風(fēng)險(xiǎn)商品期貨套利對(duì)沖為主要交易策略,注重產(chǎn)品的絕對(duì)回報(bào)。據(jù)了解,永安期貨目前的“一對(duì)一”資管產(chǎn)品規(guī)模超過(guò)6億元,而其管理的基金專戶產(chǎn)品規(guī)模已接近20億元。
(2)股東實(shí)力較強(qiáng)券商系公司。另一類采取自主發(fā)展策略的公司是依托強(qiáng)大券商背景的券商系公司。這類公司在IT系統(tǒng)建設(shè)和金融工程研究領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)突出。因此,這類公司在資管產(chǎn)品設(shè)計(jì)上普遍采用量化策略和程序化交易手段實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)。廣發(fā)期貨目前其策略組合中有量化對(duì)沖、套利、單邊趨勢(shì)和高頻等多種策略,公司資管產(chǎn)品已接近16億元規(guī)模。在已發(fā)行資管產(chǎn)品中,自主策略產(chǎn)品規(guī)模超14億元,這些產(chǎn)品目前的平均年化收益率為15%~20%,最大回撤不超過(guò)3%。
(二)通道模式
(1)“通道”業(yè)務(wù)概述。證券類私募規(guī)模的急劇膨脹客觀上催生了私募陽(yáng)光化的需求,私募基金的信托陽(yáng)光化模式下,信托財(cái)產(chǎn)的獨(dú)立性使得資金安全性得到提高。同時(shí)信托公司作為受托人可選擇托管銀行和管理人等,做到分工負(fù)責(zé),完善制度制衡,信托公司還可以提供客觀的業(yè)績(jī)記錄,進(jìn)行日常信息披露,為受益人提供流動(dòng)性安排。信托通道的出現(xiàn)為證券私募的規(guī)范運(yùn)作和發(fā)展壯大提供了強(qiáng)大的制度保障,在證券私募的發(fā)展過(guò)程中起著關(guān)鍵作用。所謂“期貨通道業(yè)務(wù)”,是指期貨公司將交易席位出借給期貨私募機(jī)構(gòu),幫助期貨私募機(jī)構(gòu)發(fā)行陽(yáng)光化產(chǎn)品,并協(xié)助其完成募資和銷售。在這個(gè)過(guò)程中,期貨公司向期貨私募提供通道,收取一定的過(guò)橋費(fèi)用。在通道類業(yè)務(wù)中,期貨公司沒(méi)有主動(dòng)、系統(tǒng)地進(jìn)行項(xiàng)目開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、交易結(jié)構(gòu)安排和風(fēng)險(xiǎn)控制措施,不直接參與投資交易業(yè)務(wù)。
(2)期貨公司通道類業(yè)務(wù)主要面臨的問(wèn)題有:第一,競(jìng)爭(zhēng)激烈。信托集合計(jì)劃、基金專戶、證券公司小集合產(chǎn)品開(kāi)展“通道”業(yè)務(wù)時(shí)間較長(zhǎng),積累了豐富的操作經(jīng)驗(yàn),而期貨公司資管業(yè)務(wù)開(kāi)展時(shí)間較短,各項(xiàng)業(yè)務(wù)還處在摸索過(guò)程中。第二,技術(shù)含量低。由于通道類業(yè)務(wù)技術(shù)含量低,業(yè)務(wù)開(kāi)展初期由于牌照紅利有一定利潤(rùn),但長(zhǎng)期看,隨著參與“通道”業(yè)務(wù)機(jī)構(gòu)逐步增多,激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)將通道費(fèi)逐步拉低。第三,政策限制。期貨公司資管業(yè)務(wù)的開(kāi)展受限于只能進(jìn)行“一對(duì)一”服務(wù)等因素,無(wú)法發(fā)揮集合理財(cái)?shù)囊?guī)模效益。另外,由于“一對(duì)一”的限制,也無(wú)法設(shè)計(jì)分級(jí)類產(chǎn)品,產(chǎn)品規(guī)模明顯受限。第四,無(wú)客戶積累。“通道”業(yè)務(wù)不論是資金還是客戶都在期貨公司外部,期貨公司無(wú)法有針對(duì)性地給客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品,長(zhǎng)期來(lái)看,無(wú)法完成資金、客戶的積累。
四、期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)發(fā)展模式初探
期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的獲批對(duì)期貨公司來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn),投資者需要充分利用期貨市場(chǎng)來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分散、提高收益。然而,期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)起步晚,缺乏資產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn),客戶對(duì)期貨類資產(chǎn)管理產(chǎn)品也普遍缺乏了解。因此,期貨公司要強(qiáng)化優(yōu)勢(shì)補(bǔ)足劣勢(shì),探索適合自身特點(diǎn)的業(yè)務(wù)發(fā)展模式。
(一)專業(yè)期貨私募孵化機(jī)構(gòu)
期貨公司將來(lái)可以為期貨私募提供系統(tǒng)化的IT信息系統(tǒng)、融資中介、研發(fā)支持、風(fēng)控結(jié)算與托管、產(chǎn)品發(fā)行與品牌營(yíng)銷推廣服務(wù)。期貨私募所對(duì)接的不僅僅是一家期貨公司,而是期貨公司背后的全金融業(yè)務(wù)鏈條。這種業(yè)務(wù)對(duì)接就要求期貨資管部門要有更廣闊的業(yè)務(wù)視野和集團(tuán)資源整合能力,能夠?yàn)樗侥继峁┮粩堊咏鉀Q方案。
(1)IT信息系統(tǒng)。期貨交易競(jìng)爭(zhēng)的維度一般包括策略開(kāi)發(fā)和執(zhí)行速度兩個(gè)方面,近年來(lái)期貨私募廣泛應(yīng)用的量化和高頻交易技術(shù)更對(duì)交易系統(tǒng)的執(zhí)行速度提出了更高的要求。因此,期貨公司應(yīng)加大在IT信息系統(tǒng)上的投入,在人員配備上和資金支持上給予IT部門以傾斜。
(2)融資中介。由于部分期貨資管產(chǎn)品是結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品,期貨私募客觀上需要期貨公司提供穩(wěn)定和低成本的優(yōu)先資金支持。因此,期貨公司應(yīng)在優(yōu)先資金門檻、優(yōu)先資金性質(zhì)、資金杠桿、優(yōu)先資金收益率、優(yōu)先資金流動(dòng)性、劣后收益稅收、發(fā)起設(shè)立的時(shí)間周期、風(fēng)險(xiǎn)控制措施等方面給予期貨私募提供服務(wù)。
(3)研發(fā)支持。期貨公司在商品基礎(chǔ)研究領(lǐng)域建立了系統(tǒng)的研究框架,研究報(bào)告有助于期貨私募拓展視野和完善投資邏輯。并且,資管業(yè)務(wù)獲批后,期貨公司研究逐步從傳統(tǒng)研究向投資研究一體化轉(zhuǎn)型,這也為期貨私募提供更好的服務(wù)奠定了基礎(chǔ)。
(4)風(fēng)控結(jié)算托管服務(wù)。由于期貨交易的杠桿特性,風(fēng)控水平成為投顧選擇通道的重要參考因素。期貨公司應(yīng)搭建全面自動(dòng)化、數(shù)字化的事前、事中、事后風(fēng)控系統(tǒng)。另外,期貨公司還應(yīng)當(dāng)為私募提品凈值結(jié)算和聯(lián)合銀行提供資金托管服務(wù),保證客戶資金安全。
(5)產(chǎn)品發(fā)行與品牌營(yíng)銷推廣。期貨私募最終要形成品牌效應(yīng),而品牌的形成,需要有時(shí)間和專業(yè)團(tuán)隊(duì)去支持。因此,在資管產(chǎn)品募集、路演、推廣的過(guò)程中,期貨公司若能提供一體化的解決方案。不僅有助于期貨私募品牌的推廣而且期貨私募還可專注于交易。
(二)專業(yè)資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)
期貨公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)發(fā)展模式和路徑選擇至關(guān)重要,期貨資管業(yè)務(wù)的發(fā)展必然要順應(yīng)財(cái)富管理行業(yè)的結(jié)構(gòu)演進(jìn),市場(chǎng)需求的急速變化,以及監(jiān)管環(huán)境的特點(diǎn)。最終,滿足以客戶為中心的資產(chǎn)配置需求,以期貨類資管產(chǎn)品為代表的另類資產(chǎn)管理服務(wù)機(jī)構(gòu)必將在未來(lái)的資管機(jī)構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)重要位置。
(1)依托強(qiáng)大投研能力的基本面交易。基于商品基本面研究的主觀趨勢(shì)交易和商品套利交易一直是期貨公司的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域。在資管時(shí)代,期貨公司要強(qiáng)化自身的差異化優(yōu)勢(shì),為客戶提供差異化的產(chǎn)品。另外,期貨公司原有的研究部門應(yīng)強(qiáng)化對(duì)資管部門的支持力度,向投資研究一體化轉(zhuǎn)型,為資管部門提供數(shù)據(jù)、信息、策略、研究支持。
(2)以量化策略為核心的程序化交易。通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析建立起系統(tǒng)化的量化模型是一種有效研判市場(chǎng)趨勢(shì)的手段。程序化交易是量化策略的實(shí)現(xiàn)方式,據(jù)國(guó)外機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì),有超過(guò)60%的期貨資管產(chǎn)品是采取程序化交易的方式進(jìn)行交易。這種交易通常由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)產(chǎn)生的系統(tǒng)信號(hào)來(lái)做出交易決策,在一定程度上避免了決策的隨意性。
(3)以組合配置為核心的FOF。FOF(Fund of Fund)是一種專門投資于其他投資基金的基金,是結(jié)合基金產(chǎn)品創(chuàng)新和銷售渠道創(chuàng)新的基金新品種。期貨FOF模式通過(guò)對(duì)市場(chǎng)中的期貨資管產(chǎn)品進(jìn)行定量、定性分析以及盡職調(diào)查,利用投資風(fēng)格差異、策略互補(bǔ)構(gòu)建基金。FOF的組合投資方式?jīng)Q定了其收益回報(bào)較為穩(wěn)定,這種低波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與高收益結(jié)合的投資方式對(duì)專業(yè)機(jī)構(gòu)投資者是非常有吸引力的。
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1973年前后,世界金融市場(chǎng)面臨著第二次世界大戰(zhàn)以后最重大的變化,債券和外匯市場(chǎng)首當(dāng)其沖。戰(zhàn)后金融市場(chǎng)如果用一個(gè)詞來(lái)形容的話,這個(gè)詞就是“固定”:固定的外匯匯率、由央行固定的短期和長(zhǎng)期利率、固定的黃金價(jià)格。隨著20世紀(jì)60年代末的通貨膨脹狂潮,這種毫無(wú)變化的固定金融關(guān)系陽(yáng)壽將近,黃金價(jià)格、外匯匯率和長(zhǎng)期利率都相繼自由浮動(dòng),這種變化對(duì)于金融行業(yè)既是機(jī)會(huì)也是挑戰(zhàn),債券市場(chǎng)首當(dāng)其沖。在此之前,債券投資所需要的技術(shù)含量跟收發(fā)室里面分揀報(bào)紙信件這個(gè)工作的技術(shù)含量差不多,投資者買了債券之后往保險(xiǎn)柜里一放,記得該領(lǐng)息票的時(shí)間和最后還本的時(shí)間就行了,如果當(dāng)年你跟誰(shuí)說(shuō)起債券可以在到期日之前拋出或者在價(jià)格較低的時(shí)間買入,很少會(huì)有人理解;但是利率和匯率開(kāi)始浮動(dòng)之后,原來(lái)躺在保險(xiǎn)柜里面的呆頭呆腦的債券忽然變成了價(jià)格可能上下大幅起落的金融產(chǎn)品,這使得海里的鯊魚(yú)、草原上的獅子遠(yuǎn)遠(yuǎn)地聞到腥味。
這期間的另外一個(gè)變化來(lái)源于金融行業(yè)之外,但是它和我們量化投資的主題關(guān)系緊密:電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展、普及,以及其在金融行業(yè)里的應(yīng)用。過(guò)去在交易大廳里面交易的時(shí)候,如果有客人要咨詢某種債券的價(jià)格,交易員會(huì)從一本厚厚的藍(lán)皮書(shū)上查出這個(gè)債券,然后報(bào)價(jià)。20世紀(jì)70年代初,債券交易商的桌上慢慢有了用現(xiàn)在的眼光來(lái)看功能簡(jiǎn)單、笨頭笨腦的計(jì)算器,這使債券交易的速度無(wú)形中加快。
對(duì)許多人來(lái)說(shuō),債券要比股票邏輯性強(qiáng)得多。如果你知道某種債券的息票率,那么你可以根據(jù)目前的市場(chǎng)利率很精確地計(jì)算出債券的價(jià)格。唯一不確定的因素是發(fā)債人倒閉或者違責(zé)的可能性,也就是債券的信用風(fēng)險(xiǎn),這種可能性事先無(wú)法準(zhǔn)確知道,但是一般可能性都比較小。對(duì)于不同的信用風(fēng)險(xiǎn),市場(chǎng)會(huì)有不同的“信用利差”利率來(lái)補(bǔ)償。例如,其他情況相同的債券,違責(zé)可能性大的債券的利率要相對(duì)高一些。各種不同時(shí)間到期的債券、各種信用風(fēng)險(xiǎn)不同的債券之間存在一定的關(guān)系。如果一只債券的發(fā)行人沒(méi)有違責(zé)的話,債券的價(jià)格不管如何上下浮動(dòng),在到期日的時(shí)候都要回到面值。這都是很有規(guī)律的東西,都可以用數(shù)學(xué)公式精確地表述。換言之,相對(duì)于債券,股票的邏輯性、數(shù)學(xué)性都比較差。正是這個(gè)原因,梅里韋瑟的量化套利策略首先在債券市場(chǎng)上找到用武之地。
關(guān)鍵詞:對(duì)沖策略 債券市場(chǎng) 應(yīng)用 風(fēng)險(xiǎn)
隨著美國(guó)次貸危機(jī)的爆發(fā),全球主要經(jīng)濟(jì)體的央行資產(chǎn)負(fù)債表急速擴(kuò)張,調(diào)控經(jīng)濟(jì)造成一個(gè)嚴(yán)重結(jié)果――包括固定收益資產(chǎn)、大宗商品、外匯資產(chǎn)、股票以及基于此的各類金融衍生品,都需要進(jìn)行相對(duì)、絕對(duì)價(jià)值和價(jià)格的重估。
與此同時(shí),因政府調(diào)控參與其中,經(jīng)濟(jì)周期不穩(wěn)定性加劇,主要資產(chǎn)出現(xiàn)明顯的同質(zhì)化波動(dòng)現(xiàn)象。根據(jù)匯豐的研究,目前各類資產(chǎn)間價(jià)格走勢(shì)的相關(guān)度非常之高。趨同現(xiàn)象已經(jīng)持續(xù)了近幾年,這反映了市場(chǎng)正在根據(jù)量化寬松和其他應(yīng)對(duì)危機(jī)的政策來(lái)重新定價(jià)。總之,事件驅(qū)動(dòng)因素在發(fā)揮作用,市場(chǎng)情緒受到政策及經(jīng)濟(jì)周期預(yù)示性的影響。
流動(dòng)性對(duì)資產(chǎn)重新估值的影響加劇,造成很多有效的資產(chǎn)投資策略失效,而這時(shí),對(duì)沖策略正發(fā)揮越發(fā)重要的作用:一方面,資產(chǎn)間高相關(guān)性為對(duì)沖操作提供了有效前提;另一方面,事件驅(qū)動(dòng)及價(jià)格波動(dòng)率的提高,令傳統(tǒng)的單向操作風(fēng)險(xiǎn)放大,對(duì)沖策略所特有的平衡收益與風(fēng)險(xiǎn)的作用越發(fā)凸顯。
對(duì)于債券市場(chǎng),尤其是中國(guó)的銀行間債券市場(chǎng),對(duì)沖的思路和策略是否有效,本文僅作為拋磚引玉式的探討性嘗試。
與債券市場(chǎng)相關(guān)的幾個(gè)對(duì)沖策略介紹
對(duì)沖(hedge),一般是同時(shí)進(jìn)行兩筆行情相關(guān)、方向相反、數(shù)量相當(dāng)、盈虧相抵的交易,是一種在減低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)投資獲利的手法。本文借鑒對(duì)沖基金研究公司HFR的分類方法,主要介紹與債市相關(guān)的對(duì)沖策略。
(一)事件驅(qū)使主策略
本策略是在提前挖掘和深入分析可能造成股價(jià)、債券價(jià)格或其他資產(chǎn)價(jià)格異常波動(dòng)的事件基礎(chǔ)上,通過(guò)充分把握交易時(shí)機(jī)獲取超額投資回報(bào)的交易策略。投資理念通常來(lái)自基本面特點(diǎn),而不是數(shù)理分析,投資理念的實(shí)現(xiàn)取決于預(yù)測(cè)獨(dú)立于現(xiàn)有資本結(jié)構(gòu)以外的事件發(fā)展結(jié)果。
(二)宏觀因素主策略
宏觀因素主策略運(yùn)用廣泛的策略進(jìn)行交易,投資基礎(chǔ)在于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變動(dòng)方向及其對(duì)股票、固定收益產(chǎn)品、貨幣和大宗商品市場(chǎng)的影響。投資人運(yùn)用各種投資技術(shù),包括人為決策和系統(tǒng)決策,結(jié)合從上往下和從下往上的宗旨或者基本面分析。宏觀因素主策略被進(jìn)一步分為7個(gè)子策略,以下介紹2種。
1.活躍交易子策略
活躍交易子策略運(yùn)用人為決策或者基于規(guī)則的高頻率方式來(lái)交易多種資產(chǎn)。大部分投資組合換手周期很短,平均的交易周期短于5天。其過(guò)程是評(píng)估歷史和當(dāng)前價(jià)格,用技術(shù)面、基本面和量化市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)決定短暫存在的幾秒鐘或者幾天的交易機(jī)會(huì)。本策略經(jīng)常運(yùn)用融資杠桿,活躍于各個(gè)市場(chǎng)板塊,通常在投資地域上很分散。
2.大宗商品―綜合商品策略
本策略包括人為決策和系統(tǒng)決策。系統(tǒng)決策主要根據(jù)數(shù)學(xué)、算法和技術(shù)模型來(lái)決定進(jìn)行投資,很少或者幾乎沒(méi)有主觀人為因素來(lái)影響投資的過(guò)程。策略的運(yùn)用基于對(duì)市場(chǎng)上大宗商品資產(chǎn)之間所顯現(xiàn)出的趨勢(shì)或者慣性特征的判斷。使用本策略一般在一定的市場(chǎng)周期持有超過(guò)35%的大宗商品市場(chǎng)敞口,通常還有對(duì)大宗商品資產(chǎn)敏感的股票或者其他附屬衍生物的敞口。策略運(yùn)用主要受到從上而下的宏觀變量分析結(jié)果的影響。
(三)相對(duì)價(jià)值主策略
本策略的投資基礎(chǔ)是多個(gè)相關(guān)證券之間存在價(jià)值分歧時(shí),通過(guò)運(yùn)用一系列基本面和數(shù)理分析技巧來(lái)實(shí)現(xiàn)投資理念。可投資資產(chǎn)包括股票、固定收益產(chǎn)品、金融衍生物和其他證券形式。投資固定收益產(chǎn)品時(shí),多通過(guò)數(shù)理分析來(lái)衡量資產(chǎn)之間的現(xiàn)有關(guān)系,尋找出證券之間風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整利差所帶來(lái)的投資機(jī)會(huì)。相對(duì)價(jià)值可分為6個(gè)子策略。
1.固定收益―資產(chǎn)抵押子策略
本子策略的投資基礎(chǔ)是相關(guān)證券之間存在利差,這些相關(guān)利差中的一個(gè)或者多個(gè)部分來(lái)自抵押的固定收益資產(chǎn),抵押可以是物理抵押物,也可以是其他金融債權(quán)(貸款、信用卡)。
2.固定收益―可轉(zhuǎn)債套利子策略
本子策略的投資基礎(chǔ)也是相關(guān)證券之間存在利差,這些相關(guān)利差中一個(gè)或者多個(gè)部分來(lái)自于可轉(zhuǎn)債。投資時(shí),運(yùn)用投資程序來(lái)分離出可轉(zhuǎn)債和不可轉(zhuǎn)債之間的價(jià)差投資機(jī)會(huì)。可轉(zhuǎn)換套利敞口對(duì)一些因素很敏感:發(fā)行人信用質(zhì)量、隱含的或已實(shí)現(xiàn)的相關(guān)證券波動(dòng)性、利率高低、發(fā)行人的股票估價(jià),以及一些特有的市場(chǎng)指標(biāo)。
3.固定收益―公司債券子策略
本子策略的投資基礎(chǔ)是相關(guān)證券之間的利差中一個(gè)或者多個(gè)部分來(lái)自于公司債券。投資時(shí),運(yùn)用投資程序分離出多個(gè)公司債券、公司債券和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)政府債券之間的利差投資機(jī)會(huì)。
4.固定收益―政府債券子策略
本子策略的投資基礎(chǔ)是相關(guān)證券之間的利差中一個(gè)或者多個(gè)部分來(lái)自于政府債券。投資時(shí),運(yùn)用投資程序分離出多個(gè)政府債券、公司債券和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)政府債券之間的利差投資機(jī)會(huì)。本子策略一般運(yùn)用多個(gè)投資流程,包括量化和基本面人為決策;與其他相對(duì)價(jià)值子策略相比,更多受到自上而下的宏觀因素影響。
5.波動(dòng)套利子策略
本子策略交易一類資產(chǎn)的波動(dòng)性,運(yùn)用套利、市場(chǎng)中立或者混合策略來(lái)實(shí)現(xiàn)。所包括的風(fēng)險(xiǎn)可以是做多、做空、中性或者隨著隱含的波動(dòng)方向而變化的風(fēng)險(xiǎn)。投資時(shí),運(yùn)用投資程序分離出一系列的固定收益證券,通常是多個(gè)期權(quán)或者含有期權(quán)特點(diǎn)的證券之間的利差投資機(jī)會(huì)。其敞口對(duì)隱含和實(shí)現(xiàn)的波動(dòng)率、利率水平、發(fā)行人股票定價(jià),以及一些廣泛和特定的因素都很敏感。
6.復(fù)合策略子策略
本子策略使用的基礎(chǔ)相關(guān)收益資產(chǎn)之間的利差來(lái)自于固定收益資產(chǎn)、衍生物、股票、不動(dòng)產(chǎn)、掛牌合伙(MLP)及其組合,以及其他資產(chǎn)。投資時(shí),通常運(yùn)用數(shù)理分析來(lái)測(cè)量資產(chǎn)現(xiàn)有關(guān)系,從而判斷出有利的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整利差投資機(jī)會(huì)。
債券市場(chǎng)應(yīng)用對(duì)沖策略時(shí)需關(guān)注的問(wèn)題
(一)對(duì)沖策略需具備的條件
從對(duì)沖策略的角度來(lái)理解對(duì)沖概念,已遠(yuǎn)不是教科書(shū)上的“針對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)敞口購(gòu)買等量的對(duì)沖工具頭寸”這么簡(jiǎn)單了,對(duì)沖策略的使用必須具備三個(gè)條件:一是對(duì)沖交易工具和被對(duì)沖的風(fēng)險(xiǎn)敞口相關(guān)性高;二是對(duì)沖交易執(zhí)行成本比被對(duì)沖的風(fēng)險(xiǎn)敞口要低;三是對(duì)沖交易工具具有高流動(dòng)性。
(二)對(duì)沖策略的主要風(fēng)險(xiǎn)
1.基差波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)
基差波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)是指保值工具與被保值商品之間價(jià)格波動(dòng)不同步所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),是對(duì)沖策略的主要風(fēng)險(xiǎn)。
上述三個(gè)條件中,最核心的是具有高度流動(dòng)性的低成本對(duì)沖工具,在此基礎(chǔ)上是合適工具的篩選,以及策略的制定。當(dāng)前市場(chǎng)上資產(chǎn)間相關(guān)性建模仍是金融工程探討的前沿話題,國(guó)內(nèi)主流方法依然是協(xié)整理論或其改進(jìn)版(如協(xié)整資產(chǎn)組合、隨機(jī)殘差價(jià)差模型等),而其核心依然是通過(guò)控制配對(duì)資產(chǎn)的對(duì)沖效果和風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)化選擇,從而回避風(fēng)險(xiǎn),以及品種間相關(guān)性不足造成的基差波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于基差的風(fēng)險(xiǎn),除資產(chǎn)相關(guān)性分析外,還可以通過(guò)對(duì)基差波動(dòng)數(shù)列的分析,做到風(fēng)險(xiǎn)的量化測(cè)算(如基于基差的群聚效應(yīng)制作GARCH模型等)。
2.工具波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)
對(duì)沖策略還面臨工具波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn),尤其是對(duì)沖工具使用杠桿后,不利的波動(dòng)率可能造成現(xiàn)金的過(guò)度侵蝕,進(jìn)而縮短對(duì)沖存續(xù)期,使策略失敗。對(duì)于工具波動(dòng)率的風(fēng)險(xiǎn),要基于不同資產(chǎn)的價(jià)格特性分別研判,這也是制定對(duì)沖策略的重要一部分。
(三)制定對(duì)沖策略的重點(diǎn)
對(duì)沖策略的制定,重點(diǎn)應(yīng)放在:一是通過(guò)相關(guān)性分析模型,篩選最優(yōu)的對(duì)沖工具或資產(chǎn)組合標(biāo)的;二是研判投資標(biāo)的預(yù)期波動(dòng)率和基差風(fēng)險(xiǎn);三是根據(jù)具體要求(風(fēng)險(xiǎn)要求、收益要求、時(shí)間要求等),在前述兩點(diǎn)基礎(chǔ)上,設(shè)定交易策略。
嘉信理財(cái)是美國(guó)個(gè)人金融服務(wù)市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者,也是全球最大的網(wǎng)上理財(cái)交易公司。1986年嘉信理財(cái)通過(guò)合并旗下的證券、銀行、財(cái)務(wù)管理和金融咨詢服務(wù)等多個(gè)分支機(jī)構(gòu)最終成立了嘉信理財(cái),截至2013年底,嘉信理財(cái)資管業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)2.4萬(wàn)億美元。嘉信理財(cái)?shù)某晒σ恢北粐?guó)內(nèi)券商作為效仿研究的典范,該公司在上世紀(jì)70年代率先降傭金并開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)渠道;互聯(lián)網(wǎng)的興起引領(lǐng)嘉信理財(cái)開(kāi)創(chuàng)了將電子商務(wù)與傳統(tǒng)零售業(yè)務(wù)相結(jié)合的增值新模式,成為最大的網(wǎng)上理財(cái)交易商。統(tǒng)一網(wǎng)上網(wǎng)下收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn),網(wǎng)上提供快捷交易方式,網(wǎng)下提供復(fù)雜的支持和咨詢,以網(wǎng)上網(wǎng)下客戶任意轉(zhuǎn)換的方式來(lái)增加客戶對(duì)其平臺(tái)的依賴度。此后,嘉信聚焦于資產(chǎn)管理業(yè)務(wù),通過(guò)多樣產(chǎn)品和特色服務(wù)打造個(gè)性化專業(yè)“資管平臺(tái)”,實(shí)現(xiàn)差異化競(jìng)爭(zhēng)。
在北京的活動(dòng)中,嘉信理財(cái)主席成員暨嘉信基金會(huì)主席、嘉信消費(fèi)者教育資深副總裁 Carrie Schwab-Pomerantz談到,她是伴隨著嘉信理財(cái)一起成長(zhǎng)起來(lái)的,從她的父親身上學(xué)到了如何管理自己的財(cái)富。她提到財(cái)富管理中最重要的三個(gè)原則是了解自己進(jìn)行管理的目標(biāo)并且設(shè)置合理的路徑來(lái)達(dá)到這個(gè)目標(biāo),要重視投資的重要性,投資中需要分散再分散。
嘉實(shí)財(cái)富量化研究中心負(fù)責(zé)人周靜博士在活動(dòng)中表示,目前國(guó)內(nèi)高凈值客戶在資產(chǎn)配置方面遇到了困惑,量化對(duì)沖產(chǎn)品因其低風(fēng)險(xiǎn)中等回報(bào)的特征,逐步成為有效解決方案。據(jù)其介紹,嘉實(shí)財(cái)富旗下的“金阿爾法”是采用量化對(duì)沖策略的產(chǎn)品,即以量化多因子模型的方式構(gòu)建股票組合,同時(shí)利用滬深300指數(shù)期貨進(jìn)行對(duì)沖,以消除股票組合的市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。因此這個(gè)產(chǎn)品的特點(diǎn)就是不會(huì)跟隨股票市場(chǎng)的上下波動(dòng),風(fēng)險(xiǎn)收益特征是低風(fēng)險(xiǎn)具有中等收益,適合高凈值財(cái)富人群保本并且適當(dāng)增值的需求。
【關(guān)鍵詞】量化對(duì)沖;多因子選股;Alpha
一、量化投資與Alpha策略
(一)量化投資的優(yōu)勢(shì)
1.出色的數(shù)據(jù)處理能力
通過(guò)計(jì)算機(jī)建模對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠替代人進(jìn)行大量繁瑣的工作,極大的提高了工作效率。既能夠在分析的過(guò)程中形成投資策略,又可以建立模擬測(cè)試平臺(tái)對(duì)策略進(jìn)行檢驗(yàn)。
2.克服人性弱點(diǎn)
人性本質(zhì)上的弱點(diǎn)是很多失敗投資決策的根源,計(jì)算機(jī)可以幫助人控制自身的情感,以量化投資的方法進(jìn)行自動(dòng)化交易,避免人工操作,也就可以在一定程度上減少人類情感對(duì)投資決策的影響。
3.反應(yīng)迅速
量化投資的自動(dòng)化交易程序反應(yīng)十分靈敏,通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)各種信號(hào)的快速識(shí)別,能夠在毫秒內(nèi)做出反應(yīng),這種數(shù)量級(jí)的反應(yīng)速度已經(jīng)足夠捕捉目前市場(chǎng)上最短級(jí)別的交易機(jī)會(huì)。
(二)主流Alpha策略
1.動(dòng)量Alpha,強(qiáng)者恒強(qiáng)的現(xiàn)象在市場(chǎng)中普遍存在,市場(chǎng)表現(xiàn)好的股票能夠積累人氣,持續(xù)上漲趨勢(shì)容易延續(xù)下去,買入漲勢(shì)好的股票組合,利用股指期貨等工具進(jìn)行對(duì)沖。
2.反轉(zhuǎn)Alpha,關(guān)注走勢(shì)最差,短期變現(xiàn)最不好的股票,認(rèn)為股價(jià)跌到一定程度會(huì)集聚反轉(zhuǎn)的能量,買入股價(jià)跌幅較大、技術(shù)形態(tài)上超跌的股票,建立對(duì)沖頭寸。
3.多因子選股Alpha,源于三因子模型,將股票價(jià)格的原因分割為不同因子,考察各因子與股價(jià)的相關(guān)性來(lái)設(shè)計(jì)投資策略,獲取因子的超額收益。
二、因子選取及有效性分析
本文Alpha策略主要針對(duì)短期反轉(zhuǎn)效應(yīng),“地量見(jiàn)地價(jià)”是股票市場(chǎng)中的一條重要原則,低股價(jià)、小成交量具有明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。相對(duì)于價(jià)值類、成長(zhǎng)類因子,規(guī)模類因子的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)更強(qiáng)。因此,本文從規(guī)模類因子、動(dòng)量因子與技術(shù)指標(biāo)類因子中初步選取了9個(gè)因子,分別為股價(jià)、總市值、日成交量、日換手率、RSI、STOM、ROC、CR、AROON。
(一)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)清理共分四步:剔除ST類股票數(shù)據(jù);清楚股票異常數(shù)據(jù)(包括數(shù)據(jù)庫(kù)中缺失的股票數(shù)據(jù)以及停牌股票的日數(shù)據(jù));對(duì)股價(jià)進(jìn)行復(fù)權(quán)處理;因子數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,采用N(0,1)正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值越高代表其原始股價(jià)越低。
(二)因子評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
本文主要從因子的收益能力以及風(fēng)險(xiǎn)程度兩方面來(lái)檢測(cè)單個(gè)因子的有效性。需要觀測(cè)的值有:訓(xùn)練集內(nèi)組合的累計(jì)Alpha、勝率、最大回撤、收益回撤比以及將樣本分組后的各項(xiàng)數(shù)據(jù)。
(三)因子的選取
經(jīng)系統(tǒng)回測(cè)后,從各因子年化收益率的排序情況來(lái)看,在正向?qū)_組中,市值、股價(jià)、成交量三個(gè)因子表現(xiàn)最好,年化收益率均超過(guò)了20%,表現(xiàn)最差的三個(gè)因子為日換手率、月?lián)Q手率與CR指標(biāo),年化收益率低于10%。
從風(fēng)險(xiǎn)的角度對(duì)比各因子的表現(xiàn),成交量與市值的回撤最大,收益能力強(qiáng)的股價(jià)因子的回撤幅度相對(duì)也較低,股價(jià)因子的表現(xiàn)最為優(yōu)秀,收益能力居中的RSI、ROC的回撤也在中間水平,而AROON指標(biāo)的回撤相對(duì)其他指標(biāo)較為優(yōu)秀。收益能力較低的CR的回撤同樣很大,換手率與STOM則表現(xiàn)出低收益低回撤。
對(duì)比綜合性指標(biāo)收益回撤比,可以得出9個(gè)因子的收益回撤比差異顯著,排序從大到小分別為股價(jià)、市值、成交量、ROC、RSI、AROON、CR、STOM、換手率,其中各因子的收益能力起到關(guān)鍵性作用。長(zhǎng)期投資組合的區(qū)間收益回撤比反映的是各因子在長(zhǎng)期持續(xù)產(chǎn)生超額收益的效應(yīng)。
綜上,依據(jù)各因子在整個(gè)樣本區(qū)間的表現(xiàn),將表現(xiàn)最差的日換手率、STOM與CR指標(biāo)這三個(gè)因子剔除,用剩下的六個(gè)因子構(gòu)成最優(yōu)因子組合。
三、多因子選股策略檢驗(yàn)
(一)多因子Alpha策略要素
本文Alpha策略為短周期持倉(cāng);選股的標(biāo)準(zhǔn)為小市值、低股價(jià)、低成交量、低RSI、低ROC、低AROON;打分方式分為等權(quán)重法與變權(quán)重法,變權(quán)重打分考察各因子在樣本內(nèi)收益能力與抗風(fēng)險(xiǎn)能力的綜合表現(xiàn),將收益回撤比作為篩選股票時(shí)各因子的權(quán)重;對(duì)沖方式為等市值完全對(duì)沖;對(duì)沖工具使用滬深300股指期貨主力合約。
(二)不同打分方式投資組合樣本外表現(xiàn)
等權(quán)重組合區(qū)間收益140.48%,組合最大回撤為29.08%;變權(quán)重組合區(qū)間收益211.73%,最大回撤26.78%;同期市場(chǎng)指數(shù)漲幅為5.40%,最大回撤43.49%。兩種組合方式資金曲線相似。
改變打分權(quán)重后,組合在樣本外的勝率與盈虧比明顯提高,這是收益提高的根本原因,在一定程度上也反映出所選因子真實(shí)有效。
本文在對(duì)2006至2015年中國(guó)證券市場(chǎng)的研究中發(fā)現(xiàn),短期反轉(zhuǎn)Alpha策略真實(shí)有效。股價(jià)因子的效用最為顯著,技術(shù)指標(biāo)類因子的表現(xiàn)沒(méi)有規(guī)模類因子突出,換手率因子效果不佳。在震蕩市中Alpha策略最為有效,極端行情下,尤其在暴跌行情中,使用股指期貨對(duì)沖不掉組合的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),此情況下多因子選股模型階段性失效。
參考文獻(xiàn):
摘要 投資組合保險(xiǎn)策略是在機(jī)構(gòu)投資者的發(fā)展過(guò)程中應(yīng)運(yùn)而生的一種投資理念。研究結(jié)果表明,每種保險(xiǎn)策略的優(yōu)越性只是相對(duì)而言的,沒(méi)有哪一種是絕對(duì)優(yōu)于其他投資策略。但是,如果將保險(xiǎn)策略有效組合起來(lái),可大大提高組合保險(xiǎn)的效果。因此,投資組合保險(xiǎn)策略的研究,對(duì)企業(yè)財(cái)經(jīng)管理的投資組合保險(xiǎn)有很好的參考作用。
關(guān)鍵詞 投資組合 保險(xiǎn)策略 企業(yè)財(cái)經(jīng)管理
一、投資組合保險(xiǎn)策略的背景和內(nèi)涵分析
投資組合保險(xiǎn)策略指的是將一部分資金投資在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),以保證資產(chǎn)組合在最低的價(jià)值前提下,其余資金隨著市場(chǎng)變動(dòng)而不斷調(diào)整無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例,不斷發(fā)掘資產(chǎn)升值的潛力的一種資產(chǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。在國(guó)外,投資組合保險(xiǎn)已有二十多年的發(fā)展歷史,我國(guó)對(duì)投資組合保險(xiǎn)的應(yīng)用還不是很普遍,其研究處于起步階段。在研究中,一般采用單一組合保險(xiǎn)策略進(jìn)行模擬,如固定比例的投資組合保險(xiǎn)(CPPI),在市場(chǎng)上升的時(shí)候,CPPI的效果優(yōu)于組合保障(TIPP)。但在市場(chǎng)下跌時(shí),TIPP可以有效將市場(chǎng)上升的獲利保護(hù)起來(lái),減少投資風(fēng)險(xiǎn),效果優(yōu)于CPPI。因此,兩種策略的結(jié)合,能否在市場(chǎng)的波動(dòng)中獲得好的效果,是本文將要探討的問(wèn)題。
二、定量分析模型
(一)簡(jiǎn)單參數(shù)的投資組合保險(xiǎn)策略量化分析
TIPP是各種簡(jiǎn)單參數(shù)的投資組合保險(xiǎn)策略的一般形式,其他策略可以根據(jù)TIPP的變動(dòng)情況分析。
第一,普通的TIPP。首先,設(shè)定底值,TIPP底值是變動(dòng)的,其公式表達(dá)為:Ft=aMt+bert(0≤a≤1,b≥0),其中,r為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)率,aMt表示組合歷史價(jià)值的大小,即組合可能產(chǎn)生的價(jià)值。當(dāng)a取值0.9時(shí),組合的最大價(jià)值即為90%。bert投資是設(shè)定的保值水平,通常是由投資者附加的,這一數(shù)值會(huì)隨時(shí)間而遞增,如果投資者無(wú)要求,則b為0,本文以b=0研究。
第二,CPPI。CPPI和TIPP的不同點(diǎn)在于,投資者事先確定的底值會(huì)隨著組合價(jià)值變化而變化,以無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率分析,CPPI底值會(huì)隨著時(shí)間遞增,可以用Ft=F0ert,即等價(jià)于在TIPP策略中a=0,b=0的情況。
(二)組合保險(xiǎn)策略模擬
本文以實(shí)際資產(chǎn)來(lái)模擬組合保險(xiǎn)策略,假定資產(chǎn)初期價(jià)值是100萬(wàn)元,安裝資產(chǎn)是債券,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)是股票指數(shù),假定交易成本量為0.5%,因?yàn)轭l繁交易會(huì)對(duì)組合價(jià)值產(chǎn)生影響,因而設(shè)定重新調(diào)整率(trigger),將其設(shè)定為1%、3%、5%、8%。在實(shí)驗(yàn)中,保底率為0.9,CPPI策略的a=0,b=100萬(wàn)×0.9;TIPP策略的a=0.9,b=0,m取值為1~5的變量。
由于投資組合保險(xiǎn)的最終目的是最后價(jià)值,在研究中要考慮戰(zhàn)勝大盤率。戰(zhàn)勝大盤率=組合價(jià)值收益率﹣大盤指數(shù)的收益率。在實(shí)驗(yàn)中,將CPPI和TIPP的戰(zhàn)勝大盤率差值進(jìn)行分析,如果TIPP策略的終值低于CPPI策略的底值,則表示策略失效。
三、研究數(shù)據(jù)分析
(一)短期投資
在短期投資時(shí),其調(diào)整策略可以設(shè)定如下:在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的下跌幅度超過(guò)trigger,可以判斷市場(chǎng)將會(huì)下跌,投資組合宜采用TIPP策略,保障投資組合安全。原因在于TIPP的市場(chǎng)上漲能力較低,在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的上漲幅度超過(guò)trigger,可以判斷市場(chǎng)將會(huì)上漲,持有全部的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),可獲得較好的市場(chǎng)收益。這種方法只適合短期投資,由于長(zhǎng)期市場(chǎng)的波動(dòng)較大,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)為0的情況時(shí)有發(fā)生,將導(dǎo)致獲利的減少。
(二)長(zhǎng)期投資
如前所述,在市場(chǎng)上升時(shí),CPPI策略可獲得更多收益,效果優(yōu)于TIPP;而在市場(chǎng)下跌時(shí),TIPP可以將市場(chǎng)上升時(shí)的收益保護(hù)起來(lái),減少投資風(fēng)險(xiǎn),效果優(yōu)于CPPI。因此,長(zhǎng)期投資的策略如下:風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的上漲幅度超過(guò)trigger則采用CPPI策略,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的下跌幅度超過(guò)trigger則采用TIPP策略。需注意的是,在采用組合保險(xiǎn)策略時(shí),要根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的大小進(jìn)行切換,由于交易次數(shù)增加,也要根據(jù)交易量的大小及時(shí)調(diào)整策略,以免影響組合保險(xiǎn)策略效果。
四、總結(jié)
從以上研究可以發(fā)現(xiàn),保險(xiǎn)策略各有優(yōu)點(diǎn)和缺陷,沒(méi)有絕對(duì)的優(yōu)越性。在短期投資時(shí),盡量參與市場(chǎng)的上方獲利,應(yīng)選擇市場(chǎng)參與能力較強(qiáng)的策略和TIPP結(jié)合。在長(zhǎng)期投資時(shí),可將,CPPI和TIPP結(jié)合,調(diào)整策略保底率不應(yīng)取值太低,減少風(fēng)險(xiǎn)投資。同時(shí),由于采用了組合保險(xiǎn)策略,市場(chǎng)上升過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)額度可能會(huì)比單一的保險(xiǎn)策略大,在保險(xiǎn)策略切換時(shí),風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)向無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移的數(shù)量比單一策略大,導(dǎo)致交易成本的影響增大,對(duì)策略效果可能會(huì)產(chǎn)生影響。尤其是在長(zhǎng)期投資中,交易次數(shù)增加,從而導(dǎo)致交易費(fèi)用較大而影響組合保險(xiǎn)策略效果。
隨著機(jī)構(gòu)投資者的進(jìn)一步發(fā)展,組合保險(xiǎn)策略的重要性也日益受到重視。組合保險(xiǎn)策略的進(jìn)一步完善還需要長(zhǎng)期的實(shí)踐。對(duì)于養(yǎng)老金等的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避問(wèn)題,選擇組合保險(xiǎn)可能會(huì)取得較好的效果。此外,靈活結(jié)合多種組合保險(xiǎn)策略,能夠收到更好效果。因此,企業(yè)在投資過(guò)程中,將多種投資組合保險(xiǎn)策略有效結(jié)合起來(lái),對(duì)企業(yè)的財(cái)經(jīng)管理有非常重要的作用。
參考文獻(xiàn):
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