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五维度解析绝对收益

时间:2012-07-18 09:43

TAG 标签: 胜率差 算法交易 套利 量化投资 对冲

——红移投资观点:对冲行为,是通过在各种范围内发现可利用的低效率的公司与市场来优化资源的配置,从而获得利润的主要手段。而量化技术,则是这一目标达成的最有效手段。对冲流派之一,就是将计算机科学领域的知识应用到股指期货的产品设计中,通过量化分析的手段去解决问题。


  2012年7月16日,“金融创新下的绝对收益——量化对冲投资发展思路”申银万国2012年中国量化投资论坛在成都新东方千禧大酒店举行。和讯网在现场做图文直播。申银万国证券研究所高级分析师刘敦在现场作主题报告。他从五个维度解析绝对收益投资。

  他提出,金融工程在绝对收益领域的运用很广泛,目前市场上较为成熟的量化绝对收益产品并不单一,他对此做了简单介绍。而对于如何提高绝对收益投资过程中的风险承受能力,他也提出了自己的看法。另外,他详细介绍了识别、挖掘套利机会的方法。他还认为,降低交易成本是最基本的,“省的比赚的更重要”。

  以下是演讲实录:  

  刘敦:各位嘉宾大家下午好,很高兴到现在还有很多嘉宾在会场。我们做绝对收益需要从哪几个角度出发,才能把绝对收益做得更好?我们可能会从投资、研究方方面面。在绝对收益的领域产品非常广泛,有量化对冲,有ETF,这些产品的核心竞争力在哪里呢?这里我们有一个很重要的观点,一般人提到套利,认为套利投资者是不是套的其他投资者的利?套利投资者是不是利用了知识优势或者技术优势把其他投资者的利益套走了。对于这个问题我们这样认知,套利投资是扮演了流动性提供商的角色,市场上有越来越多的套利投资者,整个市场的流动性会越来越好,利益是其他交易投资者为了实现它的交易目标而愿意付出的成本。所以我们认为这个市场应该极力培育这种类型的投资者,因为一定程度扮演了流动性提供商的角色。另外我们还有一个认知,绝对收益这个投资而言是一个高度竞争的领域,举最简单的绝对收益而言,比如ETF的套利,我们知道价格跟净值有差异的时候我们就可以做ETF的价差套利,但是大家知道它的竞争过于激烈。我们的认知是,如果对于一个比较简单的两个品种之间的套利的话,最后的结果可能是大多数投资者就被排除在这个领域之外,但少数投资者可能还有一定的收益。因为只有这种投资者的存在,这个产品的效率才能保证。

  我们认为做绝对收益可能可以从五个角度构建竞争优势。机会识别。策略开发,申银万国研究所很早做了量化策略,如果能构建量化策略,这些策略是独特的优势,是不可复制的。风险承受能力是非常重要的。交易成本。分析工具。在我们看来,套利本质上的东西就是你去判断两种或者更多产品之间价格会收敛在哪里,大多数的套利我认为价差可能会收敛于0。套利往往是两种产品或者三种产品,你认为价差会收敛于某一点。我们现在有很多沪深三百的产品,如果我们基金公司要开发新的指数产品,你可以考虑这么一种指数产品,就是我去开发标底指数和已有热门产品非常相似的,但是产品结构不同的产品。为什么我们有这种建议?相同标底指数的产品往往会产生套利机会,比如ETF和分级基金,今天我看到分级基金折价我就买进来,我看到分级基金溢价,我做相反操作,这个指数流动性提升,对于一个交易性的产品流动性是往往这个产品成功与否的必要条件。要开发分级基金是不是看一下跟现在市场上哪些比较热门的指数产品有关系,这个时候才可以做大。套利往往会受到交易成本和规则的限制,早上很多嘉宾探讨了,比如融资融券报审规则的限制,比如交易时辰的限制。我们套利换一个角度看,很多人认为做分级基金,可能申购,这个时候会告诉我们一件什么事?有的时候关于时间的限制或者报价的限制,可能换一个角度,如果有人认识到T+0完成套利,T+3就很难。我们在座很多专业投资者,专业投资者认识到套利机会都是难度不大的问题,这个东西很难构成核心的竞争力,因为大多数专业投资者应该都可以做到市场已有不同交易工具之间套利机会的认知,这不是核心的东西。

  在我看来,我觉得构建量化策略其实可以做一些相对独特的优势,在我们市场上有一些比较特别的明显的特征,可能在国内A股市场会特别明显。比如说举一个经常举的例子,在市场上可能低估值的股票表现特别好,高估值的股票表现特别差,当然也可以有更复杂的结论,用这些结论去做一个组合可能会得到相对独特的优势。我们发现如果做量化策略开发的时候,特别做绝对收益策略的时候,一定要注意到一个问题,就是偏离度的控制,就是说我可能会尽可能使得我组合的行业分布或者我的规模分布,要跟你的做一个股指期货空投的指数分布要尽可能相似。如果你不相似的话,比如说你行业分布跟沪深三百偏离很大,有可能在某一个阶段大幅跑赢,当然也可能大幅跑输。就是看你用什么因子使得你的分布跟目标指数接近。另外你用什么因子来使得你的分布跟它的不同。我们认为可能行业、规模是用来控制偏离度的。这个大家可以再讨论。

  我们这里有最新量化策略的成果,这是我们整个会议的第四篇报告。我们这里得到一个最新的结论,我们如果用估值做量化筛选,我们觉得用预期数据好一些。很多人喜欢投资成长股,如果我们用历史成长数据,比如我们看一家公司三年复合增长率高于多少,可能往往得到不是特别好的结果,过去三年复合增长率非常高的公司,未来往往表现不会超越市场平均水平。用量化策略如果做期限套利的现货组合的话合适不合适,主观上来说是不合适的,量化策略是考虑长期能不能套利市场,期限套利是要求一个月之内不能跟市场偏差太大。我们从另外一个角度来,如果你一个长期可以跑赢市场的东西,你从概率上来说,其实每个月也是应该平均可以跑赢的,这就回到风险承受能力上来了。因为它肯定每个月会带来偏离,如果风险承受能力可以做的话,可以做组合,如果风险承受能力不足那又是另一回事,所以这下面是风险承受的问题。

  这是比较经典的量化模型。每个月可以跑赢9%,已经是比较不错的数据,但是这个模型有1/3的月数超额收益是负的,也有可能在某个月里面输于市场5%,这个对于量化投资来说是比较难办的。不管怎么样,做绝对收益肯定要有回撤的机会,这里我们总结下来,风险承受能力跟什么有关?第一跟策略数据好与否有关,另外就是这个策略的可重复次数,做一个套利策略,每个月可以重复的还是每年一次?还是每天一次?这个其实差别非常大。很多人做高频,为什么做高频可以容忍相对来说每次的偏离稍微大一点,因为你可能每天都可以做一次,但是如果反过来,如果你的套利机会一年只有一次,那你可能容忍不了太大的跑出的情形。这边我们举一个例子,就是我们还是回到分级套利的例子,看到分级基金溢价,去市场申购,分拆再卖住,这么简单的套利策略,我们这边做的很简单的假设都是符合市场实际的假设,我们假设每次套利收益0.5%,我们假设根据交易规则要承受三天的波动。这个时候一个简单的策略,你做分级基金申购的时候是不是同时要开股指期货空仓套保。如果我们不做套保会怎么样?不做套保期望收益肯定提高,因为把成本省下来,但是也会面临比较大的问题。我们做了一个关于次数的研究,如果套利做十次的情况下,如果不做套保,波动会非常大,如果套利可以做一千次,你就其实可以不用套保了,因为你不套保会有90%的胜率。这是很虚拟的东西,要不要做套保,当你面临一个有波动的东西的时候,你是否选择套保就在于你这个套包机会有几次,如果这个套利机会你可以做一万次,对短期回撤没有太大的要求,可以做一些非套保的东西。这是我们关于风险的认识。

  我们这边稍微介绍一下我们的想法,我们做量化研究,最研究的研究过程可能是历史回数分析,一般会假设每次交易成本是多少,根据历史回数推荐,这种研究框架下有一些小问题,有可能历史上这个因子表现不错,但是未来不一定,但是历史上这个成本打进去以后,未来它必然还要承受这个成本。在我们看来在做历史回数的时候,可能要把成本的权重放大一点,或者乘安全系数的东西。所以我们经常说的就是省的就是赚的,我们现在又总结出来一句话,省的可能比赚的更重要。

  接着我们看一看国内的情况,成本费为显性成本和隐形成本,美国研究人员研究出来的结果,成交金额占市场5%的以下可较容易完成交易。我们这边有一个很简单的降低成本的想法,国内股票市场成交金额分布一定是微笑曲线的情况,如果我们做一些下单的策略,我们可以拆单,比如开始和结束成交多,中间成交少。还有一些动态的,比如说根据市场的价格,根据市场的成交量做一些相应的策略。

  最后我们其实想介绍这么一个东西,申银万国的量化分析平台,我们知道做量化研究过程中避免不了必须写程序,做回数分析,当然还要调整很多东西,在我们看来你自己写程序和量化分析平台做回数分析或者其他研究的话,你自己写程序可能自由度比较高,你今天想到很奇怪的方式的话可能也可以用,但是用一个量化分析平台可以省很多工作。比如因子分析这块,如果有一个华分析平台帮助你做这些研究的话可能会好很多,因为在分析平台里面很简单,点几个键,结果就出来了。所以这边我可以简要介绍我们量化分析平台。首先主要分为三个模块,一个指数分析的模块,指数分析可以结算申银万国指数主流指数的拼拆等等指数表现,用这个来算申银万国表现可能比较精确,而且利用这个平台可以每天看到申银万国三级行业指数还有其他收盘指数,这都没有问题。另外刚才根据因子这块,很简单的设置样本空间,就可以很方便的看到不同的因子在不同的样本空间的表现。其实因子分析大家都作为是作为量化策略最最基础的东西,这个东西相对来说用法会特别方便。

  最后有一个组合,这个组合其实不仅量化人可以用,做普通的人也可以用,因为只要把组合名单和权重输进去,可以很方便在比较短的时间里把你组合的表现输出来。所以我们认为做绝对收益投资也好,做其他量化投资也好,五个方面都很重要,是相辅相成的东西,怎么识别机会,怎么获得独特优势,风险控制能力很重要,交易成本和分析工具。这五个方面如果做得比较好,其实做绝对收益也好,做量化投资好,相对其他投资者可能就会有优势。

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