专克黑天鹅的桥水全天候策略,如何解决其落地中国时的水土不服?| 首席相对论

覆巢之下,应无完卵,却总有人可以逆流而上。

2008年金融危机时,全球对冲基金行业哀鸿遍野,而桥水基金凭借全年14%的整体正收益,一战成名。

虽然过去数年,桥水基金由于不断看空市场而导致业绩不佳,屡屡被媒体当做笑柄,然而近期全球资本市场的大幅下跌,让人们又重新意识到桥水的“未雨绸缪”。

关于桥水赫赫有名的全天候策略,以及其底层的风险平价(Risk Parity)思想,很多人并不陌生。但是当很多投资机构想将其应用在中国市场时,却发现“水土不服”,有许多现实问题和障碍无法解决。

本期首席相对论,国泰君安证券研究所金融工程首席分析师陈奥林和他的同事详细分析了以“桥水全天候策略”为代表的宏观量化策略在中国市场落地时的实际问题,以及因此应运而生的“国泰君安宏观量化策略模型”的设计思路和实际效果。

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专克黑天鹅的桥水全天候策略,如何解决其落地中国时的水土不服?| 首席相对论

▼ 本期观点集锦 ▼

01

再看“桥水全天候”策略

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“全天候策略”是如何穿越牛熊的?

桥水在建立策略模型的时候,其实主要的维度只有两个:

1、经济上行和经济下行

2、通胀上行和通胀下行

通过这两个维度,桥水将整个经济环境划分为四个状态。但它对这四种状态并不做任何价值判断,只分析如何在相应的环境下寻求投资收益的最大化。

换句话说,桥水全天候策略的对冲,不是对冲底层的资产风险,而是去对冲每一种宏观环境可能出现的风险。

这种由对内求解转向对外求解的做法,后来就逐演变生为我们现在研究的“宏观量化”模型。

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海外机构在做宏观量化模型上的普遍做法有哪些?

其实大家做法都是比较类似的:

1、从大类资产的价格协同表现上,去提取交集原因;

2、通过这个信息部分去寻找背后隐含的经济学逻辑;

3、在宏观风险上做出一个显性的定义。

但具体到每家机构做的时候,又会有一些细微的差别。

比如贝莱德(BlackRock)是通过大类资产之间的对冲组合来对因子实现一个复刻,但高盛和道富(State Street),是通过主成分降维的方法去提取背后的宏观因子风险。

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市场上已有的“宏观量化”模型,我们看到的还有哪些问题?

就我们过去一段时间研究中所看到的,有这么几个问题:

1、复杂度高。

宏观量化的研究过程,和传统的交易量化策略不太一样。

交易量化策略其实逻辑链条非常短,通常都是某一个现象导致某一个特殊的结果。基本逻辑就是A传导B,出现一个信号之后,然后就买入或者卖出,相对来说比较简单粗暴。

但是宏观量化模型相对来说是一个多条件多概率的过程。它由总量、边际和对未来预测的信心程度共同组成,是一个比较大的版图。而模型越复杂,其实落地就会越困难。

2、兼容性差。

宏观量化模型的封闭性是比较高的,整个模型产生的信号比较单一。当模型定量的结果和主观判断产生相悖的时候,会增加做判断的难度。

同时,它也很难把外部观点纳入到模型里,因为它和其他所有定性的观点都是格格不入的。

3、已有模型存在一些“讨巧”的部分。

比如我们最常见的美林时钟,是以通胀和经济增长作为经济周期的两个指标,对整个宏观状态进行一个划分。

这种划分在形式上是非常讨巧的,因为它把一个连续的变量,转变成了一个离散的变量。而在这个转化的过程中就可以解决掉量化模型信号不稳定的问题。

但是在具体使用的过程中,大家又会发现它有很多的问题。我们很难去判断这个模型下一步走势是什么,也就是说,使用这个模型,我们仍然需要对整个经济状态进行自主判断。

02

国泰君安“宏观量化模型”的

设计思路

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能和我们简单介绍下国君的“宏观量化模型”吗?

为了解决上面这些问题,我们开始着手建立国泰君安自己的,能够适应国内环境的宏观量化体系。

国泰君安“宏观量化策略模型”主要以中国的大类资产加上部分的海外资产为主体,背后对应的宏观风险因子为以下五个:

1、经济增长

2、利率

3、通胀

4、汇率

5、新兴市场风险

这五个因子我们实际测量下来,对大类资产整体的解释力度能够达到80%左右,这个结果还是比较喜人的。因为对比贝莱德(BlackRock)的情况,他们前5个因子的解释力度,可能也只有88%左右。

虽然中国版解释力度要比海外版下降一些,但是我们认为这个幅度还是可以接受的。

并且这个模型有两个比较重要的特点:

一个是向上可以兼容。我们宏观团队输出的观点,基本上都可以通过这套体系里面的30个指标纳入模型。

第二是向下可以落地到所有的板块投资中。比如通胀因子,它跟消费品的相关性比较高,因为它是名义增长的主驱动力。再比如周期股,跟PMI、发电量相关性比较高,因为它是对传统经济的一个映射的结果。

也就是说,这套体系向上可以承接外部的宏观观点,向下可以承接所有板块主流的投资逻辑,解决了市面上很多“宏观量化模型”的重大缺陷。

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以上这五个宏观风险因子是如何被选出来的?

其实我们这边在做模型的时候,核心是要回答三个问题:

1、可投资性。

我们知道大类资产是具有可投资性的,但是其实我们可以找到一些方法,通过大类资产的组合来实现宏观因子的交易,以此来实现对底层风险的穿透。

这个方法就导致了贝莱德的方法在中国落地是有一定难度的。以贝莱德的通胀因子为例,它需要使用到一个国外的通胀挂钩债券,然而这类资产目前在中国是暂时没有的。

2、数量可控。

这个模型必须要对整体的大类资产具有很强的解释力度,才可以用有限的因子刻画中国整体的宏观环境。

3、彼此独立。

宏观因子彼此之间必须是独立的。

这三点贯穿在我们构建中国版宏观因子体系的始终。

03

“国君宏观量化策略模型“

实际运用效果如何?

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“国君宏观量化策略”实际上在A股运用下来,效果如何?

我们用8个资产、5个因子做了一个轮动系统,实际回测发现它的收益表现还是不错的,年化收益大概可以做到8%。

而且相比传统的风险平价策略来说,两者之间还可以构成一个非常好的互补性。

比如2009年、2016年,风险平价策略的收益是负的,但是这两个年份我们宏观量化策略的表现都是非常不错的。

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为什么国君宏观量化策略会和“风险平价”策略出现一个互补效应?

我们也分析了一下背后的原因。其实风险平价策略在中国落地的时候,我们看到这个策略在利率单因子上的风险敞口是过大的。

为什么会这样呢?

首先我们知道股、债的风险是不一样的。因此如果我们要配平股债的风险,整个风险平价组合里面就会放入非常非常多的债券。为了解决这一问题,桥水在风险平价组合里面引入了“杠杆”的概念,通过在债券上加到3倍以上的杠杆,把整体组合里债券的比重从90%下降到50%左右。

但是在中国,杠杆是被强监管的。比如公募基金的债券杠杆只能放到1.4倍左右。如果我们以1.4倍的杠杆去做风险平价组合,最后组合整体就会有70%-80%左右的仓位都会配在债券上。

但如果我们进行归因,高配债券的组合其实是将过大的风险敞口开在了宏观利率这个单一因子上。换句话说,一旦未来的利率环境发生了明显变化,那么组合的净值就会发生比较大的波动。

这是目前我们认为国内采用风险平价模型做组合最大的问题所在,而我们的宏观量化策略在这一点上做了很好的补充。

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