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  • 1. 策略原理何为alpha?提到Alpha策略,首先要理解什么是CAPM模型。CAPM模型于1964年被Willian Sharpe等人提出。Sharpe等人认为,假设市场是均衡的,资产的预期超额收益率就由市场收益超额收益和风险暴露决定的。...

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    1. 策略原理

    何为alpha?

    提到Alpha策略,首先要理解什么是CAPM模型。

    CAPM模型于1964年被Willian Sharpe等人提出。Sharpe等人认为,假设市场是均衡的,资产的预期超额收益率就由市场收益超额收益和风险暴露决定的。如下式所示。

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    其中rm为市场组合,rf为无风险收益率。

    根据CAPM模型可知,投资组合的预期收益由两部分组成,一部分为无风险收益率rf,另一部分为风险收益率。

    CAPM模型一经推出就受到了市场的追捧。但在应用过程中发现,CAPM模型表示的是在均衡状态下市场的情况,但市场并不总是处于均衡状态,个股总会获得超出市场基准水平的收益,即在CAPM模型的右端总是存在一个alpha项。

    为了解决这个问题,1968年,美国经济学家迈克·詹森(Michael Jensen)提出了詹森指数来描述这个alpha,因此又称alpha指数。计算方式如式2所示。

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    因此,投资组合的收益可以改写成

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    可将投资组合的收益拆分为alpha收益和beta收益。其中beta的计算公式为

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    β是由市场决定的,属于系统性风险,与投资者管理能力无关,只与投资组合与市场的关系有关。当市场整体下跌时,β对应的收益也会随着下跌(假设beta为正)。alpha收益与市场无关,是投资者自身能力的体现。投资者通过自身的经验进行选股择时,得到超过市场的收益。

    什么是alpha对冲策略?

    所谓的alpha对冲不是将alpha收益对冲掉,恰恰相反,alpha对冲策略是将β收益对冲掉,只获取alpha收益,如下图所示。

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    alpha对冲策略将市场性风险对冲掉,只剩下alpha收益,整体收益完全取决于投资者自身的能力水平,与市场无关。目前,有许多私募基金采用alpha对冲策略。

    怎么对冲?

    alpha对冲策略常采用股指期货做对冲。在股票市场上做多头,在期货市场上做股指期货空头。当股票现货市场亏损时,可以通过期货市场弥补亏损;当期货市场亏损时,可以通过股票现货市场弥补亏损。

    策略收益情况

    目前alpha对冲策略主要用于各类基金中。国际上比较知名的桥水基金、AQR基金等都采用过这种策略。国内也有许多利用alpha对冲策略的基金,比如海富通阿尔法对冲混合、华宝量化对冲混合等,近一年平均收益率约为36.70%。

    策略要点

    alpha策略能否成功,主要包括以下几个要点

    • 获取到的alpha收益是否足够高,能否超过无风险利率以及指数.
    • 期货和现货之间的基差变化.
    • 期货合约的选择.

    alpha对冲只是一种对冲市场风险的方法,在创建策略时需要结合其他理论一起使用,怎样获取到较高的alpha收益才是决定策略整体收益的关键。

    2. 策略实现

    第一步:制定一个选股策略,构建投资组合,使其同时拥有alpha和beta收益。
    (本策略选取过去一天EV/EBITDA值并选取30只EV/EBITDA值最小且大于零的股票)
    第二步:做空股指期货,将投资组合的beta抵消,只剩alpha部分。
    第三步:进行回测。

    股票池:沪深300指数
    期货标的:CFFEX.IF对应的真实合约
    回测时间:2017-07-01 08:00:00 至 2017-10-01 16:00:00
    回测初始资金:1000万

    3. 策略代码

    详见:https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/101

    4. 回测结果与稳健性分析

    设定初始资金1000万,手续费率为0.01%,滑点比率为0.01%。策略回测结果如下图所示。

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    回测期累计收益率为0.32%,年化收益率为1.32%,沪深300指数收益率为5.09%,策略整体跑输指数。最大回撤为1.17%,胜率为74.29%。

    以同样的策略进行选股,不对冲beta时回测结果如下图所示。

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    对比可以看出,利用alpha对冲策略比未对冲策略收益低,但胜率高于普通策略,最大回撤低于未对冲策略。这也说明了alpha对冲策略能够规避一部分由市场带来的风险。

    改变回测期,观察策略收益情况如下表所示(以2020年10月30日为结束期)。

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    由上表可知,近几年该策略的整体收益为负,只有近六月的收益率为正。策略最大回撤一直维持在相对较低的水平上,随着时间周期拉长,最大回撤不断增加,胜率不断下降。

    注:此策略只用于学习、交流、演示,不构成任何投资建议。

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  • 1.一般意义上我们所提及的股票量化对冲策略实际上指的是股票中性策略,国内由于卖空机制的缺乏,个股的做空受限,一般只能通过做空股指期货以及ETF来达到对冲的目的,因此大多数管理人会有意或无意地在一些风格上...

    作者 | 姜奇甲         

    来源 | 二级市场 研究工作坊

    诺亚研究工作坊 核心观点

    1. 一般意义上我们所提及的股票量化对冲策略实际上指的是股票中性策略,国内由于卖空机制的缺乏,个股的做空受限,一般只能通过做空股指期货以及ETF来达到对冲的目的,因此大多数管理人会有意或无意地在一些风格上产生暴露,只有少数优秀的管理人可以做到真正的中性。量化选股是股票量化(对冲)策略的主要应用领域。

    2. 与其他策略的低相关性、策略本身的低波动性和高夏普比率以及高投资胜率是股票量化对冲策略的三大优势,加入股票量化对冲策略可以显著改善投资组合的收益风险特性,是资产配置中不可或缺的一项策略。

    3. 目前国内股票量化对冲策略的规模和发展速度远远落后于发达国家市场,与股票市场规模的比例严重失衡,未来的发展空间巨大。目前限制国内股票量化对冲策略发挥的三大痛点有望得到改善的现状为策略的发展提供了契机。从2017-2018这段对于量化股票对冲策略相对困难的时期看,国内优秀的高频策略管理人的年化收益仍能维持在20%以上。随着机器学习以及人工智能的发展以及A股在未来一段时间内的波动加大,高频统计套利和日内回转交易类的策略(技术面选股)将得到更大的用武之地。

    股票量化对冲策略概述

    一般意义上我们所提及的股票量化对冲策略实际上指的是股票中性策略,海外成熟市场的典型操作方法是通过不同的维度(因子),例如价值、质量、动量、波动率等,将某个行业内排名靠前的股票做多,并同时做空排名靠后的股票,在剔除大小盘风格的基础上实现真正的ALPHA收益(选股收益)。 但国内由于卖空机制的缺乏,个股的做空受限,一般只能通过做空股指期货以及ETF来达到对冲的目的,因此大多数管理人会有意或无意地在一些风格上产生暴露,只有少数优秀的管理人可以做到真正的中性。

    量化的方法在股票策略上的应用一般可以分为量化选股和量化择时。由于国内外的经验表明量化手段在择时方面的效果并不好,因此量化选股是股票量化(对冲)策略的主要应用领域。所以总结起来就是股票量化(对冲)策略的核心是量化选股,而量化选股的主流方法是多因子选股模型,而多因子选股模型较为稳定的维度是通过基本面和技术面的维度进行选股。

    股票量化策略的优势

    一是与市场以及其他策略相关性低。我们选取了国内私募证券基金2011年至2018年的收益率进行分析后发现,股票量化对冲策略与各主要策略的相关系数都在0.5以下。

    二是低波动性,高夏普比率。股票量化对冲策略在这七年当中的收益率月波动率仅为4.6%,而股票多头策略为10.3%。股票量化对冲策略的夏普比率为0.96,而股票多头策略仅为0.19。

    第三个优势是投资胜率高。在过去7年中,股票量化对冲策略年平均收益为5.9%,而股票多头策略的年平均收益仅为3.6%。在统计的84个月份中,股票量化对冲策略的正收益月份为65个,占比77%;而股票多头策略正收益月份数仅为54个,占比64%。

    总结起来,加入股票量化对冲策略可以显著改善投资组合的收益风险特性,是资产配置中不可或缺的一项策略。

    为什么接下来是股票量化对冲策略的黄金时期?

    首先,从海外发展历史看,金融市场以及主动投研型股票策略发展到一定阶段,股票量化对冲策略就将登上舞台,并逐步扩大份额,而目前国内的规模和发展速度远远落后于发达国家市场。根据巴克莱的数据,美国股票量化对冲基金规模从2000年初的100亿美元增长到2018年的1000亿美元,年均复合增长率12%;如果剔除2008年-2012年这段时间里美国金融危机和欧洲次贷危机的因素,股票量化对冲基金规模的年均复合增长率为26%;而我国自2014年之后才迎来股票量化对冲策略的快速发展期,2014年当年规模增长了近一倍。但由于受到2015年股灾之后对冲工具的限制,近三年来年复合增长率不到10%,目前全市场规模不足300亿人民币,不到美国的1/20;而目前A股市场的市值约为美国的1/6,股票量化对冲策略与股票市场规模的比例严重失衡。

    其次,目前限制国内股票量化对冲策略发挥的三大痛点均有望得到改善。简单来说,股指期货受限、贴水以及牛短熊长的A股一旦陷入熊市,股票活跃度长期低迷是限制股票量化对冲策略发挥的三大痛点。4月19日中金所进行了2015年股灾以来的第四次股指期货调整,大幅放松了日内过度交易行为的监管标准以及套保开仓不受限制,平今仓手续费以及中证500的保证金也大幅下调。直此股指期货基本恢复到2015年的水平。由于投机盘的放松增加了套保盘的对手盘,因此股指期货的贴水率也有望进一步改善。另外,随着A股更加国际化,海外资金的不断进入将改变A股的生态,从根本上改变投机思维浓厚所带来的牛短熊长的局面,增加股票的活跃度。

    第三,随着机器学习以及人工智能的发展,高频统计套利和日内回转交易的能力将得到加大提升,A股在未来一段时间内的波动加大也为这些策略提供了用武之地。从2017-2018这段对于量化股票对冲策略相对困难的时期看,国内好的高频策略管理人的年化收益仍能维持在20%以上。

    拓展阅读:

    1.市面上经典的量化交易策略都在这里了!(源码)

    2.期货/股票数据大全查询(历史/实时/Tick/财务等)

    3.揭开日内回转交易策略做“T+0”的面纱

    4.配对交易——这个股票策略曾年赚5000万美元

    5.七种量化选股模型

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  • 股票量化对冲策略的发展与展望

    千次阅读 2019-08-09 14:20:06
    而基于股票的本质是代表股东对企业的所有权,本杰明·格雷厄姆领衔的价值投资方式,最为大众所熟悉。格雷厄姆因此也被称为“现代证券之父”,他著作的《证券分析》和《聪明的投资者》,至今仍是经典。格雷厄姆的经典...

    01、海外量化投资基金的发展

    量化的起源

     证券市场的历史悠久,由此形成了各式各样的投资流派。而基于股票的本质是代表股东对企业的所有权,本杰明·格雷厄姆领衔的价值投资方式,最为大众所熟悉。格雷厄姆因此也被称为“现代证券之父”,他著作的《证券分析》和《聪明的投资者》,至今仍是经典。格雷厄姆的经典价值策略分为两个部分,一方面关注投资价值,有五条准则用于表现价值要求;另一方面关注安全边际,有五条准则用于表现安全要求。整个十条准则中包含了对估值、股息率、成长性、偿债能力、股价泡沫等多个维度的衡量。

    作为新型的投资流派,量化投资的历史并不长,其学术依据可追朔于1952年马克维茨提出的投资组合理论(该理论于90年代获得诺贝尔经济学奖)。投资组合理论,主要包含均值-方差分析方法和投资组合有效边界模型两个内容,在传统投资回报的基础上,第一次提出了风险的概念,并提出了组合优化方法。此后,学术界陆续提出了资本资产定价模型,有效市场假说,期权定价模型,套利定价理论,行为金融理论等,它们共同构成了现代投资组合理论,丰富了量化投资的理论基础。

    1.2 量化基金的历史发展

    量化理论的不断扩充完善伴随着量化对冲基金的发展,上世纪60年代,在仅有电脑主机和打孔卡片的环境下,量化工具已应用在投资中。但在80年代末之前,由于数据、计算机和网络等环境和技术的限制,量化投资的发展相对缓慢。1988年,詹姆斯·西蒙斯成立了大奖章基金,从事高频交易和多策略交易,基金成立20多年来年化收益达到70%左右,除去业绩报酬后年化收益达到40%以上。因此,西蒙斯被称为"量化对冲之王"。1991年,彼得·穆勒发明了alpha系统策略。此后,各种以量化策略为主的对冲基金公司陆续成立。可以说,90年代至2008年金融危机前是量化投资的繁荣发展期。这一期间,陆续诞生了现在量化投资领域的巨头。2008年的金融危机对于量化基金而言是个挫折,众多连续多年盈利的量化基金由于杠杆或市场流动性的消失,出现亏损。但在金融危机过后,多数公司恢复了增长。尤其是随着近十年来计算机技术、网络技术、人工智能技术的迅速发展,量化投资在策略的丰富度、模型的复杂度、交易的速度等方面,均有所突破,迎来了新的繁荣期。

    1.3 量化对冲基金管理规模

    对冲基金由于其追求绝对收益、波动性往往较小、可数量化评价等特点,备受机构投资者喜欢。在互联网泡沫破灭后,众多资金陆续进入对冲基金。据巴克莱的统计,全球对冲基金管理的资产规模从2000年的3千多亿美元增长到2008年金融危机前夕的2万多亿美元。2008年金融危机后,资产管理行业受到抑制,对冲基金同样被重创,管理规模缩水明显,对冲基金在此后3年规模停滞不前。至2010年,全球对冲基金的总规模仍停留在1.4万亿美元附近。2011年以来,对冲基金再次受到热捧。经过几年的快速发展,至2018年,国际上对冲基金总规模已达到3万亿美元,占全球基金规模的比例接近30%,对冲基金已经成为全球资产管理领域最重要的一支力量。

    作为对冲基金的分支,量化对冲基金的规模我们暂时没有详尽的统计数据。但根据数据提供商HFR的报告,截至2017年10月底,其可追踪的量化对冲基金管理的资金已增长至逾9400亿美元,约占对冲基金总规模的1/3,接近2010年管理规模水平的两倍。

    另据巴克莱的统计,市场中性类策略(即主要指股票Alpha策略)至2018年的整体规模约为1000亿美元。

    图1    全球对冲基金和市场中性策略基金管理规模

    1.4 国外量化投资管理人

    目前顶级的量化对冲基金管理人主要集中在美国和英国。

    图2    全球对冲基金规模排行

     

    02 、国内量化投资基金的发展

    2.1国内量化市场回顾

    国内私募基金发展较晚,而受限于衍生品工具,量化策略发展更为缓慢。尽管如此,但作为后来者,避免了较长的学习曲线。国内的股票量化策略整体上经历了萌芽期、起步期、飞速发展期、分水岭后的停滞期、新时代等不同阶段。

    01 量化萌芽期

    国内量化对冲基金起源于2004年,当时华宝信托发行了国内第一支量化对冲基金产品“基金优选套利”。由于当时国内股票市场缺乏做空的对冲工具,期货市场也较小,因此“基金优选套利”在投资策略上以封闭式基金为主,主要是针对封闭式基金交易折价率偏高,价值与价格不匹配的套利机会进行交易。

     “基金优选套利”在运行的两年时间里获得28.27%的年化收益。相比同期股票市场指数的情况,其收益略高于指数的收益,波动低于指数的波动率。

    国内早期的量化产品大部分以套利策略为主,且发展速度缓慢。

    图3   国内第一支量化对冲基金产品“基金优选套利”

    02 量化起步期

     2010年沪深300股指期货上市,量化基金终于具备了可行的对冲工具,开启国内股票量化对冲基金的时代。股指期货的三大功能是风险规避、价格发现和资产配置,它为企业和机构大户套期保值对冲风险。当股市出现下跌时,为避免企业和机构大量抛售股票而引起股市动荡,通过做空股指期货获利,对冲股票多头下跌带来的损失。因此,通过持有股票组合,结合股指期货做空,即阿尔法策略,逐步进入国内投资者的视野。

    但股指上市后,新增的量化对冲产品并非完全意义上的Alpha策略,尽管这些产品从净值观察已经接近严格的股票 alpha 产品,但依然保留有较大风险敞口,比如浙江宁聚投资管理公司在2010年发行的“中融-宁聚稳进”。直至 2011 年 3 月 28 日,天津民晟资产发行了“民晟”A、B 和 C 三个系列产品,该产品表现稳定,历史年化收益率为 6.6%。从波动率来看,该系列产品是第一只公开可查的较为严格的股票中性的 alpha 基金。此产品完全以量化手段进行行业配置及选股,然后运用股指期货进行中性对冲,可谓早期较为成熟的一只量化 alpha 对冲基金,具有历史性的意义。同年发行的其它股票市场中性策略的基金产品还有十几支,以朱雀投资、北京尊嘉资管等私募公司产品为代表。

    图4   首批股票Alpha策略基金产品2011-2013年业绩表现

    图5   首批股票Alpha策略基金产品2011-2013年收益风险对比

    通过以上净值走势和收益风险分析,可以发现民晟、朱雀、尊嘉的产品收益稳定,年化收益在6-7%之间,最大回撤也控制在5%以内。其波动远小于指数的波动幅度。而宁聚投资的产品与指数的相关性明显高于其他3支产品,应该是保留有风险敞口,并不是完全中性。

    至此,股票量化对冲策略凭借较低的波动性,亦吸引了一部分客户,主要是风险偏好较低的高净值客户。整体上,2010年至2013年,股票市场缺乏投资机会,股票量化对冲策略的推出,迎合了一些客户的需求。但同时,该期间整个国内市场处于非标业务发展的黄金时期,大量的信托计划以年化10%左右的收益进行“保本保收”,抢占了绝大多数个人及机构投资者的固收配置需求。阿尔法策略提供的回报并不足以支持该产品进入热销。

    03 飞速发展期

     2013-2014年,股指期货的成交量和交易额稳步上升,机构的入市制度进一步放宽,海外量化对冲投资团队回国发展。以及基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制,推动了私募基金的全面阳光化。这些因素都加速了国内私募量化对冲基金的发展。

    与此同时,不得不提的时代背景是,始于2013年的金融创新,开创了资管产品发行的热潮,其中结构化业务也伴随而生。量化对冲策略具备低波动、回撤小、持仓分散等种种特点,但其本身的回报可能并不足以吸引一些高净值客户的关注。因此通过结构化形式,分成优先级和劣后级,优先以企业或银行投资为主,劣后以私募自有资金或募集为主。客观上也助推了股票量化对冲策略的规模迅速发展。

    从策略表现上,2013年开始的以创业板为代表的成长股(小市值股票)牛市让alpha量化对冲策略也大赚不少。一方面,当时对冲工具仅有沪深300股指期货,而沪深300的成份构成以大市值股票为主。因此,依赖小市值因子,通过暴露因子风险,就能获取较好的对冲收益。直至2014年11月,A股市场出现了银行股、券商股等持续拉升,带动沪深300指数显著上涨。一方面alpha量化对冲策略持仓往往极为分散,在权重股上扬带动股指快速上行的阶段股票组合难以获得超额收益;另一方面,一些过分依赖小市值因子的量化对冲策略,更是雪上加霜。因此2014年11月算是量化对冲策略的黑天鹅事件,众多阿尔法策略瞬间失去盈利能力,出现了大幅回撤,部分产品的回撤甚至达到了10%以上。这是股票阿尔法策略在国内发展遭遇的第一次挫折。

    这场量化黑天鹅事件也说明了国内量化对冲市场发展中存在的问题,即量化对冲基金管理规模的日益增长与市场金融工具相对缺失的矛盾。当时市场的对冲工具仅有沪深 300 股指期货和融券,且由于融券的券源和规模限制,融券在量化对冲产品中的运用率并不高。

    图6   2014年股票Alpha策略基金产品业绩表现

    图7   2013-2014年Alpha策略基金产品收益风险对比

    图8    2013-2014年Alpha策略基金产品收益风险对比

    04 分水岭-2015股灾

    经历黑天鹅事件后,阿尔法策略继续大放光彩。牛市的来临,使得市场波动率水平急剧上升,这种环境十分有利于阿尔法策略的发挥。股票组合的超额收益始终维持在良好水平。更可喜的是,牛市氛围下,部分股指期货合约升水,也进一步增加了阿尔法策略收益。

    2015年4月,上证50股指期货和中证500股指期货正式推出,有力填补了对冲工具的空缺。在此之前,alpha策略基金习惯于从中小市值股票中寻找 alpha 收益,然而这在市场风格出现明显转换的时候容易出现巨大损失,2014 年下半年股票市场中性策略的集体倒戈根源之一就是市值错配。上证50股指期货和中证 500股指期货推出后,通过三大股指期货单独或组合的应用,可以设计出期现风格更匹配、更多元化的中性策略。

    2015年的股灾对阿尔法策略的影响较小,由于阿尔法策略是通过全市场选股,持仓分散,并对冲股指期货,来降低市场系统风险的投资策略。所以,股指期货经常跌停,很多阿尔法策略收益在股灾中不跌反升。

    但在股灾2.0后,九月份,中金所连续出台对股指期货市场管控措施,包括将交易量超过十手认定为“日内开仓交易量较大”异常行为,并且提高非套期保值保证金标准到40%,提高套期保值保证金标准到20%,当日开仓又平仓的平仓手续费标准提高至平仓成交额的万分之二十三。股指期货下单超过十手便会冻结账户,而多数阿尔法策略产品规模上亿,股指期货的限制交易使得阿尔法策略的每月对冲头寸调仓都变得非常艰难。同时股指期货限仓及市场急剧下跌后股指期货也大幅贴水,使对冲成本大大增加,且高额的保证金降低了资金使用效率。种种不利因素直接导致大部分阿尔法策略产品好几个月无法交易。可以说2015年的股灾是整个阿尔法策略的分水岭,其不利影响至今仍未能消除。

    图9    2015年股票Alpha策略基金产品业绩表现

     从上图看,在2015年上半年增加指数对冲工具后,市场中性策略基金产品收益得到明显提升。但在股指限仓和保证金政策调整后,对冲端受到限制,很多产品都停止交易或者低仓位交易。

     

    05 深度贴水时代

    2016年初股市大跌直接触发熔断机制,阿尔法策略也无可避免的受到下跌影响,从图6我们也可以直观的看出基金产品在一月份有一个明显的回撤。主要因为熔断让股票可以跌停,但是股指期货却最多跌7%,使得有额外3%的敞口无法被对冲。熔断之后,中国股市进入了震荡市场行情,本是Alpha策略适应的市场行情,但市场的悲观情绪及流动性的不足,使股指期货每月出现2-3%的贴水状态,深度贴水挤压了股票阿尔法策略的绝对收益。通常而言,股灾前绝大多数阿尔法策略的年化回报在10-20%区间,这也意味着绝大多数投顾团队开发的阿尔法策略的股票组合战胜中证500指数的比例在10-20%,当对冲工具股指期货的年化贴水幅度达到20%以上时,股票组合对冲股指期货后就无法盈利了。即使部分投顾仍然能获得较好的超额收益,但股指期货的高保证金,也使得整体资金使用效率低。Alpha策略运行的环境十分恶劣,投资人颇为失望。此外,在2016年下半年贴水收敛后,结合线下打新的赚钱效应,阿尔法+线下打新+日内回转的模式,一度又重新点燃了一些投资人的希望。可惜的是,线下打新的红利期过短,碰上2017年上半年的阿尔法策略低谷,使得这类产品多数在到期时无法获得收益。这让之前不少误以为该策略无风险爆赚的客户,又失望而归。

    深度贴水的不利环境,也促进了投顾的洗牌。此前有不少量化对冲公司规模在百亿附近,在高贴水时代并不能维持符合客户预期的收益水平,出现了规模上的下滑。这些投顾的策略主要以基本面因子为主,由于基本面因子的同质性较大,超额回报并不足以跑赢基差。

    而在股灾前一些以自营高频股指期货、或者自营阿尔法为主的投顾或团队,逐步开展管理基金业务,走向前台,在近三年的深度贴水及快速的风格轮动中,均可收获正收益。此外,很多投资管理人开始从产品设计层面着手,以择时对冲或者放弃对冲直接做指数增强策略来获取贝塔收益及相对指数的超额收益,开辟了一些新的投资产品。也有些投资管理人开始通过与日内回转交易策略合作,在持有的股票组合上捕捉股票的日内价差,获得增强收益。

    06 高频阿尔法时代

     深度贴水以及衍生工具匮乏,使得绝大多数投顾在量化对冲策略上无法获得有效的收益。投资人一度也会质疑,量化对冲策略还能赚钱吗?欣喜的是,近几年我们观测到仍然有不少团队,可以获得足够的超额指数收益对抗股指基差:其中有些团队,擅长阿尔法因子的挖掘、积累;有些团队利用前沿的机器学习算法优化因子组合;有些团队从行为金融学角度建模;有些团队开发程序化高频,将高频统计套利和日内回转交易与阿尔法策略结合。

    这批机构在近几年还能维持年化20%左右的阿尔法策略收益,带领着行业发展。

    2.2 国内量化市场的发展

    我们对2010年1月1号以来股票市场中性指数与上证全指的累计收益率进行对比,从图10可以看出国内股票量化对冲市场的发展具有明显的阶段性。股灾前,股票市场中性策略基金收益十分稳健,尽管有2014年底量化黑天鹅引发的回撤,但此后牛市的高波动性使得阿尔法策略收益也大为跃升。考虑到当时较多的投资人是投资于阿尔法策略的劣后份额,年化收益在50%以上也不为夸张。但股灾后,整个市场顿时陷入无法盈利的困局。

    图10    股票量市场中性策略指数累计收益率曲线

    从基金产品的发行数量看,Alpha基金产品的数量已从最初2010年的2支产品发展到现在近350支产品。在2012年至2015年期间,产品发行数量迅速增长。考虑到由于不少产品通过信托或基金子公司等通道发行,实际产品发行数量应该大于上述统计值。而在2015-2016年期间,由于股指限仓、基差等原因,使Alpha策略基金产品的增长速度有所放缓。2017-2018年期间,基差逐步改善 ,对冲成本降低,外加500ETF融券作为对冲工具,Alpha策略基金产品又逐步兴起,回归投资者视线。

    图11    股票Alpha策略基金产品分布状况

    从Alpha策略整体的收益回撤情况来看,其收益和风险特性接近于固收策略,体现为较低的波动率。

    图12    2011-2014年Alpha策略基金产品平均收益、风险情况

    图13    2015-2018年Alpha策略基金产品平均收益、风险情况

    2.3 股票量化VS股票主观

    与市场上占比最大的传统股票主观策略(主要指传统股票多头主观策略)相比,股票量化策略目前仍然是市场小众策略。相对主观策略,股票量化策略的优势体现在几个方面:

    1)覆盖面广。传统股票主观策略的投资标的集中度相对较高,考虑到全市场全行业覆盖的股票研究需要大量的人力物力,实现难度较大。投资经理往往选择较为擅长的某些行业或公司进行深入研究,包括公司的基本面、财务状况、发展前景等多个方面,从而挖掘出具有投资价值的投资标的;而对于股票量化策略,由于主要基于海量数据分析与模型构建,并且是通过信息技术实现,可以对大量股票运用数量化方法筛选出投资机会从而构建投资组合。因此与传统股票主观策略相比,股票量化策略的投资组合中往往投资标的较为分散,个股仓位相对较低。

    2)风险分散与控制。基于上一点,股票量化策略投资标的的相对分散化同时也能带来风险分散的效果,由于单票在投资组合中的权重较低,组合受单票上涨或下跌的影响相对较小。即使出现个股黑天鹅,整体组合受影响程度也较轻。此外,投资经理在构建量化策略的模型时,都会经过大量严谨的数据测试,同时会在实际投资中设置合理的风控指标,开发成熟的系统可随时监控仓位变化,一旦出现异常可迅速做出反应。

    3)投资收益稳定。基于以上两个特点,由于风险分散与严格的风险控制,股票量化策略受市场极端或异常情况的影响有限,股票量化策略相对指数的超额收益较为稳定。所以股票量化对冲策略基金产品,投资绝对收益较为稳定,是可以作为固收增强型的配置。

     2018 年以来,市场连续下探,尽管收益均在水平线下,但股票量化风险控制优势再次显现,行业平均亏损较股票主观而言有明显优势。历年统计结果显示,股票量化较股票主观而言业绩波动范围更窄,主要的优势在于稳定而非搏高收益。

    图14    股票量化与主观策略收益中位数情况

    华宝证券对 2015-2018 年上半年满足条件的股票量化策略产品两两之间周收益率序列的相关性进行了统计,并取所有相关系数的平均数作为该年度相关系数情况。对于同一管理人仅随机挑选一只产品进行统计。

    统计结果显示,从相关度的角度看,股票量化策略产品并非如大家所质疑的一样相似度很高,各年度同策略产品间的相关系数基本维持在 0.2~0.3 左右,处于较低水平。同时与股票主观策略相比并非处于劣势,相反,除了 2017 年之外,其相关度都要低于股票主观策略。

    当然,难以忽略的一点是,随着行业进入者的增加,股票量化的相关系数是逐年增加的,而股票主观则较早期有明显下降。

    图15    股票量化与股票主观策略基金产品平均相关系数

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    期权的

    Delta

    对冲策略对比分析

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    它是指投资者期初在购买股票的同时,

    直接购

    买欧式卖权的保险策略。

    由于目前我国没有场内期权市场,

    因此保护性卖权无法实施,

    不过

    通过期权复制的思想可以间接实施该策略。

    1973

    Fischer

    Black

    Myron

    Scholes

    发表了关于期权定价模型的经典文章——

    —《

    The Priceing Of Options And Corporate Liabilities

    ,提出了具有划时代意义的期权定价模

    型———“

    Black-Scholes

    模型”

    (简称

    BS

    )

    同年

    ,

    芝加哥期权交易所开始进行期权交易。

    此之后,期权市场及其他金融衍生工具市场便蓬勃发展起来。

    现在全球衍生产品市场的规

    模已经超过了国际银行间市场及股票市场,其庞大的交易规模以及快速的增长

    ,

    充分说明了

    这一市场在当前金融市场中的重要地位。

    BS

    公式的推导中使用了对冲的概念,在实际交易中,使用对冲手段来消除标的资产的

    价格风险敞口是很有必要的。

    此外,

    我们也需要用对冲来隔离波动率敞口。

    廉价且有效的对

    冲手段的重要性不言而喻,成功的对冲是以最小的成本移除尽可能多的风险。

    非系统对冲方法

    不同交易员都有各自的方法来决定什么时候调整对冲头寸,在期权定价理论之后很长

    一段时间内,对冲都没有被定量化,因此早期的对冲策略都属于非系统化对冲。

    (一)以固定的时间间隔进行对冲

    最简单的对冲策略就是在固定的时间间隔进行对冲。在每个时段的末尾,执行交易以

    保证组合的总

    Delta

    值为

    0

    (由于受到交易单位为离散值的限制,

    Delta

    值尽可能接近于

    0

    )

    这个办法实施起来比较简单,而且易于理解,但是在选择对冲的时间间隔时显得有些随意。

    很显然,提高对冲频率可以降低风险,但反之,降低对冲频率可以降低成本。

    (二)对冲至一个

    Delta

    这种方法首先应该确定一个固定的能容忍的

    Delta

    敞口,当

    Delta

    超过这个数值时,

    易员就进行对冲。这个

    Delta

    带就是一个无需对冲的区间。交易员需要主观确定这个

    Delta

    区间的大小,且确定的

    Delta

    区间不是固定不变的,而是取决于期权头寸。因此这个方法需

    要随时进行调整才能实现。

    (三)根据标的资产价格变化来对冲

    使用这个策略的时候,交易员在标的资产价格变化到一定量之后,才对

    Delta

    进行相

    应的调整。

    但是此方法需要主观确定适合触发平衡的价格变化量,

    以及刻画价格变化指标的

    选择,如百分比变化、绝对价格变化、重要的技术水平、隐含波动率、历史波动率等。

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