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          黑山量化投资社区

          因诺学堂第8讲Alpha策略初谈

          因诺招聘2020-11-29 14:39:43

          因诺学堂第8讲

          Alpha策略初谈


          本讲要介绍的,是另一大类策略类型——Alpha策略。与套利策略一样,Alpha策略也是从股指期货推出的2010年就在国内发展起来,是国内最早,也是管理规模最大的量化策略之一。

          Alpha与Beta

          谈到Alpha策略,就必须先讲一讲“Alpha”这个术语,以及与之相对应的另一个术语——“Beta”。

          我们知道,Alpha和Beta是希腊字母的前两个字母,相当于英文字母中的“A”和“B”。在许多领域,都用它们来代表某些特定的含义。在投资领域,Alpha和Beta也代表着相关又相对的两个概念。

          Beta,代表与某个标的相关的收益。例如,1倍沪深300指数收益,2倍石油收益,0.5倍全债指数收益,-1倍黄金收益,等等。所有这些,都是Beta收益。Beta收益是比较容易获得的。一方面,有很多追踪标的的金融衍生品,如黄金期货,可以直接获得Beta收益;另一方面,也可以通过复制标的指数的方法来复制指数收益,例如,可以以完全一样的权重买入沪深300的成分股,这样就复制了沪深300指数的1倍Beta收益。无论哪种方法,都很容易实现,因此Beta收益可以很便宜的获得。例如,以Beta收益为目的指数基金一般只收取0.5%的管理费。

          Alpha,与Beta相对,代表超越于某个标的的收益。Alpha收益部分与Beta收益无关,是在标的之上叠加的收益部分。如果做得好,可以是正的;如果做的不好,也可能是负的。主动管理的公募基金,都是以跑赢指数为目标,因此它们的评价标准,就是能否做出正的Alpha,以及Alpha有多大。与Beta不同,Alpha收益是很难获取的,无论是基本面的方法还是量化的方法,都必须付出艰辛的研究才能获得。因此,Alpha收益很贵。例如,主动管理的公募基金一般要收取2%的管理费,而以Alpha收益为目标的私募基金还要收取20%的业绩提成。

          需要注意的是,全市场所有投资者Alpha收益的总和近似为0。也就是说,有多少正的Alpha,就会有多少负的Alpha。之所以说近似为0,是因为这里有两个因素的影响:交易成本会使全市场的Alpha收益之和偏负;分红会使全市场的Alpha收益之和偏正。至于全市场的Alpha之和究竟是正是负,就取决于这两个影响哪个更大。


          Alpha策略

          Alpha策略,就是以获取Alpha收益为主的投资策略。为了获取纯粹的Alpha收益,需要用金融衍生品对冲掉Beta风险。在国内市场,最常用的对冲Beta风险的工具就是股指期货。

          因此,Alpha策略的一般做法是,买入一篮子股票,同时卖空等量(或等波动)的股指期货对冲指数下跌风险。如果买入股票跑赢了标的指数,就获得了正的Alpha收益。由于在此过程中,我们用股指期货对冲了指数涨跌的风险,因此Alpha策略的收益与大盘的Beta收益基本无关,是一种比较稳健的策略模型。

          如何选择一篮子股票?有很多不同的方法,甚至可以用基本面的方法来进行选股。在所有类型的方法中,有一种方法有着近半个世纪的历史,直到今天仍然占据着Alpha策略的主导地位。这就是多因子策略。


          多因子策略的理论发展

          多因子策略的发展与投资理论的发展密切相关。1952年,Markowitz建立了均值-方差模型,给出了测定组合投资的风险和收益和风险如何平衡来进行资产的分配的方法。这一风险定价的思想和模型具有开创意义,奠定了现代金融学、投资学乃至财务管理学的理论基础。接着,Sharpe(1964), Litner(1965)和Mossin(1966)等人提出资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model, CAPM), 使得Markowitz的投资组合理论朝现实应用迈进一大步,使证券理论从定性转为定量,从规范转为实证,成为现代金融学的理论基础。1976年,套利定价理论(Arbitrage Pricing Theory, APT)诞生,Ross为多因素定价模型奠定了理论基础。1994年,Grinold《主动投资管理》的出版,成为量化组合投资领域的权威之作,并被称为多因子投资领域的圣经。

          多因子模型成立是有条件的。它假设市场是不完全有效,同时投资者不是完全理性。市场不完全有效性经历了坎坷的发展历程。最开始Fama在1970年深化并提出有效市场假说(Efficient Market Hypothesis, EMH),认为投资者完全理性,市场是完全有效的。这个学说在很长时间内一统江湖,并使得主动投资管理遭遇很大质疑,ETF等被动投资被广泛接受。 但随着研究和实践的深入,越来越多的证据表明市场并不符合有效市场的特征,这时产生了投资者不完全理性的研究。与此同时,学者吸收了心理学的研究成果,出现了具有重要影响力的学术流派——行为金融学,也为解释市场不完全有效作出了非常大的贡献。这些理论都为多因子模型的发展奠定基础。

          从国内的实践发展上来说,2010年,随着沪深300股指期货的推出,多因子模型逐渐兴起。大量海外对冲基金人才归国,特别是来自巴克莱国际投资管理(BGI)的基本面多因子流派人才很多,在各大公募基金中发挥重要作用。近年来以Worldquant培养的人才为代表的技术面多因子流派,也在国内多因子投资领域里发挥着重大影响。


          什么是因子?


          因子(factor)这个词似乎没有严格定义。以股票市场举例,每只股票在每天有一个值,就可以成为一个因子。一个因子大概应该刻画股票的某种特征。从策略构建的角度,我们希望这个因子刻画的这个特征,能比较有效地部分地预测股票将来的涨跌,从而帮助我们盈利。 在这里只要能超过50%的概率预测对就可以了,100%预测准确是不可能的也不应该要求。多因子策略其实交易的是大量股票的统计性,并不要求对单只股票的预测一定要对。

          但凡炒过股(或期货等)的人,都在不知觉地应用因子。举个例子,股票投资的人最关心股票的盈利增长率,股价与盈利增长率(Earning Growth)EG最密切相关。那么我们可以定义这样的一个因子:每只股票在每天的因子值为当天之前最近的年报里的利润相对上一年的增长率。如果公司的盈利有某种持续性,那么最新的一份年报的盈利增长率可以在某种程序上预测下一年度的盈利增长率。需要注意的是,这种预测不能期望百分之百的正确,但只要有超过50%概率的准确性,我们就有可能通过这个因子做出能盈利的策略。

          另一个重要的例子,比如描述股票估值的PE。我们常用的因子为PE的倒数,E2P=1/PE。E2P因子越大,PE越小,公司估值越低,偏离正常估值的可能性就越高,股价后面涨起来使得股票达到正常估值的可能性也高。对高E2P或低PE的股票的偏爱,是一个很常见的现象。而E2P过低或PE过高,都是估值过高的表现,要警惕后期股价下跌去泡沫的风险。

          上面两个例子是从基本面方面来刻画股票的特征。那么从价量的角度,有一个非常著名的例子,就是5天反转因子5DR(5 days reversal)。具体定义为:每只股票在每天的值,为这天之前5天(不包括当天)的每天收益之和,再加一个负号(相反数)。这个因子刻画是短期的反转效应。如果之前5天(相对)涨的股票,接下来(相对)跌的可能性更高;如果之前5天是(相对)跌的股票,接下来(相对)涨的概率更高。

          以上我们从盈利增长,估值,反转效应的三个角度来简单介绍了因子的概念。接下来,我们先看看有一个因子之后,我们如何用这个因子来作出策略,并去检测其策略的相关特征,比如风险和收益。


          什么是单因子策略?

          有了一个因子之后,我们如何做一个策略呢?有很多方法,不同方法的细节不同,风险收益特征也不同。我们简单介绍一下。首先我们假设股票可以做空(具体概念可以参见因诺学堂第7讲对做空的介绍)。

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          第一种方法,我们构建简单的市场中性组合。我们把因子排序,如果有100只股票,第1名给分值100,第二名给分值99,倒数第二名给分值2,最后一名给分值1。然后再减去所有股票的因子值的平均值。我们做多因子值排名前50%的股票,做空因子值排名后50%的股票。在股票上分配的资金与排名高低成正比(做多方面,排名越高,做多的资金越多;做空方面,排名越低,做空的资金越多),并使做多的金额与做空的金额相等。这就使得多空平衡,没有单边持仓的风险,也即不暴露市场风险。然后我们可以选择每天换仓,或者每周,甚至每月换仓,通过历史数据来回测,看历史表现如何,是否有盈利,也可以观察风险(比如最大回撤)如何,还可以看策略的夏普比率(具体见因诺学堂第3讲)是多少。夏普比率、年化收益、最大回撤、还有换手率,是因子策略最关心的几个统计量,反应了策略的风险收益特征。

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          第二种方法,我们构建简单的行业中性组合。在第一种方法的基础,因子值减去因子所在行业的所有股票的因子值的平均。这样每个行业的因子的平均值为0。我们做多每个行业内因子为正的股票,做空因子为负的股票。每个股票上分配的资金与因子值成正比,并且每个行业内做多和做空的资金相同。这样我们就不暴露行业上的风险,在每个行业上不存在单边风险。

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          第三种方法,我们可以加入更多的风险考虑,在构建组合的时候,去掉更多的风险因素。第一种方法是去除市场风险,第二种方法是去除了行业风险。更复杂的做法是,再把因子值去掉大小盘,市场beta等等风险因素,剩余的部分再用来作为分配资金的权重。具体的做法是用线性回归的方法,中性掉这些风险因素,取残差部分为最后的因子。这里面往往要应用成熟的风险模型(比如barra的风险模型),具体的细节这里略去。

          由上面可以看出,有了一个单因子之后,构建策略(组合)的过程中还有有很多细节。这些细节主要体现的是对一些重要的风险因素如何考虑,要不要去除掉,这对策略最后的风险收益特征影响比较大。

          在A股做空股票不便利的情况下,通过做空股指期货(忽略基差即是做空指数)来实现多因子策略,是现有资产管理界的主流做法。具体的做法就是取上述组合构建过程中的多头部分,空头部分直接取指数成分股及其权重。做空的指数一般采用hs300指数和zz500指数。做空sz50指数的相对较少,因为涉及股票数量太少,获取超额收益更难。


          什么是多因子和多因子策略?

          有了单因子,知道单因子策略如何构建之后,多因子和多因子策略就是一个比较直接的过程。多个单因子组合在一起,就形成了多因子。

          比如之前我们提到的三个单因子,盈利增长率EG,PE的倒数E2P,反转因子5DR。我们可以有两种方式去运行策略。第一种方式,每个因子构建一个策略,每个策略按照一定比例分配资金,独立运行。第二种方式,把三个因子按照同样的比例合成一个综合因子,用这个综合因子按照单因子策略的构建方法,构建一个策略,分配所有资金去运行。第二种方法有一个非常重要的优点: 提高了资金使用效率。

          以两个因子组合成综合因子举例。假设因子A需要以5%的比例做多一只股票,因子B需要以5%的比例做空这只股票,那么两个因子等权组合时,这只股票上的多空资金就相互抵消了,节约下来的资金就可以再投资于整个组合,相当于加了杠杆,从而会提高整体的收益。

          这就要求我们组合在一起的因子相互之间的相关性低。相关性越低,上述的效应就越明显,组合的效果就越好。

          多个单因子组成多因子策略的过程,非常明显地体现了分散投资的哲学。通过构建大量相互相关低的策略,我们在策略层面实现了分散化,大大降低策略整体的风险,从而从容应对各种复杂的市场状况。这是著名投资格言“分散化是唯一免费午餐”的绝佳例证。


          多因子策略的前提

          和套利策略一样,多因子策略的前提也是要有做空工具的存在。所以2010年国内股指期货推出对多因子策略意义重大。

          更一般的理论前提是市场无效性的研究。这在前述多因子理论背景有介绍。


          多因子策略与统计套利、有效市场理论

          正如第7讲中讲述的,“更多的套利策略,其回归特性并不具有强制性,而是来自于历史数据表现出来的统计关系。这类策略,可以称之为‘相对关系套利’,也通常称之为‘统计套利’。” 多因子策略也可以看成是一大类的统计套利。

          与有效市场的关系方面,多因子策略在某些方面承认有效市场理论,某些方面又更拥护市场无效性。有效市场的收益来源于风险溢价的概念,可以被多因子策略利用,通过暴露适当的头寸,来获取相应的风险溢价。市场无效性更是不同角度被挖掘出来,形成更多的“”“套利”因子,从而为多因子策略所用。

          暴露风险头寸来获取收益的做法,风险是很大的,一定会在适当的时候暴露出来。在国内最典型的是14年底的大小盘转换,市场上不少暴露过多大小盘风险的多因子策略出现巨大的回撤。因诺多因子策略坚持不暴露风险,以规避市场终将会出现的对风险的惩罚。

          挖掘市场无效性才是多因子策略的正规做法。因此在研究方面持续坚持地投入,不断开拓创新,正是因诺多因子策略的追求所在。


          多因子策略的护城河

          如同第7讲中介绍的,多因子策略的护城河也体现如下的几个方面:

          1) 政策优势

          国内的政策优势也主要体现在国内外机构的竞争上。目前国外机构进入国内市场虽然正逐步放开,但毕竟规模还不大。国内对冲基金在一段时间内还有这种竞争优势。

          2) 策略优势

          策略优势是国内对冲基金相互竞争的主要护城河。多因子策略介绍起来虽然很简单,但其中有非常复杂的细节。初入者没有专业人员带领指导,很容易走偏到羊肠小道上去。同时不同机构研究的广度,深度的差别可能非常巨大。同一个简单策略的理解,开拓,不同人做出来的效果也会有数量级的差异。

          多因子策略更依赖于大兵团作战,依赖于集体的智慧。因此,因诺非常重视人才的引进,培养,并高效地组织起来,创造更多新策略。


          总结

          我们总结一下多因子策略的要点:

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          多因子策略是交易统计套利为主的交易模式。相似的股票(比如同一行业)的一些特征会有预测股票相对收益的能力,找出这些特征,无论是基本面的还是统计性的,就能给我们带来收益。

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          多因子策略中要注意剔除常见的风险,如市场风险,行业风险,大小盘风险等等,才能应对不同的市场状况,以较低的风险获得稳健的收益。

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          寻找相关性低的优质因子,是多因子研发最重要的事。


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          【因诺资产(微信号:Innoam)禁止未经许可转载,转载及合作请询service@Innoam.com】







          本文作者


          徐书楠


          徐书楠:因诺投资总监。获清华大学本科学士学位、麻省理工学院硕士研究生学位。曾任国际对冲基金IMC、中信建投证券自营部投资经理、深圳博普科技有限公司首席投资总监。2014年底创办因诺。



          邓剑


          邓剑:因诺研究总监。北京大学本科、博士(计算数学专业)。先后在互联网企业(豆瓣网)担任算法工程师,在上海通联数据、北京九坤投资等量化私募担任研究员、投资经理。具有多因子策略研发的丰富经验。

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