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市场中性策略

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发表于 2020-11-22 21:45:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
市场中性策略
之前说到的股票多空策略,并没有特别在意多头头寸和空头头寸的关系,因此根据基金经理对于市场的判断,多空策略经常会留下一些净敞口,最终的收益也会一定程度上和市场方向有关。市场中性策略的目的就是为了完全消除净敞口,多头和空头的头寸要随时调整,以确保投资组合的收益完全来源于股票选择,而与市场的方向无关。理论上来说,市场中性才是对冲基金的真正精华所在:就是创建一种投资组合,与市场涨跌无关,取得绝对收益。市场中性可以从几个不同的角度来分析:
3.1 货币中性
假设投资组合持有900美元多头头寸和600美元的空头头寸,为了保证美元中性,应该增加300美元的空头头寸。随着多头头寸市值增加,空头头寸市值减少,组合逐渐偏向净多头,因此需要动态调整整个组合的仓位。美元中性的方式很简单,值得注意的是,在调整仓位的过程中,还需要时刻留意那些未知的风险因素。
3.2 Beta中性
如果一个投资组合的收益和市场收益无关,那么我们可以称之为beta中性,这也意味着beta值等于0。根据现代投资组合理论,股票组合的风险可以由市场风险和特有风险构成,而市场风险就是由beta值来衡量的。
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投资组合的beta值是成分股的beta值的加权平均,因此仅仅保证货币中性,还不能确保整个组合的收益率和市场波动无关。例如,多头头寸的beta= 1.4,空头头寸的beta= 0.7,整个组合的beta= 50% x 1.4 + 50% x 0.7 = 0.35,这意味着美元中性投资组合的市场风险不等于0,和市场波动的相关性为正。
为了保证beta中性,应该将空头头寸加倍,也就是美1美元的多头,对应2美元空头。有些读者可能疑问:为何投资经理要创建这样一个beta中性的投资组合?答案很简单:因为他只想承担他愿意承担的那部分风险,也就是选股技术的风险,而不是市场风险。选股能力才是区别不同基金绝对收益的来源,是真正的核心竞争力。
3.3 行业中性
Beta中性还不能完全保证不亏钱,例如,当多头头寸所在的行业突然下跌,而空头头寸所在的行业突然上涨,那两边都亏钱。同时,价格/成长、大小盘等风格因子变化,也可能造成类似亏损。为了避免这种情况的发生,需要在行业内、大小盘、或者价值/成长股之间,进行中性调整。
3.4 因子中性
以上的几种情况都可以看做是因子中性的一种特殊情况。多因子模型通常用来精确描述风险的来源,也可以表示资产收益对风险因子变化的敏感程度,因此我们也可以计算每个因子暴露值,然后将它中性化。如前文提到的市场中性,就是把市场暴露的因子beta中性化。Barra风险模型大致可以按照以下方式进行划分:
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这里的风险因子就包括了,市场风险、行业风险、宏观风险、微观风险等。理论上,可以将这些风险一一对冲,那么剩余的就是无风险收益率。因此事实上市场中性策略,只不过是在避免不想要的风险和减少所对应的收益之间的平衡。对于一个有经验的投资经理,往往可以非常精确地选择性地对冲自己不想要的风险,承担另一部分自己有把握的风险,以取得收益。
例如:
规模因子的暴露值是0.25:表明组合偏大盘,为了保证市场中性,卖空一些大盘股动量因子的暴露值是-0.14:表明组合偏向近期表现不好的股票,为了保证市场中性,卖空一些近期表现不好的股票,买进一些表现好的股票
成长因子的暴露值是0.02:表明组合非常轻微地偏向成长股,为了保证市场中性,卖空一些成长股,买进一些价值股。
3.5 常见策略
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配对交易
这是最早出现的一类市场中性策略,最早可以追溯到1920年,由传奇交易员Jesse Livermore提出。他的交易策略简单可以总结成:找到那些涨跌幅度基本相同的股票;当出现价差偏移时,多时做空和做多;持有头寸直到价差恢复到正常水平。
这种策略虽然简单,但是直到今天还在广泛地使用。它的主要观点就是相似特征的股票总是会同步涨跌,发现那些偶然偏移的机会来建仓,当价差恢复的时候取得收益。这在本质上也是一种均值回归策略,基于两种资产的相对关系。这种策略不一定能完全保持市场中性,实际过程中,会使用指数期货来调整头寸,来达到市场中性化。
配对交易成功的关键在于发现有配对关系的一对股票,通过模型来预测价差在时间序列上的关系。根据基金经理的背景,主要有两类方式:第一类是通过基本面判断。通过选择最被低估的股票和最被高估的股票建仓,持有头寸直到价差充分回归。第二类是通过纯粹的统计学方法来发现这种配对关系。
统计学方法通常可以覆盖市场上绝大多数的股票,并且不容易受到错误观点的影响,但在分析时间序列的关系时,也很难灵活地加入预先对市场的分析和判断。统计学模型通常采用“距离函数”来刻画两支股票之间的关系,其中最简单的是“跟踪方差”,这是标准化的价格序列之差的平方和。交易过程中,需要在价差突破某个临界值建仓,如偏离了历史平均值的2倍标准方差的时候,当价差回到正常水平的某个临界值时平仓。
当然,还有更复杂的模型,比如股票之间协整关系,或者是通过连续时间随机过程,建立随机价差模型。这种方法可以比较方便地预测价格、计算预期持有期。此外,正交回归的方法也用于计算距离。
另一方面,统计学的方法有可能造成数据的过拟合,也就是在训练样本上表现的很好,而在测试样本是表现不好,因此模型的假设非常重要。此外,基本面的改变也可能导致模型的失效。
统计套利
这是配对交易的延伸,差别在于它是对全体股票进行分析,按照一定的特征分成若干组,发掘组与组之间的平均偏差。因此,统计套利的本质还是去挖掘有效因子,包括价值因子、成长因子、量价因子、趋势因子等传统因子。一旦因子选定,就可以根据这个因子的大小将股票进行分组,然后分别做多和做空距离最远的两个组。策略的定义本身不难,但是其中涉及到的因子分析包括趋势/反转、成长/价值之间的风格轮动,却是最难把握的。

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 楼主| 发表于 2020-11-22 21:54:17 | 显示全部楼层
市场中性策略的优势在于:
1)提供分散化的组合,大多数华尔街的公司采用这种策略;
2)随着交易成本的降低,边际利润上升;
3)低风险;
4)牛熊市可以具有相同的表现;
5)按照市场中性策略构建的资产组合与其它资产类相关性小,对市场的影响很小;
6)比直接交易的压力小。
但是,这种策略从本质上说是很复杂的,需要应用复杂并成本高昂的计算机模型来分析数据,辅助决定长短头寸中股票的选择,而股票的选择取决于基金经理人,由此可以产生完全不同的收益和风险;这种策略的成本也比较高,组合经常变换以维持长短头寸;另外,不是每支股票都可以卖空,基金经理人一般卖空那些流动性非常好的股票。

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