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    對沖時(shí)代的武器:多因子Alpha模型的構(gòu)建與應(yīng)用

    2012年02月03日 02:15
    來源:上海證券報(bào)

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    ⊙廣發(fā)期貨 郭偉杰 ○編輯 梁偉

    眾所周知,在股指期貨推出以前,由于對沖工具的缺失,投資股票市場是無法追求絕對收益的,即便是再出色的投資管理人,碰到如2008年這種一瀉千里的市場行情,恐怕也只能空有回天乏術(shù)之感。股指期貨的推出則標(biāo)志著我國對沖時(shí)代的開啟。

    那么,我們到底該如何利用股指期貨的對沖功能來獲取穩(wěn)定的絕對收益呢?這主要就是指時(shí)下很多投資者所關(guān)注的熱點(diǎn)——Alpha策略。要實(shí)現(xiàn)Alpha策略,目前業(yè)內(nèi)所使用的主流方法是構(gòu)建多因子Alpha量化模型。在此過程中,我們需要解決以下四個(gè)問題。

    一、什么是Alpha。我們都知道,某個(gè)股票或股票組合的風(fēng)險(xiǎn)可以拆分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)兩種。而所謂的Alpha,實(shí)際上是指某個(gè)股票或股票組合相對于比較基準(zhǔn)(通常指市場指數(shù))的超額收益。因而,知道了什么是Alpha后,我們下一步便可以構(gòu)建Alpha策略:做多具有正Alpha(即正超額收益)的股票或股票組合,同時(shí)做空相應(yīng)的股指期貨頭寸。

    二、如何評價(jià)Alpha策略。對于構(gòu)建起的Alpha策略,我們首先必須知道如何對其做出評判和檢測,從而才能發(fā)現(xiàn)有效而穩(wěn)定的Alpha因子。一般情況下,我們主要通過以下四個(gè)評價(jià)指標(biāo)來對Alpha策略進(jìn)行判定:年化收益(反映策略的獲利能力)、最大回撤幅度(反映策略的風(fēng)險(xiǎn)水平)、勝率(反映策略的預(yù)測準(zhǔn)確度)、信息比率(反映策略的收益風(fēng)險(xiǎn)性價(jià)比)。

    三、如何尋找Alpha。對于Alpha模型的構(gòu)建,核心問題在于:我們該如何尋找Alpha?也就是說,Alpha到底源自哪里?從海外市場的先進(jìn)研究經(jīng)驗(yàn)來看,因子模型是現(xiàn)代金融理論中發(fā)展較為成熟,且應(yīng)用較為廣泛的證券投資技術(shù)。因此,基于這些研究成果,我們可以遵循著因子模型的分析邏輯,來尋找出可能會(huì)給我們的投資帶來Alpha的有效因子。

    回到A股市場,一個(gè)股票能夠取得高收益的原因往往有很多,但歸納起來,不外乎在于盈利能力強(qiáng)、成長性好、財(cái)務(wù)狀況良好、市場熱點(diǎn)等等的一系列因素。然而,由于股票數(shù)量和各種指標(biāo)龐大而繁雜的數(shù)據(jù)量,難以通過人手去對每一只股票作出分析和比較。此時(shí),我們需要運(yùn)用數(shù)量化的方法,通過金融工程技術(shù)將以上所述的各種影響因素轉(zhuǎn)化為量化因子,從而構(gòu)建起一個(gè)大容量的量化因子體系,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化地從龐大的股票池和海量的數(shù)據(jù)庫中挑選出具有Alpha(即超額收益)的投資標(biāo)的。結(jié)合A股市場的運(yùn)行特征,我們最后共篩選和歸納出了12個(gè)大類的Alpha量化因子,從而試圖從各個(gè)方面去捕捉Alpha收益的來源。

    多因子Alpha模型的構(gòu)建與績效回測。建立了因子備選庫以后,下一步便可以通過因子篩選、因子賦權(quán)、股票打分等方法構(gòu)建起多因子Alpha模型,實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的數(shù)量化投資。我們對模型近五年的歷史績效進(jìn)行了回測,發(fā)現(xiàn)在2007—2011年,滬深300指數(shù)經(jīng)歷了寬幅波動(dòng),最后僅得到30%的累計(jì)漲幅。然而,我們的多因子Alpha模型的表現(xiàn)卻與其大相徑庭,其資產(chǎn)凈值共取得了179%的累計(jì)收益,年化收益約為22.51%,信息比率達(dá)到了2.011勝率在日、周、月頻率的數(shù)據(jù)下分別達(dá)到了58.40%、59.76%、72.41%。同時(shí),該曲線增長相當(dāng)平穩(wěn),基本上與市場走勢接近零相關(guān),無論在牛市、熊市還是震蕩市,模型都能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定而可觀的收益。

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    [責(zé)任編輯:liuqiang] 標(biāo)簽:Alpha 多因子 信息比率 
     
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