贷款 贷款攻略 新型贷款 一文看懂对冲基金的成本模型!
一文看懂对冲基金的成本模型!

来源 |私募工场

编辑 | 融易学

由于对冲基金一般资金杠杆比较大,因此,对冲基金受美国国债利率和联邦基金利率的影响相当大,特别是短期国债利率,这也就决定了对冲基金的短期借贷成本。下面的小模型显示,通过几次循环的借贷后,他的资金成本已经上升到去除杠杆后的28%以上,也就是对冲基金一年内没有赚钱,也没有亏钱,他的资金成本就占到1/4多。

打个比方,为了达到300倍的杠杆(比如1998年资产净值不足50亿美元的长期资本管理高杠杆衍生工具交易涉险金额竟达难以置信的1.25万亿美元,整体杠杆靠近250倍),资金平均做到15倍杠杆,然后操作上面平均20倍杠杆,这样15×20就可以达到300倍的杠杆。

如果某人有10万美元,资金上面为了达到15倍杠杆,买了股票后抵押贷款,假设可以贷100%算,年利率2%,贷一次(一年)利率成本就是10万×2%,当他拿到借来的10万后又买了具有流动性的去抵押,以此循环抵押后,假如做到15倍的杠杆,借贷利率成本就是10万×2%×14=10万×28%,也就是说他的资金成本就在28%以上,那么他就要从事风险很高、收益很高的事情。

为何美国短期国债利率短期的波动和美国联邦基金利率的波动对于对冲基金的影响这么大?因为资金成本太高,所以利率短期增加,他们就不得不平掉手头的仓位,造成资本市场的短期剧烈波动。特别是基金中基金(就是对冲基金投钱到另外一个对冲基金,假如他的资金成本突然增加,超过他的投资收益,他就会赎回,造成基金中基金只能平掉手头仓位)。

假设他的贷款利率增加50个基点,按照上面的模型计算,他的资金成本就要增加7%,这个时候他会怎么做?对冲基金会降低资金平均杠杆,或者从基金中基金里面赎回,或者增加操作平均杠杆,比如从低杠杆的品种挪资金到高杠杆的品种,比如股市国债等操作杠杆是1倍,期货操作杠杆是30倍,外汇市场操作杠杆是100倍,因为利率的波动,他们可能会平掉国债和股市的头寸,减少资金杠杆,然后投到期货市场增加操作杠杆。

为何量化对冲基金能健步前行?

债市风波成就量化对冲

量化对冲基金是量化和对冲两个概念叠加的产物。

量化投资所对应的是基本面投资,对冲所对应的是不对冲,这四种交易模式可以两两组合,产生四类基金,且四类基金都能在市场中找到。

如市场有量化基金,基金经理不调研也不择时,就用模型选股做交易,这就是量化不对冲。

如传统私募股票型基金采取基本面选股,但是遇到股票价格剧烈波动、流动性不好的时候用股指期货对冲系统性风险,即基本面对冲交易。此外,传统公募股票型基金多为基本面不对冲。

在私募基金中较为流行的是量化对冲交易模式,也是市场上所说的狭义量化基金,即用量化方法选择投资机会,又用股指期货、期权等工具来对冲市场风险,量化加上对冲能实现稳健的绝对收益。

量化对冲基金多为私募及类私募,包括一部分公募专户、券商资管小集合,交易范围覆盖股指期货、期权等工具,以绝对收益、对冲的方式运作产品。

量化对冲交易的收益可能不是最高的,但量化对冲交易的收益保持稳定。以艾方为例,2012年成立至今,每年都是赚钱的。在2015年、2016年这两个行情跌宕起伏的年份,所有产品也都是赚钱的。因此,量化对冲产品更适合稳健型投资者和机构投资者。

粗略估算,量化对冲行业规模已有5000亿元左右,但这个行业仍是一片蓝海,只要监管能够放宽,金融创新步伐往前再迈几步,未来数万亿规模可以期待。

2017年量化对冲基金规模将有大幅增长。一方面,股指期货逐步恢复的预期越来越强烈;另一方面,2016年底的债市风波对2017年量化对冲市场是个利好,参与债券市场的机构投资者,如银行、保险此前均认为债券是低波动资产,但十年期国债现券短时间大幅跳水,国债期货快速跌停的经历冲击了这些机构投资者的认知。

2017年,稳健的投资者将会加大在量化对冲产品上的投资比重。

其实,量化对冲行业的发展伴随着固定收益类资产的式微。

在2012年之前,我们为投资者做路演时发现,我们的客户群体与信托等固收产品的客户群是重合的,当时信托收益普遍较高,且还处于刚兑状态。而量化对冲产品虽然从历史经验看可以有15%至20%左右预期收益率,但最差的情况也会有3%至5%的亏损。在这样的背景下,量化对冲基金作为理财产品竞争优势不明显,量化对冲的客户群有着更好的理财选择。

但从2012年开始,信托产品收益率不断下降,我当时就判断刚兑预期被打破将是大势所趋,此消彼长,量化对冲将迎来发展的黄金时期。现在信托产品预期收益率已经从15%、16%降至6%、7%,各种固收产品的无风险收益率下降,信用风险上升,使得量化对冲产品竞争优势开始凸显。这两年除了股市大幅波动后,股指期货受到限制外,量化对冲自身的发展势头很好,策略越来越多元化,收益率也保持在不错的水平。

2017是“黑天鹅湖”?

2016年资本市场充斥着“黑天鹅”,诸如英国脱欧、特朗普当选美国总统都是小概率市场。2017年资本市场的“黑天鹅”事件只多不少,甚至有经济学家戏称,2017年的市场充斥着“黑天鹅”,是乌泱泱的“黑天鹅湖”。

市场上靠基本面选股的公募股票型基金连续5年跑赢中证500指数不足5%,但半数以上的量化对冲基金都能达到该目标,这显示量化对冲基金的胜率高出基本面选股的股票型基金。

量化对冲基金能够更全面地检索市场,A股市场已有超过3000只股票,即便最勤奋的基金经理也不可能全部覆盖。另外,量化对冲基金避免了人性的缺陷。再优秀的基金经理也会在市场最低点的时候恐慌,在市场最高点的时候亢奋。量化模型可以规避这些情绪,稳定找到跑赢指数的投资机会。

任何‘黑天鹅’事件都是检验量化对冲基金是否具有良好风险管理能力的标尺。

衡量量化对冲基金是否优秀首先要看过往业绩,业绩时间越长越有说服力。看业绩并不是单单看每年盈利多少,更要看基金在牛熊周期中、极端市场情况下、风险节点上是否表现稳定。

对于风险,更重要的是应对,我们采用的是多策略,即采用多个不同策略模型,这些策略逻辑不同,互相补充加以组合,在一部分策略亏钱的时候另外的策略却能赚钱,平滑收益。如2016年初股市熔断的时候,我们的量化选股策略亏损,但期权策略却在赚钱,对收益做了弥补。在2016年‘双十一’期货市场暴跌的时候,CTA策略当天回撤了0.2%,但整个投资组合其他策略却在赚钱,最后当天盈利了0.3%。

人工智能或是未来方向

除了用业绩说话,量化对冲基金的生命力在于基金管理人是否有持续的策略开发能力。

艾方在刚成立的时候,80%使用的是境外模型,在境外模型基础上进行修改使用,但现在,80%的模型完全是在国内A股市场开发的。境外模型比不上我们完全结合国内市场的特点,从底层开始,全新开发的模型效果好。

国内市场进步很快,艾方在策略开发上走在市场前列,但新开发的策略也只能平均领先市场3至6个月。2016年,我们将人工智能、大数据技术应用到投资过程中去,取得了非常好的效果。

人工智能最大的优点是从原有的规律里面加以总结,在人类认知的基础上进一步升华。原来做量化用的是已有的量化模型和规律来对市场进行演绎。人工智能可以借助计算机强大的运算能力,总结投资经理对市场的理解后,加以运算,在此基础上加以升华,帮助基金发现一些传统统计学发现不了的规律。当然,人工智能也不可能完全替代基金经理的作用,好的策略模型依然需要基金经理不断完善,但人工智能可以帮助基金提升机会发掘能力,进一步提高模型的收益率。

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投稿 | cns@ryx365.com

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