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量化跑赢指数是暂时还是开始?对冲的下一站在哪?

2017年3月4日,好买财富举办的“2016年度中国私募颁奖盛典暨好买2017二季度资产配置策略会”在上海顺利举办,多位私募界大腕在现场思想碰撞,解读未来投资方向。包括君联资本董事总经理李家庆,世诚投资董事、投资总监陈家琳,富善投资总经理、投资总监林成栋等在内的17个私募大佬围绕“股权投资的新变数来了吗?”、“该以什么样的姿势迎接价值投资?”、“对冲的下一站在哪?”三大主题展开激辩,与投资者共话未来的投资机遇。

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8大单元58个中国年度私募大奖今日揭晓!17位私募大咖激辩2017投资风向!

对冲篇圆桌以“对冲的下一站在哪?”为主题展开,富善投资总经理投资总监林成栋、元盛资产大中华地区投资方案主管田野、因诺资产总裁投资总监徐书楠、泓信投资董事长投资总监尹克、雁丰投资投资总监刘炎、中金睿投董事长总经理阚睿齐聚一堂,畅谈量化对冲投资关键。

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股指期货放开,对冲有哪些新的机会和挑战?

尹克:对冲基金对比去年有大幅的改善,相信明年会迎来黄金时段;徐书楠:股指期货政策放宽对α的利好最大,如果放开到50手的限制,量化策略将恢复80%以上的功能;阚睿:投机的介入以及市场情绪波动都会造成基差的波动,基差的恢复需要整个市场回归到正常状态。

机器学习对量化对冲投资的意义和影响?

田野:机器学习、人工智能对量化投资不是突破性的技术,过度运用它,会有过度适配的陷阱;刘炎:神经网络、遗传算法对样本外的测试效果不是很好;非线性、多参数的拟合逻辑难以掌握。

量化选股跑赢指数容易吗?这只是暂时的现象,还是刚刚开始?如何择时?

阚睿:量化,不仅做对冲有一定的优势,而且在跑赢市场上也有相当的优势;择时虽有价值但很难,而且容易犯过度拟合的错误,但可以通过择时来降低回撤和波动。尹克:量化在中国市场,应该是极高概率跑赢指数的,是由投资者结构决定的;徐书楠:国外成熟市场要长期跑赢指数很难,但中国的市场结构提供的高α,在未来5-10年内都难以改变。刘炎:择时一方面可以降低波动率,另一方面可以做相关性较低的多种策略,分散风险。

今年对CTA的看法?

田野:对商品的长期趋势不做主观判断,顺势而为,看价格中长期的走势来决定仓位,做好风险控制;刘炎:CTA是很好的配置类型,要从几十年的维度来看中长期的CTA;阚睿:没有理由不配置它。

以下为这次圆桌会议记录:

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股指期货放开,有哪些机会和挑战?

林成栋:

很高兴做这场论坛的主持人,首先,祝各位2017年投资顺利。两周前,股指期货有所放开,这对行业是好事。针对股指期货放开,我想听听各位大佬对今年的机会会在哪里,想听听看法。首先有请海归的尹克总来谈谈。

尹克:

股票量化对冲,2016年不是特别好做,因为对冲的成本特别高,这个对冲成本,实际上就是期货和现货之间的价差。期货的价格比现货低,这部分的差价就成为对冲成本。在2016年年初,年化35%的水平。显然对于一个试图找出超额收益、对冲系统性风险的策略来说压力很大。

另外一部分的成本,主要来自于股指期货的保证金比例。比例较高,像股灾之后调整到40%,意味着你有40%的资金需要放在股指期货,大大降低了你资金使用的效率。

股指期货放开一个新政,像中证500,保证金从40%下降到了30%。当时的期望,会导致对冲成本降低,资金使用效率会有提高。第二天,市场的最初反映确实是这样,对冲成本瞬间从年化11%到了7.4%。但是随着时间的推移,感觉年化的基差又回到了12%的水平。资金使用效率,现在是从40%下降到了30%。

主要讲一下对未来的看法,今年大概率保证金比率还是会继续降低。30%仍然对于期货来说不是很合理的比例水平。某种意义上来说,更像杠杆ETF而不是期货。整个基差的水平,取决于两个因素。理论上来说,保证金的比例越低,你的对冲成本应该越低。因为从无套利的角度分析,节约下来的30%的保证金可以买理财,会提高你整个组合的收益。期货这边需要不那么高的收益作为补偿。

另外一个决定基差的因素是来自于打新。如果有股票市值曝露,可以用两种方式,一种方法是你持有一篮子股票,另外是持有股指期货。作为股票的持有者,你可以有打新的额外收益,如果持有股指期货,则不具有打新的资格。所以,必须要有额外的收益补偿,这就是贴水。

刚才各位大佬也谈了很多,我觉得随着整个IPO的加速,整个打新的策略收益会逐步的下降,相应股指期货需要补偿的收益也会逐步的下降。从现在的时间点向未来展望,应该是越来越好,整个的保证金比例会越来越低,整个的基差会越来越窄。这个过程最终的结局非常好,到年底我们的对冲成本可能会大大低于目前的水平。

整个基差收窄的过程,可能会对已有的对冲组合造成一定的波动。目前的对冲成本,也不能算特别的高,年化12%。现货这边,有30%的超额收益,平均下来,仍然可以取得10%多的收益。在目前的环境下,仍然可以满意。总体来说,我比较乐观。目前的监管条件,实际上对于对冲基金来说,已经比去年有了大幅的改善。到明年的这个时候,相信会越来一个更加黄金的时段。

尹总的意思,机会比去年更好,我相信也是这样。因为量化相对专业性较强,希望大家解释的时候,尽量用大白话、接地气。港股,能不能买,说得言简意赅。

好买有一些命题的问题,我会根据每家公司的特长来作答。

我还想听听因诺的徐博士分享。

徐书楠:

简单谈一下我们对于股指期货的松绑看法,我们的年报、月报里面有详细的分析,这里和大家分享一下。

对于股指期货松绑的影响,我们先要分析一下股指期货的限制对市场造成了怎样的影响,原因到底是什么?和股指期货这个品种的属性有关。我本人2010年回国,到现在大概7年的时间。为什么2010年回国?那是股指期货放开的这一年,股指期货是2010年推出的。

2010年前,这个股市无法做空。只能单边做多的股市,股指期货无法运行,只能选股票。这样的情况下,风险无法对冲。股指期货这个品种,是中国市场上第一个能大规模做空股市的品种,当然有非常独特的地位。

未来,我们有更多的品种,比如现在有上证50ETF期权,这个太偏大盘股。未来有更多期权,也会有更多的投资选择。截止到目前为止,股指期货仍然有非常强的独一性。

股指期货在2015年9月限制之前,依然维持正基差的环境。正基差的环境,对于α这样的策略来讲当然非常好,因为每年都可以给我们提供无风险的收益。但是这个情况在2015年9月份发生了改变。

2015年9月份为什么是正基差?我们可以把市场分几个力量,投机、套利、套保,是这三种力量平衡的结果。套利、套保都是这个市场天然的空头,只有投机的力量带有多头的成分。投机的力量有时候偏多、有时候偏空。中国市场的投资者结构决定了,大家比较喜欢做多,不那么喜欢做空,所以投机力量天然带有多头的特性,也就决定了2015年9月股指被限之前,市场是长期正基差环境。开仓手数限制到了10,影响最大的就是投机盘。套保盘,其实没有手数限制,还是想开多少手就开多少手。唯一受手数限制的,就是投机、套利。

当然,套利我们可以先不考虑。投机盘受了限制,离开了市场,市场的流动性受到了影响。大家发现股指期货的成交额降低到了之前的1%到5%的水平,流动性几乎缺失了,是因为投机盘没有了。一个没有投机盘的市场,一定会是长期负基差的市场,是由于投资者结构决定的,一定会维持这样的情况。长期负基差当然会大大影响套利、α这些策略的收益。政策调整之后,影响最大的一条也是10手放到了20手,手数的限制可以令投机盘有一定程度的回归,但是这个程度还不够。20手,大部分的投机盘其是不够他们交易的,所以市场仍然会维持负基差,只是我们判断这个负基差会比之前有一定程度的收窄,这个收窄有一定的预判性。

比如我们如果观察负基差收敛的途径,尹总刚才讲了,最大的时候是2016年年初的时候,那段时间有些过度反应,像中证500这样的负基差,平均下来有30%以上,最大的时候极值超过50%,我单独买股指期货的中证500期货,一年就可以跑赢指数50个点,这当然是非常傻的一个收益,所以也是逐渐收敛的。

2016年年底大概是20%的水平。最快的一波,今年1月中旬有一波迅速的收敛,收窄了10多个点。这个收窄,市场预期这个股指期货可能要放开,而且可能要放开到20手这样的幅度。市场对股指期货的政策有一定的预判,市场预期有政策,就会提前有所反应。下次政策有所反应的时候,也会是类似的情况。政策还没有放开到下一个阶段,股指期货的负基差,因为市场预判到可能政策有调整,就会产生一波收窄。这种情况对我们的量化策略而言是风险,也是很大的利好。如果我们没有提前做出这样的布局,在它出现收窄之后,我们再建仓就是非常好的时点。

我们判断,如果股指期货的政策可以放开到50手这样的限制,很多的量化策略,像套利、α都可以基本恢复80%以上的功能。这个时候,对整个量化市场是非常好的环境。当然,股指期货政策对不同策略的影响也是不一样的,对α策略的影响利好最大,对股指期货的高频策略,可能利好就没有那么大,也要具体情况具体分析,大家也可以咨询好买的投资顾问,你想买的产品,受到政策影响有多大。

不知道多少人听明白了,基差、贴水,比较专业,总体意思就是越来越好。接下来有请阚博士分享。

阚睿:

我稍微解释一下,说我们做套保和套利是天然的空头,并不是指这些人对市场天然空头。对市场天然空头是投机的那批人,套保、套利,是在做空股指的时候,一定是做多现货的,所以这些人通常对市场既不是多头也不是空头,只是当做一个工具来做。

非常认可刚才嘉宾的观点,投机的这些人的介入,是最大一部分左右基差的人。除了放开外,我观察到整个市场的情绪波动,也会造成基差的波动。很明显,有时候情绪很好的时候,觉得市场有很牛冲击的时候,会明显观察到基差的缩小。我个人认为,基差完全的恢复,恢复到相当程度,需要整个市场恢复到比较正常的状态,不光是期货市场。

感谢各位嘉宾,我作为主持人有一个小小的权利,给大家总结一下,说一个数据。

2013年我出来,2011到2015年,对冲的市场中性平均回报率在15%到20%,而且回撤很小。2016年平均回报率是-2%,亏损的。因为股指期货承担了股指下跌的罪名,被废掉了。现在放开了,中国的事情,开弓没有回头箭,一旦放开,后面会持续放开。

我比较相信因果,对冲过去几年特别好,2016年应该倒霉一下,2017年以后会越来越好。我大胆预测,2017年平均回报率至少是5%到10%,我觉得这是机会。大家觉得股市不是大牛市,这种类型的产品可以关注起来。因为过去几年很好,2016年是政策原因,2017年一定会变好。

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机器学习对量化对冲投资的影响?

第二个话题,高大上一些,AlphaGo打败了李世石,机器学习之于量化对冲投资的意义和影响是什么样?请元盛的田野为我们分享。

田野:

海外很多对冲基金是量化的,元盛是做纯量化的,投资决定都是由模型决定的,所有的输入都是数据。我个人认为,人工智能对对冲基金、对投资者来说,并不是革命性的新技术。人工智能、机器学习,无非是要有能力处理大型的数据。

简单一个比方,你在电脑里面有10个数据,你进行排列,一秒钟都不用。以前的Excel里面最多6.5万行,排列一下,差的计算机要花几秒。如果是几百万行的数据,传统技术,排序一次大概几个小时。处理大型数据的能力,海外的量化对冲基金,早就具备这样的能力,并不是新的技术。

这些数据,你怎么使用?投资行业和其它应用人工智能行业有一个最本质的区别,人是不知道正确答案的。语音识别我知道正确答案,中文进去,英文出来,人知道正确答案,你要教会机器。投资不一样,金融市场是很多人行为的集合,和物理世界不一样。物理世界,爱因斯坦50年前的规律,现在依然正确。金融市场一直在变化,很难找到放之四海皆准、一成不变的东西。

量化研究当中,我们最要避免的陷阱叫"过度适配",过去发生的价格,你去用模型做,所有的量化模型都基于历史。最后你得到的因子,很多是随机的结果。只有一小部分是未来还能正确的。如果你是用量化模型做过度适配,你把随机的,认为将来也会发生的真理,你在纸上模拟的业绩和未来业绩相差很远。我个人觉得机器学习,人工智能,对量化投资不是突破性的技术。过度运用它,也有过度适配的陷阱。和其它的领域,我觉得还是有一点点区别的。

刘炎:

我觉得林博士故意在开玩笑。之前他做了调研,你们想回答哪个问题?我说除了机器学习都可以,他就专门问我机器学习。

林成栋:逆向选择。

为什么我开始选择不回答这个问题?一是有很多人工智能、机器学习的专家在这个台上,我担心班门弄斧。二是我亲自做这个东西,远在10多年前了,读博三四年级时课堂论文就写了这个。做完之后,我就去做神经网络、遗传算法。我用它预测金融市场,我非常深刻的印象,样本内可以拟合得非常非常好。但是我做了样本外的测试,效果不是很好。

第二,基于我的理解,机器学习经过多重拟合,可以拟合出好的结果。非常可怕的是,拟合乘数越多,拟合得越多。但是拟合的乘数越多,我看不出拟合背后的逻辑。因为是非线性、非常多参数的拟合,我还无法掌握这样的逻辑。现在让我基于这样一个拟合很好的机器学习方法,拿真钱大资金来做实盘演练,我现在还比较怕,但我会努力学习。

我去年做主持,他是嘉宾。我知道他这方面做过研究,今年说不回答这个问题,我觉得他有干货,所以故意让他回答。

这个问题,和大部分人的看法差不多。虽然投资领域这些工具听起来高大上,但是运用在投资领域,可能没有大家想像的那么灵光,他们可能是这样的意思。和我们自己的想法类似,如果这么容易,赚钱真的就像永动机一样,用这么一个东西就可以永远赚钱了,这比较难。

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量化跑赢指数是暂时还是开始?

第三个问题,我一直在思考的问题,去年公募基金在排名前10里面,有好几家是量化的选股基金。类似我们这样背景的人,不去调研公司,搞了模型,天天在那里跑,跑了一年下来,业绩是正回报,10%多。我觉得,这是非常重要的现象。他们有5年的数据,量化选股、指数增强,跑赢指数。公募基金都是满仓操作,80%、90%以上的仓位,我觉得这是划时代的意义。5年的数据,证明了不比明星基金经理差。特别想听听我们的同行怎么看待这个问题,这只是暂时的现象?还是刚刚开始?量化选股,跑赢指数有那么容易吗?首先请问阚睿博士,他也是公募基金。

补充一下你说的结果,最早是南方刘志平看的。后来,我自己也看了一下,万得大家都可以下载数据。2014年有量化的公募基金出来,2014年初到2016年,两年多的时间里,找了排名前15名的,有4只是量化的。大家觉得可能没有什么,才4只。但是大家要知道,股票类基金有600只,其中只有20只是量化。20只里面有4只排到最前面,这是非常好的结果。排名在25%的量化基金一共9只,也就是说差不多20只当中,靠近一半排进了前1/4,佐证了林总的判断。量化,不仅做对冲有一定的优势,而且跑赢市场上也有相当的优势。

说起来这个优势本身仔细来想也没有什么。对冲之后,正收益的东西,把对冲拿掉,自然应该跑赢你用来做对冲的指数。你用沪深300来做对冲,现在不去对冲了,剩下的一定是跑赢沪深300的,否则对冲之后不会有正收益。

几年对冲基金的业绩表示,我们确实有获得α的能力。量化和传统做调研的结果有什么不同?我们可以看出来,量化是用比较系统的方法选股,选的股票也比较分散。量化做出来的,不仅可以跑赢市场,而且通常来讲跑赢市场幅度的变化比较小,不会有一年突然就丢很多钱,有一年就赚很多的钱。有一年某基金通常翻1、2倍,这通常不会是量化。要做这个,选的股票数目不能太多,要选出非常非常好的股票。危险就是你要选错了,一年丢60%、70%,传统的公募,有的时候净值跑到0.6、0.5了。大家可以回去看一下量化基金,净值最小的时候也没有跑得那么差。

这是量化选股的特点,第一,做得好的话,肯定可以跑赢市场。无论理论还是实践,都可以有很强的佐证。第二,也有传统公募在风格上的区别。第三,你很难判断一个量化基金属于什么风格。谈到公募,往往有人会问,你是做价值投资还是做成长投资?做价值投资的,往往有些年非常困难,觉得中国环境差,如何如何困难,会有这样的说法。量化的,通常是用各种各样的因子都考虑的东西,包括价值因子、成长因子、动量因子等等,综合起来考虑,所以在各种情况下都更适用一些。

这个问题,再请尹克总分享一下,我知道泓信有类似的产品。

首先,量化投资、量化选股,尤其在中国市场,应该是极高概率是跑赢指数的,主要还是因为中国投资者结构决定的。80%是个人或者散户投资者,机构投资者占比较低。在中国,量化可以做出很高的超额收益。海外市场效率较高,超额收益要低一些,但也可以大概率跑赢大盘,这是毋庸置疑的。

为什么去年开始,我们看到有很多指数增强的产品?无论是股票量化对冲的产品,还是指数增强的产品,选股用的模型都一样,都是可以战胜大盘的。

对冲部分,是否对冲,取决于投资者的风险偏好和对冲成本。刚才也提到了,2016年的年初时,对冲成本很高,基差达到了30%多,你又需要把40%的资金放在期货端。现在对冲的成本仍然非常高,基差大概12%,保证金30%,我们可以简单的算一笔账。超额收益是32%,对冲成本是12%,对冲掉以后还剩下20%的超额收益。乘上70%的仓位,预期收益是14%。

不对冲,大盘会有一定的波动风险。假设大盘一年不涨不跌,最终获得的收益是32%。也就是说,一年下来对冲成本是18%,这是非常非常高的成本。而且是什么环境下?目前的环境,其实整个大盘走势大家谁也没有办法说得清,有很大的不确定性。从监管的表现来看,死守系统性风险的决心还是比较强的。大盘大概率出现上一轮股灾1.0、2.0、3.0的概率不那么大了。

经过三轮股灾,估值有一定的修复。而且监管的敏感性增加了,去年刘主席对险资过快进入市场的担忧,已经显示了监管层死守系统性风险的决心。出现暴跌的概率不那么大,我们需要问自己,是不是18%的年我化对冲成本太高了?对于一些有风险承受能力的资金,逐渐开始青睐于指数增强的产品,仍然是量化选股,仍然是超额收益,承受多一点的系统性风险,节约下来的是很高的对冲成本。

像去年,很多指数增强基金,可以跑赢大盘35%甚至更高。去掉年初的熔断,整个大盘没有发生系统性的风险。在整个的对冲成本下到合理范围之前,对于有一定风险承受能力的资金来说,指数增强也是不错的选择。

徐书楠总是奔着股指期货放开回国的,我想听听您的看法。

量化选股产品线,也是因诺今年会主推的方向。原因,刚才尹总讲得很充分。当我们放弃对冲的动作,增大了产品的波动之后,可以取得高得多的收益,可以从低风险、低收益的产品线变化高风险、高收益的产品线。说是高风险,如果我加入一定的择时,它的风险也仍然可以控制在比纯多头基金更低的这样一个程度,它可以适应不同投资者的需求。

关于指数增强,我想讲几点看法:

长期来看跑赢指数很难,这是国际市场通用的结论。大家不要认为跑赢指数是很轻松的事情,随便做做就可以了。从美国市场的统计结果来看,70%的主动管理型基金是跑输大盘的。买主动管理型基金不如买ETF基金,所以在美国市场被动管理的ETF基金很流行。

但是在中国市场目前阶段做出超额的α是很容易的,当然这是市场结构所决定的。在美国市场,主要是机构投资者主导。市场本来就是机构投资者博弈出来的结果,有交易成本,最后做出来一多半是亏钱的,不如平均数。中国市场是散户主导的,有限的时间范围内,未来的5到10年,可能都不会有本质的改变,为中国市场提供了很高的α可能。从过去几年的情况来看,α非常非常高。

比如刚才尹总讲了,去年有30%以上的α,2015年也差不多,未来即使不会有这么高的α,但是每年10%多的α是可以预期的。这样的收益,放在成熟市场不可想象。美国市场,我们可以做出5%的超额收益就很厉害了,但在中国市场,很容易做出10%多的α。如果指数不涨不跌,这个收益非常可观了,可以适应相当一部分对收益有更高要求的投资者。大家觉得对风险有更高承受能力,可以承受更强波动的,去投资这样的产品线其实是非常非常合适的。

不知道大家有没有听明白这个意思。简单一句话,在国外因为散户割草割得差不多了,在国内还是散户为主的市场,投资时追张杀跌,驱动性还比较强。不管是专业纯投资研究个股的拿着先进工具,还是做量化的拿了模型,开了坦克拿冲锋枪来收割,觉得中国这几年很容易收割,收益率很高。

刚才三位都是国外名牌大学学习、工作过,现在都回国来“收割”了。以后大家要炒股,可以多考虑一下量化选股基金,因为还有几年好日子,否则他们就不回国了。

4

如何择时?

大家也知道,他们五个都是海归,我是本土的土鳖。我为什么完全去满仓做量化?今年我也要改变这样的思路。以前总想择时,炒股票总会问,大盘怎么看?你总想知道今天涨还是跌。2016年熔断,如果你仓位高,就算你量化选股,也先跌15%,你一看很难受。最好是净值上涨比指数跑得快,跌的时候不跌或者少跌,多数人都这样想,我也希望,但是很难做到,被迫要择时。希望听听大家的意见,怎么择时?首先是阚睿,回国时间最早,土洋结合,您如何看待?

这是非常好的问题,也很难回答。答案肯定不那么好听。择时非常难做,你能够准确率可以到60%就很了不起了。每个人回回都准,这不可能。这也是为什么很多人说要做长期投资的原因,因为择不准那就不择了。

第二,量化择时,非常容易犯的错误,就是过度拟合。过去10年、20年的数据找来,做了一个模型,每次都做得很好。2016年拿同样的模型一跑,一择时就丢钱了。尤其是择时非常勤的模型,2016年都做得不好,这也是择时要注意的大问题。

择时有没有价值?还是非常有价值的。我自己认为通过择时增厚收益是非常非常困难的事情,但是通过择时降低回撤、降低波动还是非常可能做到的。因为你要增厚收益,至少择时的正确率要超过50%。但是你要降低回撤,不需要。哪怕你正确率只有20%,但是你正好把最差的砍掉了,你的回撤就降下来了。错的80%,可能会使你的收益率降下来,这是你要付的费用,但你至少部分达到你的目的。这是我对择时的看法。

阚睿总的看法很深入,也解决了我的困惑,降低了风险,这和我的看法一样。虽然很难做,但必须要做。刘炎博士如何看?

我当时也不想主动回答这个问题,学金融专业出身的,大家可能觉得有一个比较大的共识,选股、选东西,相对来说靠谱性强一些。做一个时间序列的预测,相对来说难一些,这基本是学术圈的共识。

我们实盘操作里面,我本人平常择时不是我们策略组合的固态或者说常有的方式,我们基本以多空中性为主。择时什么时候比较有价值。一是像阚博士所说的一样,波动率可以起到一定的控制作用。作为单一的策略,可能和其它类型的策略相关性很低。所以,本身虽然不一定是非常平滑的策略类型,单独做策略波动性很高。但和其它的中性策略,相关性非常低,甚至是负的时候,它的价值就出来了。

我一直觉得,策略组合里面,决定它在还是不在,权重高还是不高,收益率和夏普,不一定是最起决定的因素,重要是和其它的策略结合,能否分散风险。这是我的理解。

择时确实很难,大家也有感受。中国市场的β比较强,系统性风险。这一年表现会差一些,个股表现差异化较大。你要想避免短暂的下跌,都想择时,这比较难,但再难也要做。去年这个论坛就有这样的话题,去年刘博士也是这样的观点,觉得夏普如果不相关,放进去有好处。

去年我们做了择时,我实践了一年。感觉有比没有强,要坚持相信模型。中间我有些干预,发现我错了,还是模型更好。但你总是要试,刚做出来的东西要怀疑。不管在座的如何看待这个问题,既然我们在中国市场做投资,尤其是做量化选股偏多投的,这是绕不过去的话题。

5

最后一个问题,去年明星策略线是CTA,去年2月份,也谈到了CTA。当时我们都比较看好,而且当时看好是挖一个坑回撤的时候,今年我们现在也在回撤,和去年一模一样。今年1月份不回撤的只有元盛,我仔细研究了一下他们的净值,觉得他们做得真好。商品市场做CTA,我们确实不如元盛,想听听元盛的意见。

CTA在中国还是商品为主,2015年在股指期货受限前也在做股指,2015年之后就没有做了。债券也在做,但比例非常小。

总体来说,我们一直对商品的长期趋势不做主观判断,就像几位老总讲的股票择时一样,商品长期走势判断也非常难。无非就是看基本面、资金面、价格走势。

基本面,中国的商品也是很难分析的。有各种各样的因素,国家的政策宏观因素,包括一些微观的因素。我们做量化,也会看基本的材料。你看钢铁的供求,你觉得现价低于成本价,钢厂应该关闭,基本的经济学原理会把这个供求再平衡、价格再上来。很多钢厂是地方政府支持的,并不完全是经济关系。钢厂关掉,工人失业,可能会造成社会稳定的问题,不仅仅是经济分析的领域。像玻璃的制造,这个炉子一关就坏掉了,高炉必须保持高温,供给没有弹性。

资金面分析更难了,2016年这么大的商品行情,谁预测到了?没有人。基本上中国商品市场,是过度投机的市场。大家看商品的开仓和交易就可以知道,平均持仓一天都不到,只有几个小时。价格跟资金面的走势更关联,资金面很难预测。2016年这么大的行情,很多热钱进来了。以前炒房的钱,股票的钱没有什么地方去,海外也出不去,有一部分到商品。商品的池子很小,造成这么大的行情,没有人预测到。

我们不做预测,这样的好处是不会预测错。我们是顺势而为,看价格中长期的走势来决定每天的仓位。还有几位大佬说到的风险控制,风险是一个预算,不管仓位多大,风险只能这么大,而回报没有预算。

元盛的CTA做得比较好,我追问一下。刚才您谈到不做主观判断,据我了解,我们原来觉得纯量化不做判断,后来我反思,极端行情的时候要有适度的风控。双十一以后这么大的波动,我们的保证金只略降了一些,而且还是我强制的要求下。听说元盛的保证金比例大幅下降到个位数,很低。所以,回撤做得比较好。这是道听途说,没有机会当面请教。我也帮元盛做做广告,我们都回撤了,人家回撤非常小,我们要向先进学习。

回撤大家都会有的,不管再厉害的经理人,像美国桥水基金,对冲基金第一大,也依然会有回撤发生。我们肯定会有回撤,只好刚好不在现在发生。我们的策略上,还是有些主观因素,主要体现在哪里?在风险。期货的杠杆可以随便调节,纯股票基金,100块钱买100块的股票。期货,100块钱我用多少做保证金,完全是主观调节的。

一般风险较大的时候、市场风险较大的时候,我们会加一些人为的杠杆调整。这个调整,都是按比例调整的。整个仓位按比例调大、调小,这是按照风险来的。这个调整,你说按收益调整,你预测收益的本领会很差。你调整了,不知道对收益的影响怎么样。但是对风险完全可以控制,我降低风险,就是减仓。比如你要增加收益,你也不知道怎么样,因为你不知道未来的趋势。但风险,完全可以控制,因为你降低风险,就是减仓。

把我心中的困惑解决了,争取今年做得再好一些。这个话题,也想听听雁丰刘总的看法,雁丰也在CTA有比较早的布局,您觉得CTA今年值得不值得配置?现在是不是好时点?

有很多人会问,您觉得未来3个月、6个月,CTA好还是α好?还是债券好?一般我们不会做这样的回答。如果我能够精准的预测每一个策略未来哪个好,那我永远都不会亏钱了。所以我觉得,大家不要对这个做太简单的预测。即使你有这方面的想法,CTA也有不同的类型。

中长期趋势为主的,喜欢的市场可能不一样。2017年这个市场波动大,是单边还是振荡?我觉得很难知道。我只知道CTA的资金越来越多,但是整个市场格局怎么样,无法知道。中长期趋势,2017年到底好不好,我不知道。

请大家相信,CTA类别里面,中长期趋势是经过历史检验最长的策略,经过了几十年的检验。长期检验说明还是比较有效的。如果大家看到一个重长期趋势策略连续3到5年不赚钱,你也不要觉得这是烂策略。因为这在海外存在过,CTA指数,09到13年就是不赚钱,怎么办?很烂吗?恰巧你觉得很烂的时候,反转了,它爆赚了一把。我们要从几十年的维度来看中长期的CTA。

基于基本面套利,这个词语是因为大家都这么用,我也被迫这么用,因为它叫多空对冲比较合适一些。这种类型的策略就不一定了,不是说经过很长时间检验的。国内的商品期货市场,在国内不是第一也是第二丰富的商品期货市场。你能做,也是基于你有这个品种才可以做。

国内各板块产业链间的品种,就这2、3年出来的,没有经过太长时间的检验。所以有的时候会有很多的逻辑,但是最近2、3年也赚了钱。未来长期如何,我说不好。但是我也配了,它和中长期策略不太相关,我觉得是很好的配置类型。我觉得我们要综合的看待这个问题。换句话说,对不起,我不知道2017年怎么样。

刘总是一个实在人,但好买的投资人不断地问投资顾问,今年要配什么?其实我也一样不知道配什么。也想听听阚睿总这方面有什么思考。

我觉得,没有特别的原因使你不配它。为什么要做资产配置,资产配置有两种,一种是主动的、不断的老调,这种历史来看做得好的很少。大部分是比较固定的配置,最早的债券股票四六配,和后来所谓的风险平权等等,都不太做调整的。为什么不做调整?做的调整效果并不好,因为你没有很好的预测能力说下一个阶段哪个好。我看不到有特别的原因你不应该配CTA。

这个回答非常好,没有理由不配。

除了元盛,我们算国内做得早的,规模也比较大。从我的客户经验来看,但凡他要受不了时候,要撤钱的时候,基本行情就来了。至少四年的数据是这样,现在可能也是CTA不好的时候,大家反而可以关注一下。我们有的时候都预测不准,按照阚睿的说法,不如都配一些,没准哪个就来了。

像刘博士刚才所说的,在海外有5年没有赚钱的,2013年爆赚。如果在中国5年不赚钱,这个公司基本关门了,不可能存在了。国内,周期可能会短一些,至少半年不赚你要有一些耐心。

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