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本文来自微信公众号：【博道投资】 上周被刷屏的、洋名叫做“RiskParity”的风险均衡策略，其实仍然是在重温公众号博道投资《周末财话》里多次提到的理念： “没有一类资产能够持续强势表现，不同资产类别之间的收益轮动效应为资产配置提供了空间。通过合理的资产配置可以捕捉不同市场的优胜者和抵消单类资产的系统性下跌风险，而且积极有效的资产配置是提高回报的关键要素。” 那么，如何针对不同投资者的风险偏好水平，设计出不同目标风险率水平的投资组合？量化策略功不可没。 认识量化家族的众多策略 上月，小博曾惊讶发现，在很多销售渠道，市场中性产品仍然受到追捧。究其原因，一是股票产品今年以来负收益居多，市场找不到更好的投资品种，而更重要的，是投资者在经过持续深入的概念“被”灌输之后，发现经过对冲的量化阿尔法特别珍贵，而且更为确定。 但量化策略的家族又何止一个市场中性。尤其在股指期货受限的大前提下，股指期货每日贴水较深，单一的量化策略很难适应多种复杂的市场状况。 于是，传统的阿尔法策略产品纷纷增加投资范围，将策略日益扩展至股票多空、期货CTA、多元套利甚至股票、债券，这些量化家族之前一直被忽视的成员已经勇敢扛起了“多策略”的旗帜。 对多策略量化产品而言，仅需降低受股指期货影响的那些分策略的仓位，而通过其他策略的正常运行来获取收益。 比如，如果今年上半年是期货CTA扛大旗，这个多策略基金的收益将大有可期。多策略基金正是通过策略之间较低的相关性，来降低组合整体的波动，从而达到稳健收益的效果。 FOF风口，量化亦能起舞 对于FOF基金而言，有没有量化的参与也大相径庭。比如在传统的资产配置框架下，股票与大宗商品、债券是不同的资产类别，因而可以同时配置。但如果这种配置更多的是定性而不是定量，麻烦就产生了。 举例说，如果把资源类企业的股票和大宗商品一起配置、或者把类固收的股票组合和债券一起配置，会有什么结果？ 结果是，一旦针对某一类风险因子的风险事件来临，投资组合的风险敞口将会高于预期。 从量化的角度，在金融市场上，可投资的资产种类数以千万计，但所内含的风险因子通常不超过百种。这样，只要把所有资产先进行因子分类并赋予相对应的风险因子与价格变化率。便能对整个资产组合的风险进行调控，大大提高了管理效率。量化最擅长的就在这里。 在FOF的投资步骤中，最为关键的常常是两步：一是“投什么”，二是“如何投”。投什么是大类资产配置的问题，比如设置股票类、债券类、货币市场类基金产品比例，或者配置浮动收益类产品和固定收益类产品比例，以及大类资产配置中细类资产投资比例。这个取决于组合经理的宏观及市场判断，主要是定性。 而“如何投”恰恰是量化的主要工作领域。对各类子基金或子策略的筛选，主要依照量化指标， 如阿尔法值、贝塔值、夏普等绩效指标加上基金公司及经理人等因素作为计算参数，用严格的统计方法设计出一整套量化方案。 量化分析一般要考察基金短、中、长期绩效，先初步筛选出符合条件的子基金池，然后结合风险特征，选出收益较高风险、较低的基金。总体而言，量化选择方法主要依据基金的历史业绩，同时也要考虑基金的风险特征等。 比如今年以来一款目标收益为6%，最大回撤在1%以内，夏普比为2.45的产品，它的模型配置比例可能就是这样的（每一种颜色代表一种子基金类型）： 很多人把2016年成为多策略“元年”。而多策略与量化之间友谊的小船，也因为市场变化多端而历久弥坚。 |
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