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怎样评价一个择时策略？这或许是很多策略的设计者未曾深入考虑过的一个问题。用最终的累计收益来评价似乎略显单薄。加入度量风险的指标，例如波动率、回撤，也很难了解策略的全部特征。尤其是对那些想在实战中使用该策略的投资者而言，相比最终的收益或是抽象的波动率，他们更想知道在市场出现上涨时，策略是否有能力及时发现并保持满仓状态。而当市场发生下跌时，策略又是否能有效规避。根据这一思路，提出了一套全新的择时策略评价体系。 首先，对历史上市场处于上涨还是下跌波段进行划分，这是评估择时策略的基础。其次，根据确定的波段可以得到完美的择时信号。即，上涨波段中持续做多，而下跌波段中始终空仓。 由此，可定义使用择时策略过程中的两类错误。当完美信号建议做多时，实际使用的策略未能发出做多信号，称为一类错误。也可称作是“弃真”错误，它反映的是一个择时策略把握上涨的能力。 反之，当完美信号建议空仓时，实际使用的策略却依然保持做多，则称为二类错误。也可称为是“受伪”错误，它体现了择时策略规避下跌的能力。从上述定义中也可看出，犯一类错误只是“机会”损失，而犯了二类错误却要遭受“真实”损失。 那么如何量化这两类错误呢？本文以日频的择时策略为例，给出如下定义。 弃真概率：完美信号显示做多的交易日中，策略发出空仓信号的天数占比。 弃真损失：弃真错误发生时相应的指数涨幅之和与所有上涨波段涨幅之和的比例。 受伪概率：完美信号显示空仓的交易日中，策略发出做多信号的天数占比。 受伪损失：受伪错误发生时相应的指数跌幅之和与所有下跌波段跌幅之和的比例。 下图是流动性冲击择时模型在这四个指标下的评价结果，既作为评价择时策略的总结，也为大家提供了上述文字性描述的一个直观案例。 显然，流动性冲击择时模型是一个相对保守的“好”策略，它对“受伪”错误发生的概率和损失都有着较好的控制。但代价是有着很高的“弃真”错误发生概率，所幸的是，“弃真”损失并不大。 这一现象也折射出两类错误互相制衡的“跷跷板”效应。在实际应用中，参数优化或许能提高一个择时策略最终的收益，但却极难同时降低两类错误发生的概率和损失。这就需要策略开发者在设计或改进择时模型的过程中，选择合适的参数以匹配自己的收益诉求程度和风险承受能力，而不是简单地以最终的收益为导向。 私募工场是目前国内最具凝聚力的投顾培养平台，坚持以资产配置为核心投资理念，开展覆盖量化投资及对冲基金领域的权威培训、FOF/MOM业务，目前已吸引上万家优秀私募及数百家金融孵化机构入驻。
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上述两个条件满足其一，即表明基金经理有进行仓位调整。 这里有一个关键名词——主动增减仓幅度，它实际上是扣除股票市值影响后的仓位变动。我们以一个例子进行说明：假设基金T-1天的仓位是80%，这个组合在第T天上涨了2%，这意味着市场涨跌导致仓位增加至80%*（1+2%）=81.6%；如果基金公布的第T天仓位是85%，那么基金的主动增减仓幅度即为85%-81.6%=3.4%。 若确定基金参与了择时，接下来便是评价择时能力，这里，我们以战略资产配置贡献度（AIC）来衡量。AIC是指基金在股票和债券配置上超越无风险收益的超额收益，具体而言，基金i在过去一段时间（t=1,…,T）的择时能力为： 其中，NACit是指基金i在t日（频率可自己设定）的单位净值，Wsit是指t日基金i的股票仓位，Rst是指t日A股市场的收益率，Wbit是t日基金i的债券仓位，Rbt是t日债券市场的收益率。 在实际应用中，各个参数的设定，如基准收益率(rb)、主动增减仓的阈值、时间长度等，均可根据具体情况进行调整。 来源：海通量化 |
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