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2014-10-22 和讯网 开开门资本 李健豪 解析对冲基金的DNA 我们每个人都有自己特有的DNA，对冲基金也是一样，有着特定的对冲基金基因。基于遗传学，理解我们的DNA需要定义每一个特定的基因，从而使我们更好地了解我们自身。同样道理，我们需要定义对冲基金里每个特定的组成基因，从而更好地了解对冲基金。
对冲基金都各有其特点。定义不同对冲基金最好的方式就是分析它们不同的回报来源。对于我们来说，每种不同的回报来源都可以归类为某种特定的基因，所以每一个对冲基金都有着它们自己独特的基因来组建其DNA。 目前，我们已经定义了中国56个特殊的对冲基金基因。通过使用对冲基金回报大数据系统分析，我们可以得到主要的对冲基金基因，精确度高达75%至90%。其精确度也与很多具有稳定投资策略和长期投资记录的大型基金关联。
随着今后中国更多复杂的投资策略和新型金融衍生工具的发展，我们对冲基金基因池在2015和2016年分别达到120和200个。这也会分别提高我们基因大数据分析精确度10%和20%。
我们以下会列举三个例子，分别为：景林成长组合，混沌价值增长和从容成长2期。 实例1：景林成长组合
上图显示了景林成长组合的回报归因，可以清楚得了解到其回报的组成部分和相对比重。
上图展示了景林成长组合的实际回报和预测回报的对比。其相关性为98%，我们的预测值与实际净值十分接近。 实例2：混沌价值增长
上图显示了混沌价值增长的回报归因，可以清楚得了解到其回报的组成部分和相对比重。
上图展示了混沌价值增长的实际回报和预测回报的对比。其相关性为95%，实际净值与我们的预测只有5%的偏差，十分接近。 实例3：从容成长2期
上图显示了从容成长2期的回报归因，可以清楚得了解到其回报的组成部分和相对比重。
上图展示了从容成长2期的实际回报和预测回报的对比。其相关性为84%，总体趋势基本一致，相关性很高。
上图分析对比了上述3只对冲基金的8个对冲基金基因，以及它们相关的图例：增长基因，通胀基因，风险偏好基因，融资流动性，规模基因，价值基因，市场基因，股票动量基因。 对冲基金基因系统
低风险下的收益才是真正的高收益，我们团队根据对冲基金基因的大数据分析，建立了对冲基金风格的监测体系，从而达到更好风险控制的目的。如图，红点如果跳出了黄圈的范围，说明基金的风格可能改变了，我们就必须立即对此进行调查。这就意味着了解一只对冲基金基因可以让投资者知道其真正的投资策略，真正关注的方面及其优势。 α排序数据
上图展示的是一组基金阿尔法正向排序数据。阿尔法体现了各种风险因子回报以外的收益，体现了基金管理人的信息获取能力、择时能力及筛选资产的能力。 前景预测
目前，阿里巴巴的影响力大于易趣和亚马逊的总和，那么5年后或者10年后，谁会超过全球最大对冲基金Bridgewater(桥水)和欧洲最大对冲基金Man Group plc的总和呢？ |
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