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如何复制对冲基金的成功?

2014-8-26 15:18| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 23464| 评论: 0|来自: 人大经济论坛

摘要: 对冲基金能被大众熟悉可以归功于以耶鲁大学捐赠基金为首的机构投资者的独具慧眼。自上世纪90年代开始,耶鲁基金就开始大量投资于对冲基金,私募基金等不同于股票或债券的另类资产,并因此取得了不错的回报(见)。与 ...

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对冲基金能被大众熟悉可以归功于以耶鲁大学捐赠基金为首的机构投资者的独具慧眼。自上世纪90年代开始,耶鲁基金就开始大量投资于对冲基金,私募基金等不同于股票或债券的另类资产,并因此取得了不错的回报(见[1])。与一般共同基金相比,对冲基金更灵活。它们运作的特点是能使用高杠杆,能够做空,无投资基准(benchmark),无约束地投资不同资产包括复杂的金融衍生品。高灵活性对基金经理的个人能力的要求也就更高。在被人们所熟悉前,对冲基金可以在与市场的相关性很低的情况下提供超额市场回报(扫盲帖见[2],[3]),如果用在投资组合中能起到很好的分散化作用(diversification)。不过,这种情况在被人们熟悉后发生了改变,下文中会提到。


对冲基金在提供高回报的同时也存在透明度低,流动性低,费用高等缺点。它们的这些特殊性质吸引不少人来研究它,试图克服这些缺点。目前,比较流行的方法是用已知的因子在多因子模型中复制出对冲基金回报中beta的部分。其他方法还包括分布法(distributional approach,见[4])。一般来说,基金的类型不同,复制的成功率也不同。多策略对冲基金(multi-strategy)较单一股票或债券策略的基金难复制。(关于风险因子,见[5])



[Replication]

关于对冲基金回报的复制(hedge fund replication),影响较广的研究来自于Hasanhodzic和Lo(见[6])以及Fung和Hsieh(见[7])。Hasanhodzic和Lo的研究发现用股票,公司债券,美元,信用利差(credit spread),和大宗商品等五个因子组成的线性多因子模型可以有效地描述对冲基金预期回报。在此基础上,人们又加上了些其他因子,例如:新兴市场,可转债,违约利差(default spread),按揭利差(mortgage spread)等(见[8])。


然而,Fung和Hsieh从风格因子入手,针对不同风格的基金,他们选用了相对应的因子。比如,对于股票多空策略型基金(equity long/short),市场指数和小盘股与大盘股之差(Small/Large spread)两个因子足以解释其回报。对于固体收益类基金的回报,我们可以用十年国债收益变化以及公司债利差的变化来描述。对于趋势型基金,我们则利用回顾式期权(lookback option),外汇,和大宗商品。这就组成了Fung和Hsieh七因子模型。


[Sell Beta as Alpha]
以上两个模型的成功运用表明了对冲基金提供的alpha中大部分来自于已知的风险因子敞口,而真正的超额市场回报相当有限。所以他们是在把beta当成alpha在推销(sell beta as alpha)。它们能取得回报的一个重要原因并不是因为它们能提供下行风险的对冲(protection on downside risk),恰恰相反,而是因为它们在市场下行的时候回报足够糟糕,也就是说它们对尾部风险(tail risk)的敞口很大(见[9],[10])。


这符合因子投资的特性,即人们承担的(系统性)风险越大(尤其在状态‘坏’时),作为补偿的因子风险溢价(factor risk premium)也越大(尤其在状态‘好’时)。所以,对冲基金与其他资产无异。当市场上行时,投资组合中的对冲基金类资产会有不同收益,起到分散投资的作用(diversification),但当市场下行时,各类对冲基金都会遭受损失。为了更好地解释对冲基金回报,人们在上述七因子模型的基础上又加了两个尾部风险因子:标准普尔500虚值看跌期权回报(OTM put option)和标准普尔500虚值与平价看跌期权回报差(return spread between OTM and ATM put option)。


不可否认的是,在对冲基金行业里,肯定存在个别明星基金,它们能够独立于市场行情而提供持续且稳定的回报。而且,各种基金千差万别,不同风格的基金由于承担的风险不同,它们所经历的周期也不一样。比如,以依靠宏观分析投资的全球宏观(global macro)基金在08金融危机时表现很抢眼,平均收益率达4.8%,但在危机后低利率低波动率的情形下,它们已连续亏损了好几年。曾经是全球较大的外汇对冲基金FX Concepts(2008年初资产达USD 35 Billion)在2013年关门大吉。相反,在危机中遭重创的股票类基金,近年来却做得风生水起。


[结语]
虽然,复制对冲基金只能抓住整个行业的平均水平,留下了一部分无法解释的alpha,但随着理论的发展,这部分alpha会越来越小,毕竟明星基金与它们的基金经理是稀有资源,对冲基金未来的发展趋势会越来越侧重各种alternative beta的应用。但即使是现在,针对对冲基金的低流动性,高收费和高投资门槛的缺点,这种流动性高,费用低且容易投资的因子复制还是非常有价值的。比如,可以用其来对冲部分对冲基金投资敞口,也可以直接作为对冲基金的替代品进行投资。


对冲基金回报的可复制性说明对冲基金行业所推销的alpha中有很大一部分可以被各种风险因子解释,他们并没有想象中那样神秘而高不可攀,他们的成功是可以被复制的。


[后记:Andrew Lo]
上文中提到了MIT金融系教授Andrew Lo,他在金融学领域(包括对冲基金研究方面)的成就有目共睹,曾经被《时代》杂志评为2012年度全球最有影响力的100人之一。我很欣赏他提出的“适应性市场假说”(adaptive market hypothesis,AMH,见[11])观点。此观点可以看作是“有效市场假说”(efficient market hypothesis,EMH)与行为金融的结合。


他认为从生物学角度比从物理学角度更合适解释市场上的变化。不同的市场参与者群体可以看作是不同的物种(species),各种盈利的机会是各种资源(resource)。当在某个资源上竞争(competition)过度时,资源就会枯竭,赖以生存的物种也将灭绝。这个过程包含了各种行为比如学习,模仿,优化等。“适者生存”的道理在变幻无常的市场里同样适用:当某个策略聚焦了太多投资者时,这个策略也就无利可图了,所以要根据不同的市场环境结合自身的偏好做适时的调整。创新是关键,它可以帮助我们找到新的资源。


同时,Andrew Lo也身体力行地把理论运用于实际中。由他管理的对冲基金Alpha Simplex Group多样化策略基金的投资理念是通过对非股票类流动性强的资产的多样化投资,以避开来自股票的风险和流动性,而只关注收益(absolute return),简言之就是寻找另类流动性(liquidity-alternative)。从该基金的表现来看的确与股票市场负相关,符合原先的设定。至于该基金在股票市场走弱时能否有超常的表现还有待观察。


[参考文献]
[1]    解密世界最赚钱耶鲁基金是怎样进行资产配置的(http://bbs.pinggu.org/thread-3128561-1-1.html
[2]    【推荐】一文读懂美国对冲基金行业(http://bbs.pinggu.org/thread-3132585-1-1.html
[3]    对冲基金扫盲帖(http://bbs.pinggu.org/thread-3116465-1-1.html
[4]    Lars Jaegar, "Alternative Beta Strategies and Hedge Fund Replication", Wiley Finance, 2009
[5]    对于目前流行的量化投资与smart beta的一些看法(http://bbs.pinggu.org/thread-3151691-1-1.html
[6]    Hasanhodzic and Lo, “Can Hedge-fund Returns be Replicated?: The Linear Case”, Journal of Investment Management, Vol. 5, No. 2, 2007
[7]    Fung and Hsieh, “Hedge Fund Benchmarks: A Risk Based Approach”, Financial Analyst Journal, March 2004
[8]    Amenc et al, “Performance of Passive Hedge Fund Replication Strategies”, EDHEC, September 2009
[9]    Baele et al, “Flights to safety”, Finance and Economics Discussion Series, Federal Reserve Board, 2014
[10]  Jiang and Kelly, “Tail Risk and Hedge Fund Returns”, Chicago Booth Paper No. 12-44, November, 2012
[11]  Andrew Lo, “The Adaptive Markets Hypothesis”, The Journal of Portfolio Management, 2004


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