量化股票市場(chǎng)中性策略的發(fā)展新方向

高思卓

源起于配對(duì)交易

股市的高波動(dòng)性，通常也會(huì)導(dǎo)致股票投資的高波動(dòng)性。為規(guī)避此高波動(dòng)性，一些投資經(jīng)理構(gòu)建出市場(chǎng)中性策略的投資組合，而無需再擔(dān)心市場(chǎng)走向。配對(duì)交易可能是最原始的股票市場(chǎng)中性策略，起源于20世紀(jì)20年代初。當(dāng)時(shí)，傳奇交易員杰西·利弗莫爾（Jesse Livermore）憑借他所謂的“姐妹股票對(duì)”（sister stocks）賺得缽滿盆滿?！敖忝霉善睂?duì)”交易策略基于這樣的觀點(diǎn)：兩只具有相似特征的股票通常會(huì)一起波動(dòng)，其價(jià)差會(huì)形成一種平衡，一旦價(jià)差增大到一定程度，基于價(jià)差會(huì)恢復(fù)到平衡狀態(tài)的預(yù)期，通過多/空頭交易便能獲利。

起初，配對(duì)交易策略由具有單純選股背景的經(jīng)理來運(yùn)用，從基本面估值的角度挑選配對(duì)股票。而后許多統(tǒng)計(jì)員也開始介入這一策略，利用純統(tǒng)計(jì)模型來挑選配對(duì)股票，揚(yáng)長(zhǎng)避短。由于系統(tǒng)應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)模型，使得涉足的投資范圍更加廣闊，同時(shí)避免了因主觀判斷失誤而遭受損失。久而久之，這種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法不僅運(yùn)用在配對(duì)交易領(lǐng)域，還進(jìn)一步拓展到一籃子股票的相對(duì)定價(jià)，這種方法便是俗稱的“統(tǒng)計(jì)套利”。

借助數(shù)理模型進(jìn)行 “統(tǒng)計(jì)套利”

“統(tǒng)計(jì)套利”的基礎(chǔ)假設(shè)是：多組具有相似特征的股票應(yīng)該以相同的方式進(jìn)行平均定價(jià)。但由于非理性、歷史或行為等因素影響，這些股票組之間可能會(huì)出現(xiàn)短暫的價(jià)差，這種價(jià)差有望在一段時(shí)間內(nèi)重新恢復(fù)到正常水平。

這一策略借助于統(tǒng)計(jì)模型，并根據(jù)若干標(biāo)準(zhǔn)將整個(gè)股票市場(chǎng)“大卸八塊”，以尋找各組股票之間的系統(tǒng)性差異。統(tǒng)計(jì)模型通過多種因素來解釋股票價(jià)格的波動(dòng)，不僅剖析市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（貝塔值）和股票具體風(fēng)險(xiǎn)，還會(huì)進(jìn)一步將股票具體風(fēng)險(xiǎn)分解為各種普遍風(fēng)險(xiǎn)（例如板塊、市值以及其它宏觀或微觀因素風(fēng)險(xiǎn)）和剩余具體風(fēng)險(xiǎn)，剩余具體風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是隨機(jī)變化的。由此構(gòu)建的投資組合通常包含大量的多頭和空頭頭寸，多頭選自表現(xiàn)最優(yōu)的股票組，而空頭來自表現(xiàn)最差的股票組。

借助于因素模型，投資組合經(jīng)理就構(gòu)建出一個(gè)具有最高預(yù)期超額收益而風(fēng)險(xiǎn)因素中性的投資組合。當(dāng)然，風(fēng)險(xiǎn)因素的所謂“中性”是有限度的，隨著更多的風(fēng)險(xiǎn)因素被對(duì)沖，增值機(jī)會(huì)也會(huì)相應(yīng)減少。因此，“因素中性”意味著投資經(jīng)理要在風(fēng)險(xiǎn)與收益之間做出權(quán)衡。

一般來說，一個(gè)統(tǒng)計(jì)套利投資組合通常包含成百上千只股票，其中最大的頭寸規(guī)模在基金中所占比例通常都是個(gè)位數(shù)，以此保持投資組合的多樣化，并可運(yùn)用杠桿實(shí)現(xiàn)預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率。模型不斷納入新的信息，投資組合也會(huì)在模型的推動(dòng)下達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡，交易成本和損耗情形也被考慮在內(nèi)。由于投資過程主要依賴基于復(fù)雜數(shù)學(xué)運(yùn)算的計(jì)算機(jī)程序，而且大部分程序內(nèi)容屬私人所有、不對(duì)外公開，因此對(duì)于業(yè)余投資者來說這就像一個(gè)神秘的黑匣子。

以某亞洲統(tǒng)計(jì)套利基金投資組合為例。從多頭和空頭的頭寸數(shù)量到風(fēng)險(xiǎn)敞口，都是比較匹配的：多頭的市凈率1.26，稍低于空頭的市凈率1.32；多頭市盈率11.7，大幅低于空頭的16.06；而多頭的股息率1.86%，遠(yuǎn)高于空頭的1.02%（表1）。而從國(guó)家或地區(qū)配置和板塊配置來看，多頭和空頭比例均比較均衡。

統(tǒng)計(jì)套利變成

“高智商天才”的游戲

統(tǒng)計(jì)模型要從Barra模型說起，這可能是第一代多因素風(fēng)險(xiǎn)模型，由任職于伯克利大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家巴爾·羅森伯格（Barr Rosenberg）設(shè)計(jì)。巴爾在20世紀(jì)70年代初擔(dān)任富國(guó)銀行的顧問，后創(chuàng)立咨詢公司—巴爾·羅森伯格聯(lián)合公司（Barr Rosenberg & Associates，簡(jiǎn)稱“BARRA”），1979年，BARRA將加州大學(xué)伯克利分校金融學(xué)教授Richard Grinold招入麾下任研究部門主管。巴爾1985年離開公司后創(chuàng)辦資產(chǎn)管理公司，Richard成為BARRA的總裁。1987年，哈佛大學(xué)物理學(xué)博士Ronald Kahn加盟，進(jìn)一步推動(dòng)了BARRA的研究工作。Barra模型針對(duì)美國(guó)股市設(shè)計(jì)，共有55個(gè)板塊因素，外加13個(gè)普遍風(fēng)險(xiǎn)因素，例如增長(zhǎng)、凈收益率、股息率、市凈率、財(cái)務(wù)杠桿等。后Richard和Ronald加入富國(guó)銀行從事指數(shù)投資，該指數(shù)部門后來發(fā)展成為巴克萊國(guó)際投資管理公司（“BGI”），擅長(zhǎng)指數(shù)產(chǎn)品和統(tǒng)計(jì)套利。

Barra模型推出后，日益受歡迎。20世紀(jì)80年代末和整個(gè)90年代，統(tǒng)計(jì)套利公司風(fēng)起云涌，包括文藝復(fù)興科技公司（Renaissance Technologies）、數(shù)量投資者公司（Numeric Investors）、和聲公司（Symphony，BARRA的姊妹公司）、雙阿爾法（Double Alpha）、AQR等。隨著越來越多的新進(jìn)入者，競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，數(shù)理模型也推陳出新。其中之一是運(yùn)用了“潛在因素”，單純通過主成分回歸的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析得出，而并不去定義風(fēng)險(xiǎn)因素。另一個(gè)創(chuàng)新方向則是采用聚類分析，這種分析模型完全不需要使用風(fēng)險(xiǎn)因素。聚類分析并不是將股票的具體風(fēng)險(xiǎn)分解成不同因素，而是將股票看作不同的集群，并對(duì)每一個(gè)集群進(jìn)行分析。其他模型則完全采用價(jià)格-數(shù)量數(shù)據(jù)，分析方式類似于期貨顧問（“CTA”）對(duì)商品期貨進(jìn)行投資。經(jīng)過持續(xù)不斷的研究，因素類別變得越來越多，尤其是出現(xiàn)了不同的行為因素，不過，多數(shù)創(chuàng)新模型并非長(zhǎng)期有效，多因素模型仍然是主流分析方法。

有些股市中性策略經(jīng)理主要關(guān)注短期投資機(jī)會(huì)，而高頻交易的出現(xiàn)也加劇了機(jī)構(gòu)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集和自動(dòng)化交易方面的競(jìng)爭(zhēng)。最后從競(jìng)爭(zhēng)中勝出的都是那些有財(cái)力的公司，它們能夠聘用一批數(shù)學(xué)博士、物理學(xué)博士或計(jì)算機(jī)科學(xué)博士團(tuán)隊(duì)開展長(zhǎng)期研究，競(jìng)爭(zhēng)變得越來越像高智商天才之間的游戲。

文藝復(fù)興科技的傳奇

在這些采取高智商天才路線取得成功的對(duì)沖基金經(jīng)理公司之中，最著名的當(dāng)屬由傳奇數(shù)學(xué)家詹姆斯·西蒙斯（James Simon）1982年成立的文藝復(fù)興科技公司。文藝復(fù)興科技公司管理著超過230億美元的資產(chǎn)，公司在石溪大學(xué)旁擁有一塊50英畝的地產(chǎn)，上面建有一棟面積達(dá)11.5萬平方英尺的校園式建筑。公司共有員工275人，其中1/3擁有博士學(xué)位。擁有50億美元資本的大獎(jiǎng)?wù)禄穑ā癕edallion Fund”）是文藝復(fù)興科技公司的標(biāo)志產(chǎn)品，其主要投資于注重短期收益的統(tǒng)計(jì)套利，同時(shí)也從事貨幣、期貨和商品交易。該產(chǎn)品創(chuàng)下的收益紀(jì)錄十分驚人—自1989年成立以來，扣除高額費(fèi)用（5%的管理費(fèi)和44%的績(jī)效費(fèi)）后年化收益率仍高達(dá)35%。

統(tǒng)計(jì)套利發(fā)展新方向

盡管投資過程主要依賴于模型，但當(dāng)某些重大事件發(fā)生，會(huì)對(duì)某只股票或某個(gè)板塊產(chǎn)生巨大影響時(shí)，個(gè)人判斷也會(huì)影響有時(shí)甚至主宰投資過程。例如，如果一家經(jīng)營(yíng)不善、資產(chǎn)狀況不佳的公司被某一戰(zhàn)略性買家接管，這樣的股票通常會(huì)被排除到投資范圍之外，以免將其納入空頭投資組合。此外，像2001年“9·11事件”也足以說明這一問題：這場(chǎng)恐怖襲擊導(dǎo)致所有航空公司的股價(jià)都大幅下跌，由于商業(yè)前景十分慘淡，有些航空公司甚至面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，所以投資經(jīng)理很可能決定退出整個(gè)航空板塊，因?yàn)檫@次災(zāi)難會(huì)大大改變這個(gè)板塊的發(fā)展前景。當(dāng)投資經(jīng)理認(rèn)為股票或板塊價(jià)格行為的性質(zhì)會(huì)因某事而發(fā)生改變，而模型又無法分析出這種變化時(shí)，投資經(jīng)理可能會(huì)決定剔除這只股票或退出相應(yīng)的板塊，這是風(fēng)險(xiǎn)管理中十分重要的一部分。

所以，近年來出現(xiàn)了一種不同于“高智商天才路線”的統(tǒng)計(jì)套利發(fā)展方向。有時(shí)人類的判斷高于自動(dòng)化處理，因而越來越多的研究致力于將人類判斷與機(jī)器相結(jié)合。其中一個(gè)例子就是通過自行判斷確定模型中各種因素的重要性。投資經(jīng)理對(duì)因素重要性的判斷反映了其宏觀觀點(diǎn)，或宏觀觀點(diǎn)與業(yè)績(jī)趨勢(shì)的結(jié)合。一旦確定了因素的重要性，其他內(nèi)容都會(huì)在模型投資組合中自動(dòng)生成。在具體事件中，人的判斷也可能與機(jī)器進(jìn)行互動(dòng)。投資經(jīng)理并不只是剔除股票，還應(yīng)該深入了解這只股票和項(xiàng)目，以便根據(jù)頭寸大小和其他相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)管理問題來決定運(yùn)作方式。所有的這些活動(dòng)都是嘗試把從宏觀或微觀環(huán)境歸納出的前瞻視野加進(jìn)自動(dòng)化處理的程序。從某種角度上說，這偏離了自動(dòng)化處理的原則，但是它可以彌補(bǔ)“模型總是只會(huì)回顧歷史”的缺陷。

對(duì)于本文內(nèi)容您有任何評(píng)論或補(bǔ)充，