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算法交易:阿尔法超额收益从何来?

2019-11-08 10:33

河东资产联合创始人兼基金经理 傅刚

 

以下是河东资产联合创始人兼基金经理傅刚在2019年11月4日于香港理工大学会计及金融学院金融科技技术研讨会的演讲文字实录。

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今天的演讲主题是“阿尔法超额收益从何来”。那么首先我们要回答一个简单的问题,什么是阿尔法(Alpha)?阿尔法就是长期稳定的超额回报,对应的波动非常大或者在逐渐消失的超额回报就被称为风险回报。不幸的是,两者并没有清晰的界限。几年前的一些阿尔法回报,也慢慢被认定为风险。一旦一个阿尔法因子被充分的认知,研究,最终被写成论文,这个回报马上就会变得非常波动,回报逐渐降低。我认为并没有不变的纯阿尔法因子,有的只是不断寻找阿尔法的过程。

上图是Fama French的五因子模型,去掉了市场回报这个因子,其他的四个因子包括小盘股因子,价值因子,盈利因子以及投资因子,在美国过去10年都没有产生超额收益。反观中国,15年以前中国的小盘股因子是非常强的, 但是15年以后,非但消失了,而且出现了非常大的回撤,目前已经超过了历史最高水平。这个时候作为投资人,可以有两种截然不同的看法。一种看法说,长期而言总会出现均值回归,过去几年小盘股表现那么差,说明现在正是投资小盘股的时机,另外一种看法呢,这次小盘股的回撤这么大,超过了历史的最高水平,中国股市也许有些基本的结构性变化。换句话说,这次不一样了。我们现在要继续集中投资大盘股。

作为投资人,你赞同那种看法呢?我们稍后会继续回来讨论这个问题。

 

获取阿尔法因子,识别趋势、分析驱动因素很重要

不仅有长期的趋势,也有短期的趋势,在下图里,我们可以看到A股的回报周一到周五都非常不同,周三是最好的一天,周四是最差的。而且趋势非常稳定。再进一步,把每一天的回报拆分成日内回报和隔夜回报,可以看到,A股隔夜总是在下跌,而日内总是在上升,呈现了非常强的趋势。很多交易员,都会基于这样的短期趋势来构建他们的交易。

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在识别的趋势之后,非常重要的一点,是要努力的思考,理解这些趋势背后的的驱动因素。这里我们再回到A股的规模因子的变化,可以看到小盘股在2015年以前是大幅的跑赢沪深300。但到截至到目前为止的10年累计回报已经跑输了。这背后的原因,有人说是因为小盘股有比较高的贝塔(Beta),牛市里面就会跑赢,而在熊市里就会跑输。但这种观点解释不了今年以来A股指数已经出现了明显的上涨,大盘股依然是跑赢的。


多重因素导致A股结构性变化

我们看看A股当前在经历一些结构性的变化:

首先是出现了越来越多的机构投资人,尤其是海外机构,外资累计现在已经买入了近2万亿人民币的A股,基本上和中国的整个公募基金的规模接近。这些海外基金往往是跟随指数投资,部分做主动投资的,由于资产管理规模非常大,从流动性的角度角度考虑,一般也只会投资大中型股份。这就造成了上万亿的新增资金基本上都投到了大中型股份上面。

其次,我们知道中国的A股市场在进行注册制的改革。实证的研究已经证明了过去A股的小型上市公司的价值里面,有相当一部分来自于它的重组价值或者壳的价值。在注册制下,壳的价值就会大大下跌了。同时因为认购新股一些机制上的设计,政府鼓励投资人长期持有A股,将其与新股认购成功率挂钩。很多投资人想认购新股获得一二级市场之间的套利收益,但又不想承担二级市场风险,他们就会倾向于买入一篮子的大中型股份,同时沽出股指期货来完全对冲。这使得国内的机构投资人也越来越倾向买入一大篮子的大中型股份。

最后看到板块的一些变化。在当前的市场环境下,国营企业比民营企业有更好的表现,而大中型企业里,国营的比例也会高一些。

如果我们认为上述驱动因素会继续存在的话,那么A股的大中型股份跑赢中中小型股份的情况就会继续存在。

 

技术革新,掌握大数据是产生阿尔法的关键

当我们识别了一个可交易的趋势,对其背后的驱动因素有比较充分的解释以后,也需要有足够的技术手段来执行这个交易。一说到高科技的投资,大家首先想到就高频交易。这里面展示的是一个交易策略,的确能够产生稳定的收益。但是这类策略有两个问题:一是它的容量往往非常小,资金稍微多一点就会拉低回报。二是高频交易提供了极多的数据点,能充分发挥AI算法的威力,却很难保持策略的独占性。

AI是另外一个热门词汇。我们测试了各式各样的算法,发现算法虽然非常精妙,但它已经被高度的公开和标准化了。我曾经参加一个投资峰会,有一位演讲者提到了一个叫CatBoost 的算法。结果中午和我们的程序员分享,下午下班以前他已经找到了模块,把结果做出来了。所以AI逐渐回成为标准的工具,并不能带来长期的阿尔法。

算法以外的一个领域就是非标数据。举个例子,左图显示的是冷门的股票会系统地跑赢热门股票。这个早就被传统的行为金融学所证明。但是,现在有大数据,可以有更直接有效的方法来证明和定义冷门和热门。比如说通过社交媒体里被提及的次数,或者说一些股票软件里面被纳入自选股的次数,分析显示阿尔法还是很明显的。


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上图的是统计了一些大数据基金的表现,可以看到是显著地跑赢了同期的指数。蓝线是一个特定的基金,它的表现更好一些。原因是它除了使用媒体的数据之外,还同时使用了京东提供的电商零售数据。这些数据难获得,也就能产生更高的超额回报。所以对数据而言,独占性同样是产生阿尔法的关键。

 

严格风控,不断探索,阿尔法势在必得

最后总结一下,要获得阿尔法,我们需要识别出趋势,需要分析辨别这些趋势背后的驱动因素,还需要有好的科技来执行交易。在此之外,我们还需要一个严格执行的风控体系。下图展示了,以沪深300为基准,保持三倍的杠杆,一直持有。在06~07年,能获得接近100倍的回报。但在14-15年,就很可能会爆仓。虽然都是大牛市,但因为路径不同,波动不同,造成了截然相反的结果。这是个简化的例子,但我想它已经充分解释了,06-07年涌现了很多传奇的基金经理和交易员,而在14~15年则少得多。这告诉我们风控不能仅仅依赖于历史的数据,必须具有前瞻性。这也是一个不断寻找和探索的过程。

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本文作者是上海河东资产管理咨询有限公司(以下简称“河东”)联合创始人兼基金经理傅刚先生。河东是一家聚焦全球上市优质中国资产、专注二级市场投资的对冲基金,在香港、上海和北京均有办公室。河东以稳定的学术型投研团队著称,擅长用科学投资捕捉资产的动态价值,目前广泛投资于全球市场股票和期货等金融品种,挖掘有未来发展前景但被低估的资产,并针对性设立多只不同风格特征的基金。河东专注服务大中华地区的高净值个人和机构,致力于推动科学投资的实践与发展。


 

 


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