资产相关性的“表”和“里” |好买研究猿专栏

 

诺贝尔经济学奖得主哈里·马科维茨有一句经典名言:“资产配置是唯一的免费午餐!”。

凭借这句话,以及现代投资组合理论(下称MPT),老爷子拿到了1990年诺贝尔经济学奖。当然,更重要的,他给出了分散投资有效性的数理解释,这也是很多后期金融理论的萌芽。

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“MPT”有何种魅力

初识MPT,估计很多熟悉数理知识的小伙伴跟笔者有同样的疑虑:这样一个简单的凸优化问题,也能得诺贝尔奖?但随着研究的深入、认知的提升,我们肯定也会惊叹这一理论在简单的外表里蕴含的优雅的结构,以及朴素但本质的金融思想。

MPT模型只考虑三个维度的变量:资产的预期收益率、预期波动率、以及资产之间的相关性。

● 预期收益率一般可以用资产的长期年化收益率来代替,当然也可以用观点预测和贝叶斯压缩的方式形成预期收益(BL模型的核心思想,本文暂且不表);

● 预期波动率也可以用资产长期历史年化波动率,这个可以理解成资产的“禀性”,禀性难移,这个一般变化有限。前两个元素,依赖单个资产的过往以及人们对它的预期;

● 而资产间相关性,则是多资产间共同作用的结果,是多资产配置的“连接器”,也蕴含着多种资产配置模型的主要思想。

但通过笔者的观察,发现多数人对资产相关性理解有时会比较片面,以至于对很多资产配置模型原理理解不深,这也是今天我们探讨的主要内容。

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资产的“表”和“里”

资产间的相关性,一般是由各资产的“表”——市场定价,进行收益率计算后相关系数计算形成,一般用相关系数矩阵来表征。但各资产相关性并非一成不变,我们对资产相关性应该用动态、系统的眼光去理解,最终还要深刻理解驱动资产相关性的底层因子,即相关性的“里”。

理解资产的相关性,首先从时域的角度来看,各资产的相关性是动态变化的,本质原因主要还是因为市场不同时间的“主要矛盾”是时变的,同时资产对各风险因子的暴露也是变化的,因此就造成了资产间相关性的动态变化。关于这一点,2020年3月是一个最好的案例,彼时新冠疫情全球扩散,极端黑天鹅事件成为主导市场的主要力量,当时市场流动性出现了很大的问题,而资产或多或少都会对流动性风险有正向暴露。如此以来,全球多种资产万马齐喑,下尾相关性达到峰值。

从频域的角度来看,不同的信号采样频率下的相关性区别较大,有时候会出现迥然相异的结果。例如有些资产在高频下表现出强的正相关性,而低频有明显的负相关。主因是二者“高次谐波”波动一致,相关性高;“基波”波动甚至相反,相关性为负;因此从这个角度来讲,做资产配置实践时,我们其实还要考虑配置频率,不同时期相关性影响的主要驱动等因素。

除了时域和频域的理解,我们还需要从资产价格的时滞和溢出效应角度去深化资产相关性的认知。多数资产以及资产内部,因为主要矛盾的作用位置不同,资产间的相关性会产生一定的溢出效应,从而使得不同资产价格间有一定时滞表达,最典型的就是产业链相关的多个个股,当某种原因造成了上游原料端的较供需错配,那么相关股价波动的下行传导,会逐渐影响下游个股股价。

 

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“动态”调整,“有机”组合

资产配置,不管是我们通过长期的对比观察、还是通过直接计算各资产的宏观因子暴露来系统理解多资产的运行,都必须通过深入研究各资产本身的定价逻辑、资产间相关性的动态驱动因素等,从而才能对各资产进行有机、动态地融合,进而形成最终的有效组合。

所以,从这个角度来讲,资产配置、FOF投资,绝不仅是被动、平庸的Beta策略,在不同的市场环境下研判市场主要矛盾,动态进行组合结构调整,并且根据对各资产、各策略动态相关性的把握,进行极端风险控制,这也许才是FOF投资应该有的样子。

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