量化Alpha的正确打开方式?

 

在春节前后、4月中旬、6月第一周,新方程的量化研究员们被问到的最多的问题就是:

“xxx基金在不同宽基成分内的持仓比例是怎么样的?微盘股上的持仓比例有多少?”

诚然,今年几波极端行情下,宽基成分内外的巨大差异,使得大家对此类风险的敏感度提高到了空前的级别。

那么,当持仓分布成为一个短期的绝对主导的“风格”时,我们应该如何正确评价一个量化策略的alpha能力呢?

01

持仓风格缘何而起?

对于一个500指增策略,在遭遇春节前成分外挤兑的行情后,投资者看到策略单周回撤后的第一反应往往是:既然叫500指增策略,为何不直接在500指数成分内选股呢?

为了回答这个问题,我们首先需要一条主动管理定律(Grinold),它将投资经理的信息比率(IR,可以近似理解为超额的夏普比率)近似表示如下:

IC代表模型做出的预测和实际结果之间的相关程度,可以理解为管理人模型的水平高低;

BR表示广度,在量化策略里面代表做出预测的数量,也就是选股的自由度。

通俗来讲,一个只在500指数内选股的指增策略的自由度就是500,你构建的组合相对500指数本身,只能选在这500只个股上进行超低配来获取alpha。

而在同一个预测水平下,如果策略能在全市场选股,以4000-5000的选股域计算,那么自由度就将大幅提升至8-10倍,理论上的超额夏普也会提升2-3倍,长期能做出更高的超额夏普。

尽管由于市场噪音存在的情况下,高的超额夏普未必能够转化成高的产品夏普,但更高的广度仍会使得策略更加分散,有更强的生命力和更高的超额收益潜力。

02

为何适得其反?

我们简单复盘一下今年春节前的行情。下图是极端行情爆发的两周内(1/29 – 2/8)四大宽基指数成分股的收益分布曲线:

数据来源:好买基金研究中心

数据区间:2024/1/29-2024/2/8

中证1000和中证2000成分股的涨跌中枢严重偏离中证500。

以中证500成分的中位数来作为基准,成份外的个股由于缺少ETF资金的推动,中证800以外的个股能跑赢的寥寥无几,因此即便在此期间选中的1000和2000内最强的一批个股,也战胜不了中证500指数,导致持仓分布的差距被成倍放大。

大家会发现,不论策略的预测能力如何,持仓分布几乎完全决定了策略的超额表现。

数据来源:好买基金研究中心

数据区间:2023/1-2023/12

而在常态化的行情下,各个指数成分的分布的中位数,偏度等统计指标并不会有太大差异。

理论上中证1000和2000的个股由于有更高的波动率,因此两侧及尾部的分布会更大一些,表现为更加“肥尾”。

这也使得量化策略在更高的自由度下能充分发挥模型的预测能力,选出一篮子能跑赢基准的个股。

03

如何正确打开Alpha?

从国内的股票alpha多头策略看,在没有人为干预的情况下,整体偏中低频为主的alpha策略的持仓分布具有相对的稳定性,主要是由于时序上的预测有比较强的序列相关性。

那么如果能够得到策略在某一区间内的持仓分布数据,我们就能对指增的收益进行进一步拆解:

这里的pure alpha才是策略真实能力的体现,反应了策略在剥离掉持仓风格后,在每个选股域内的真实alpha,短期可能某些策略由于持仓分布的影响,括号内的部分显著为负,导致呈现出来的超额收益较弱,但有可持续的pure alpha,只看超额收益可能会导致完全相反的评价结论。

举个简单的例子,我们以某500指增近一年左右的超额拆分为例:

数据来源:好买基金研究中心

数据区间:2023/8/31-2024/6/28

策略在今年2月的极端行情下遭遇了较大的回撤,但从拆分来看,基本都是由持仓跑输基准所致,超额回撤5.5%左右,但pure alpha仅有1.5%的回撤;同理,4月国九条当周,持仓相对基准也出现了较大回撤,但pure alpha是一路新高的,策略也快速修复了回撤并创下了新高。

如果仅仅看超额,在这两个时点上都容易给出负面的评价,从而得出并不准确的结论。

所以,对于股票多头类策略,超额并不能反应其真实的alpha能力,剥离掉持仓分布影响后的pure alpha才是模型能力的真实体现,只要这部分没有出现明显衰减,那么就可以认为策略的能力并没有出现问题。

持仓分布更多是投资者的选择,比如选择500/1000/量化多头,但pure alpha上的衰退,对于普通投资者而言难以感知,更难在出现衰退时及时调整,那么如何降低pure alpha衰退的风险呢?

04

指增FOF

Pure Alpha的配置工具

pure alpha反应管理人最纯粹的策略能力,为了降低这个风险,有两条路径可选:

 1  分散配置多个管理人的策略,不同管理人的pure alpha之间相对独立,分散配置可以很大程度上降低策略衰退的影响;

 2  及时发现衰退的迹象并做适时调整;

FOF最显著的优势莫过于风险的分散和调整的灵活性,指增FOF平均配置10-15支底层标的,单个标的的alpha衰减对于FOF的印象可控。

另一方面,FOF作为机构投资者,下投底层标的能获取的信息颗粒度更细,新方程的指增FOF会对底层所有标的的超额进行系统性归因,研究员高频跟踪策略alpha的衰减,对于出现问题的策略进行及时调整,从储备的标的池中选取更具优势的策略替换。

pure_alpha定量化跟踪

数据来源:好买基金研究中心

而对于持仓分布的风险,指增FOF会基于底层管理人持仓分布的变动定期调整,基于定量化的模型来优化组合的超额夏普:

FOF优化模型示例

数据来源:好买基金研究中心

通过模型优化,使得FOF长期维持一个相对均衡的持仓分布,大致分布上:沪深300(20%),中证500(25%),中证1000(20%),中证2000(20%),其余个股(15%),保持相对均衡的持仓分布既可以保证足够的自由度,也可以控制在极端行情下持仓的beta相对基准的回撤。

这和控制Barra风格的暴露异曲同工,力求在控制持仓风险的前提下,追求长期稳定的pure alpha。

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