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accumulation 2015-5-23 01:24
来源/作者:CTA基金网 作者:开开门资本 阿尔法(α)这个词在全世界的投资界广为使用,他代表着绝对收益、超额收益,也在中国代表着一种特有的股票市场中性策略。在我们的上一篇报告(如何避免“阿尔法对冲”策略的黑天鹅事件) 中,我们提到了,这些名义上的“阿尔法”对冲策略实际上重仓在小盘股上,而小盘股实质上代表着某一种“贝塔”。所以,我们想借此机会强化对于阿尔法真实定义的理解,因为这对于去挑选那些具有能力去攫取真实阿尔法的基金经理至关重要。 一个对冲基金,或者说任何的资产管理公司,无非只有2种获取收益的方式: 阿尔法,通过比其他市场参与者更聪明,从对方的错误中获取收益。 贝塔,承担某种程度的风险,以获得相对应的风险溢价所得。 因此,总的收益可以被分为三块 总回报 = 无风险收益 + 贝塔 + 阿尔法 贝塔-在金融市场中通过它赚钱的方式就是去承担系统性的风险,而市场会依此相应地补偿你。举例来说,股票比现金高出那么多回报的根本原因是股票本质上是一种比现金风险更大的投资。同样的逻辑也可以运用到债券对现金、信用债对国债等。 也许在任何时间节点上,风险高的金融资产会更贵或更便宜,但是长远来看,他们应该会比低风险的资产带回更高的回报。(见图1)贝塔相对来说更容易获取,而且长期而言也能获得正回报。传统类型上的贝塔包括:股票、国债、信用债、商品。 图1中国大类资产收益与风险(2003年到2015年) 阿尔法-而市场中另外一种赚钱的方式是从市场中的其他参与者手中赚钱,这叫做阿尔法。阿尔法本质是一个零和游戏。在买一个涉及到阿尔法的交易中,都有一个赢家和一个输家。阿尔法的例子包括择时和股票挑选。只有比市场更聪明的投资者才能稳定地提供阿尔法。除此之外,阿尔法策略还是一种很好的分散风险的手段,因为他们往往和传统的资产有很低的相关性。(见图2)拥有许多不同类型的阿尔法会极大地降低组合的风险。 图2阿尔法所起的分散作用 理论上,投资者应该愿意付出更多让那些更聪明,能攫取阿尔法收益的基金经理代为管理他的资产。但是在现实中,找到那些能持续战胜市场中其他参与者的基金经理是异常困难的一件事。而阿尔法是非常稀缺的,因此它的价格也是相应的高的。反过来说,一个投资者不应该为一个大部分是由承担系统性风险而获取收益的基金经理付出过高的费用,因为在长期获取风险溢价是更容易被复制的。 我们常常听到,如果你投资的某款股票型基金产品去年的回报是35%,而整个股市同期上涨了20%,那么投资者经常会认为这额外的15%的回报是由管理该产品的基金经理的能力所带来的阿尔法。我们认为这样区分阿尔法和贝塔的方式过于简单了。它并没有抓住和定量的提炼出每个策略中所含的阿尔法与不同的贝塔。我们需要理解每个策略中各自的阿尔法和贝塔,从而能够更有针对性地为自己的投资组合选择相应的策略。因为对冲基金的收费常常是2+20,可有许多对冲基金往往将贝塔的产品包装成阿尔法来收取高的费用。我们希望利用我们阿尔法/贝塔框架,选出带有真正阿尔法的基金。 我们采集了2500家国内私募基金的数据,然后用我们的对冲基金DNA系统去分析每个基金中的阿尔法的组成成分。然后我们将每家基金的阿尔法与其各自的回报和夏普比做比对。 并且我们进一步把这些基金分成4个小的组(蓝、黄、红、绿)你可以看到具有高阿尔法的基金往往具有高的夏普比(见图3)。 图3阿尔法对夏普比 同样的,具有高阿尔法的基金也往往具有高的收益率。(见图4) 图4 阿尔法对收益率同样的,具有高阿尔法的基金也往往具有高的收益率。(见图4) 图4 阿尔法对收益率 因此我们得出以下结论:那些具有较高阿尔法的基金,平均而言也能提供较高的收益率和较高的夏普比。 那国内的对冲基金市场到底有多少阿尔法存在呢? 这个答案就像其他任何资本市场一样——并不多,并且它的数量比现有的贝塔少很多。 我们再次使用对冲基金DNA系统,去查看拥有4年以上业绩的基金之间的相关性。 图5是基金回报间的热度图。红色的区域代表着这些基金见的回报高度相关。而高度行相关的回报往往意味着这些对冲基金在采用同样或类似的策略去获取风险溢价的收益,而不是通过过战胜其他市场参与者的阿尔法收益(阿尔法收益的特征往往是和其他市场参与没有相关性)。所有基金间的平均相关性达到了45%。 图5中国私募基金间的相关性 因为我们意识到,基金经理攫取阿尔法获取收益的能力在中国是和全世界其他地方一样的稀缺。这样的能力之所以那么宝贵不仅仅是因为它带来了高额的收益,也是因为它对现有的组合带来了很好的分散风险的作用。 为了进一步阐明这一点,我们选取了50家具有高阿尔法的基金,并构建了一个等权重的组合(高阿尔法FOF)。同样,我们选取了50家具有低阿尔法的基金,也构建了一个等权重的组合 (低阿尔法FOF)。正如你在图6中看到的,在过去的2年中,高阿尔法FOF 的表现远远胜于低阿尔法FOF,回报多了60%,而从图7中我们也看到,它的回撤也一直小于低阿尔法FOF。 图6高阿尔法FOF 对比低阿尔法FOF回报 图7高阿尔法FOF 对比低阿尔法FOF回撤 结论 通过对冲基金DNA系统,我们可以更加科学有效地甄别出各个基金各自独特的阿尔法,在配置母基金组合时降低他们之间的相关性,为投资者提供有效的分散风险方法,并提供长期稳定的回报。在下一期我们将介绍如何攫取多维度的贝塔收益。
个人分类: 金融工程|0 个评论

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