论阿尔法的起源

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《On Origins of Alpha》
---
作者：
Zura Kakushadze
---
最新提交年份：
2015
---
英文摘要：
  We argue that an important contributing factor into market inefficiency is the lack of a robust mechanism for the stock price to rise if a company has good earnings, e.g., via buybacks/dividends. Instead, the stock price is prone to volatility due to rather random perception/interpretation of earnings announcements (among other data) by market participants. We present empirical evidence indicating that dividend paying stocks on average are less volatile, even factoring out market cap. We further ponder possible ways of increasing market efficiency via 1) instituting such a mechanism, 2) a taxation scheme that would depend on holding periods, and 3) a universal crossing engine/exchange for mutual and pension funds (and similar long holding horizon vehicles) with no dark pools, 100% transparency, and no advantage for timing orders.
---
中文摘要：
我们认为，导致市场效率低下的一个重要因素是，如果一家公司有良好的收益，例如通过回购/股息，那么缺乏一个强大的机制来推动股价上涨。相反，由于市场参与者对收益公告（以及其他数据）的随机感知/解读，股票价格容易波动。我们提供的经验证据表明，平均而言，派息股票的波动性较小，即使考虑到市值因素。我们进一步思考了通过以下方式提高市场效率的可能途径：1）建立这样一种机制，2）一个取决于持有期的税收方案，以及3）共同基金和养老基金（以及类似的长期持有期工具）的通用交叉引擎/交换，没有暗池，100%的透明度，没有时间安排优势。
---
分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Portfolio Management        项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
--

---
PDF下载：
--> On_Origins_of_Alpha.pdf (106.76 KB)

2022-5-9 10:43:54 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：阿尔法 Participants Transparency Quantitative Optimization

美国证券交易委员会（SEC）网站，“庞氏骗局是一种投资欺诈，涉及从新投资者出资的资金中向现有投资者支付所谓的回报。”SEC进一步澄清：“由于合法收益很少或根本没有，庞氏骗局需要新投资者持续提供资金。当招募新投资者变得困难或大量投资者要求套现时，庞氏骗局往往会崩溃。”那么，股市是庞氏骗局吗？（见Gross[2012]。）正如我们将在下面讨论的，真相似乎有各种灰色…最终，我们的目标是思考阿尔法的起源。阿尔法为什么存在？它来自哪里？股票市场是人为的，有着复杂的、人为的、不总是理性的规则和条例。比如说，我们太阳系中的行星运动受基本物理定律（也就是引力）控制，与此不同，股市更混乱。它不直接受自然基本规律的支配。由于缺乏基本的描述，阿尔法的起源更加模糊。但并不是所有的东西都丢了。让我们先问一下：为什么有人投资股票？“贪婪！”有些人会宣称。更温和地说，这个想法很简单。你买了一只股票，希望它的价格上涨，所以在某个时候你可以卖掉它获利。但这种“希望”是基于什么？股票价格——至少在自由市场上——是由供求决定的。如果发行股票的公司有可观的收益，并在其账面上积累了额外的现金，那么它就可以回购自己的股票并推高股价。然而，并没有任何法律、法规或规章要求任何公司在盈利良好或现金过剩的情况下回购自己的股票或支付股息——这是回报股东的另一种方式。

回购股票或发放股息的决定由公司董事会全权决定，无需股东批准。理论上，股东拥有投票权，如果他们对董事会不满，理论上可以更换董事会。然而，实际上只有大股东才有这种权力。在这方面，小股东（包括大多数个人）实际上被剥夺了投票权，无法保证股票回购或股息。http://www.sec.gov/answers/ponzi.htm，于2015年1月7日查阅。也没有任何基本的自然法则规定股票首先应该存在。这里我们关注普通股。优先股的存在不会改变结论。通常，年化股票股利是股价的一个较低的个位数百分比。因此，股息并不是从股票投资中获利的主要机制。大多数美国公司甚至不派息。在没有此类保证的情况下，上述对股价上涨的“希望”是基于这样一种预期，即如果该公司有良好的收益，其他投资者将希望购买其股票。然而，在没有这种保证的情况下，人们自然会问：为什么收益会影响股价？显而易见的答案是，市场推动者根据收益做出决定，然后其他市场参与者中的大多数也会效仿。前者关注收益的原因是，一部分公司——通常是有着良好业绩记录的成熟公司——遵循不成文的规则，在收益良好时通过回购和/或分红来奖励股东。

这些公司中有很多都有大股东——这些都是前面提到的一些推动者，包括那些祖传下来的公司——因此，对于这些公司来说，用回购和股息回报股东是非常有意义的。然而，许多公司——事实上，大多数公司——没有遵守上述不成文规则的意图。他们没有可靠的业绩记录，只有在大多数市场参与者根据他们对待真正遵循不成文规则的老牌公司的方式，将他们的决策基于收益推断给这些不太老牌的公司时，他们的股价才会跟随收益。因此，在某种程度上，大多数公司似乎都是“搭便车”。缺乏保证股东获得公司自身奖励的机制会产生不良后果。因此，这就使得公司很容易篡改账目，夸大收益，从而推动股价上涨。如果一家公司被要求在盈利良好的情况下回购自己的股票和/或发放股息，那么它就不会有太多动机夸大其盈利——如果存在这样的要求的话，那就是网络时代的不诚实会计做法，当时许多公司无意遵守不成文的规则，而是以股东的利益为代价快速获利，可能不会如此广泛。此外，由于只有一小部分公司遵循不成文的规则，泡沫可能是不可避免的，因为对市场其余部分的投资是基于这样一种希望，即由于新的投资，而不是通过回购等方式，向此类股票注入更多的资金，相应的股价将上涨。

如果不是因为上述老牌公司，这将是一个（准）庞氏骗局。阿尔法来自哪里？我们希望，上述讨论有助于阐明阿尔法的起源。在其他条件相同的情况下，如果所有公司都遵守不成文规则，或者如果它们被要求通过系统性地提高股票价格来奖励股东，比如通过回购，在所需回购和收益（以及其他细节）之间建立公式化关系，那么市场可能会更有效率。目前来看，市场参与者对收益公告（以及其他信息）的感知/解读似乎相当随机，从而推动了供求关系。这会在不同的时间范围内导致波动和错误定价。然后，这些错误定价被通常称为“均值回归”（或“反转”）策略套利。对于给定的“均值回归”时间范围，也可能存在通过相应更短（在某些情况下，更长）时间范围内的“动量”策略获利的机会。上述讨论中隐含的一个重要因素是市场影响和执行。即使阳光下的每家公司都遵循不成文的规则，但由于市场参与者众多，而且几乎无法预测供需平衡或其精确时间，错误定价和效率低下也是不可避免的。因此，长期策略在短期内创造了套利机会；这种规模的策略在更短的时间范围内创造套利机会；等等——一直到高频交易（HFT）策略。

虽然在最长的时间范围内，战略大多很长（共同基金和养老基金、控股公司等），但在较短的时间范围内，战略可以是美元中性的，因此似乎“凭空”创造利润——这不考虑所涉及的大量货币和人力资本。提高市场效率，减少阿尔法？除了交易成本之外，美元中性策略，以及更广泛地说，以较短规模运作的所有权策略，使得股票市场偏离了被动投资策略和主动投资策略之间的“零和”博弈——如果这类投资仅限于长期策略，也就是说。在下面的讨论中，被动和主动的投资策略“养活”那些从美元（或“市场”）中获利的人中立性并不重要。重要的是，利润来自套利机会，而不是通过对公司的长期投资。交易成本以及专有策略。一旦将后者考虑在内，它就被定义为“零和”博弈。然而，这些钱并不是凭空产生的，比如说，通过自营策略获得的利润最终来自共同基金和养老基金以及其他只做多的投资，包括零售交易员。一位父母/祖母和祖父母投资者的倡导者可能会想，如果有什么办法的话，可以做些什么来防止这笔钱流入。似乎有一些方法可以实现这一点，尽管它们可能无法在该主题的既得利益群体中获得公正的支持。以下是一个清单：1。如果要求公司在盈利良好时以简单的公式化方式进行回购和/或发放股息——例如，与高于某个阈值的盈利成比例——这可能会减少市场的波动性和套利机会。

这也可能会降低这些公司做账的意愿。2.如果对交易利润征收累进税——持有期越短，税率越高——这可能会使高频交易和类似的自营交易的吸引力大大降低。当然，征收这种累进税在政治上具有挑战性。3.一个没有暗池、100%透明、不利于定时订单的通用交叉引擎/交易所，可能会大幅降低大型互惠基金、养老基金和类似工具的交易成本。最终，它还可能通过降低波动性，在较短的时间范围内减少暴利机会。这很可能会大大削弱一种观点，即所有权策略是提供流动性、价格发现和提高市场效率的必要条件。上面列出的想法可能并不全面流行或完美。它们的本意并非如此。希望它们能发人深省。毕竟，股市背后的关键理念是什么？可以说，公司应该筹集资金——从某种意义上说，这是一种众筹形式，但有盈利的希望——投资于自己的企业，创造新的产品和服务，让每个人的生活变得更好，并发展经济。接下来的问题是，如何构建股票市场，使其在实现这一崇高目标的过程中发挥最有效的作用，尽管并不完美。见Sharpe[1991]。人们还必须考虑这可能带来的国际套利机会。对于这样一个通用交叉引擎/交易所来说，它不足以“减缓”收到的订单（参见Lewis[2014]）。

订单必须在足够长的时间内以100%透明的方式进行汇总（以便所有市场参与者都能看到所有订单），这样套利这些订单就没有什么意义了。经验证据呢？由于没有任何法律、规则或法规要求任何公司回购其自己的股票或支付股息，因此不能直接通过经验测量此类要求对PHA的影响或其存在的影响。然而，并不是所有的东西都失去了。我们可以设计一个测试，例如，如果（不）支付股息与股票创造的阿尔法（套利）机会的“程度”之间存在相关性。然而，首先我们必须量化这种“程度”意味着什么。在这方面，需要注意的是，我们对股票表现（或随机语言中的漂移）不感兴趣。相反，我们对股票波动性感兴趣，也就是说，我们希望看到（不）支付股息与股票波动性之间是否存在相关性。这里需要注意的是，对数股票波动率与对数市值之间存在强烈的反相关关系，而且支付股息与对数市值之间也存在很强的相关性。因此，我们在2列矩阵（加上截距）上对对数历史股票收益率波动率进行横截面回归。第一列是二进制的：如果相应的股票按照下面的定义支付股息，则其元素等于1；否则为0。第二列由每个股票的marketcap日志填充。计算历史波动率的股票回报率是短期（之前的收盘价至开盘价）回报率——我们特意选择了如此短的时间范围，以确保回报率（隔夜）和分割（季度）的时间范围尽可能不相关。

我们采用四年期（2010年2月9日至2014年4月9日）的隔夜收益率（准确地说是1008个交易日）。我们采用2010年9月1日的市值。如果该股票在2010年6月1日至2014年12月1日期间至少支付了16笔非零股息，即我们在上述4年期的每一端“垫”约四分之一（以避免遗漏在4年期之前或之后支付的股息），并要求每季度支付一笔股息，则该股票被视为支付股息。我们测试的股票包括在美国上市的普通股和类别股（无OTC、优先股等），这些股票的定价数据包括样本中的市值（如我们所做的）或样本中的市值（部分）对结果的影响很小。http://finance.yahoo.com截至2014年9月6日（访问日期）。股息和市值数据也可从同一来源获得。出于比较目的，我们还通过在上述定义中要求1到10个非零股息来运行相同的回归。结果见表1。系数估计标准误差值：16+分割ST值：1-10分割接受-3.753 0.1245-30.16-21.54股息（二进制）-0.714 0.0268-26.66 3.728市场上限-0.232 0.0063-36.67-45.26表1。二元股息对数历史波动率回归的回归系数（估计）、标准误差和t值（如果至少支付了16笔股息，则为1，否则为0——见上文）和市值对数（加上截距）。股票总数为3422只。

股息为16+（1-10）的股票数量为1266（588）；统计数据为2306（1043）；倍数和调整后的R平方分别为0.4027（0.3789）和0.4025（0.3786）。我们的测试结果表明，股票波动率的对数与股票是否支付股息之间存在强烈的负相关，即平均而言，支付股息的股票波动性较小。类似的回购分析需要回购公告（日期和规模），这不是免费提供的数据，不在本说明的范围内。我们希望将来能进行这种分析。参考Fruin，P.和Ma，L.“购买跑赢大市：股票回购公告会带来更高的回报吗？”标准普尔资本智商、麦格劳·希尔金融、Quantamental Research Report，4年窗口的选择基于现有数据。回购与股票绩效呈正相关；见Fruin和Ma[2014]及其参考文献。2014年1月23日。可从以下网址在线获取：http://www.spcapitaliq.com/ourthinking/research.html?daterange=2014.Gross，W.H.“邪教人物”太平洋投资管理公司投资展望，2012年8月。可从以下网址在线获取：http://www.pimco.com/EN/Insights/Pages/Cult-Figures.aspx.Lewis闪光男孩：华尔街的反叛纽约州纽约：W.W.诺顿公司，2014年。积极管理的算法《金融分析师杂志》，47（1991），第7-9页。