什么使资产有用？

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英文标题：
《What Makes An Asset Useful?》
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作者：
Yves-Laurent Kom Samo, Dieter Hendricks
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  Given a new candidate asset represented as a time series of returns, how should a quantitative investment manager be thinking about assessing its usefulness? This is a key qualitative question inherent to the investment process which we aim to make precise. We argue that the usefulness of an asset can only be determined relative to a reference universe of assets and/or benchmarks the investment manager already has access to or would like to diversify away from, for instance, standard risk factors, common trading styles and other assets. We identify four features that the time series of returns of an asset should exhibit for the asset to be useful to an investment manager, two primary and two secondary. As primary criteria, we propose that the new asset should provide sufficient incremental diversification to the reference universe of assets/benchmarks, and its returns time series should be sufficiently predictable. As secondary criteria, we propose that the new asset should mitigate tail risk, and the new asset should be suitable for passive investment (e.g. buy-and-hold or short-and-hold). We discuss how to quantify incremental diversification, returns predictability, impact on tail risk, and suitability for passive investment, and for each criterion, we provide a scalable algorithmic test of usefulness.
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中文摘要：
考虑到以回报时间序列表示的新候选资产，定量投资经理应该如何考虑评估其有用性？这是投资过程固有的一个关键质量问题，我们的目标是使其精确。我们认为，一项资产的有用性只能根据投资经理已经获得或想要多样化的参考资产和/或基准来确定，例如，标准风险因素、常见交易风格和其他资产。我们确定了资产回报时间序列应显示的四个特征，即两个主要特征和两个次要特征，以使资产对投资经理有用。作为主要标准，我们建议新资产应为资产/基准的参考范围提供足够的增量多元化，其回报时间序列应具有足够的可预测性。作为次要标准，我们建议新资产应减轻尾部风险，新资产应适合被动投资（如买入并持有或空头并持有）。我们讨论了如何量化增量多元化、回报可预测性、对尾部风险的影响以及被动投资的适用性，对于每个标准，我们提供了一个可扩展的有用性算法测试。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> What_Makes_An_Asset_Useful?.pdf (2.34 MB)

2022-6-10 05:17:52 上传

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关键词：Quantitative Applications Econophysics Time Series QUANTITATIV

什么使资产有用？Yves Laurent Kom Samoa博士，1岁，*, Dieter Hendricksa博士，2aPit。AI Technologies Inc.，1735 N.1st St.，Suite 305，San Jose，CA 95112，United States鉴于一种新的候选资产以回报时间序列表示，定量投资经理应该如何考虑评估其有用性？这是投资过程固有的一个关键定性问题，我们的目标是使其精确。我们认为，资产的有用性只能根据投资经理已经接触到的或想要多样化的参考资产和/或基准来确定，例如标准风险因素、常见交易风格和其他资产。我们确定了资产回报时间序列应显示的四个特征，即两个主要特征和两个次要特征，以便资产对投资经理有用。作为主要标准，我们建议新资产应向资产/基准的参考范围提供有效的增量多元化，其回报时间序列应具有充分的可预测性。作为次要标准，我们建议新资产应减轻尾部风险，新资产应适合被动投资（例如买入和持有或空头和持有）。我们讨论了如何量化增量多元化、回报可预测性、尾部风险影响以及被动投资的适用性，对于每个标准，我们提供了一个可扩展的有用性算法测试。1、简介多元化的理念由来已久。

相关的著名短语“不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”，可以追溯到早在1605年米格尔·德·塞万提斯·萨维德拉（Miguel de Cervantes Saavedra）的经典小说《堂吉诃德》（don Gixote），其中的措辞是“聪明人的一部分就是保持今天为明天，而不是把所有鸡蛋放在一个篮子里。”分散投资的理念本身就是一个重要的概念，例如可以在《教会书》中找到——“但要在多个地方进行投资，因为你不知道未来可能会有什么风险”，教会书11:2-，这一概念被认为是在公元前935年左右写成的。哈里·马科维茨（Harry Markowitz）在其开创性论文【2】中介绍的著名现代投资组合理论（也称为均值方差分析）中，在投资组合构建的背景下，将这一概念正式化，其中说明投资者可以通过持有*通讯作者：ml@pit.aiFounderPit首席执行官（&CEO）。AI Technologies股份有限公司Pit高级研究员。AI Technologies股份有限公司具有相同的预期回报，并且没有完全（正）的相关性。现有文献在分析投资于多种资产的价值时的主要局限性在于，两个根本不同的问题经常纠缠在一起：i）投资经理从交易一种特定的额外资产中获得了多少增量价值，以及ii）投资经理应如何提取交易特定额外资产所固有的潜在增值？在文献中，前一个问题是自我调查的，而解决后一个问题的尝试比比皆是[3，4]。通常假设交易资产的范围是给定的，重点是优化这些资产的资本配置。

在均值-方差框架和相关方法中，这通常需要估计预期收益，或等效地预测收益率，并通过估计收益的协方差矩阵来预测风险，以便找到最大化预期收益和风险效用函数的投资组合[3]。当然，如果一个人能够弄清楚如何从交易给定的额外资产中提取价值，那么这意味着V1.0，Pit。AI研究论文系列，c矿井AI Technologies，股份有限公司2018年6月25日额外资产确实为现有池增加了内在价值。然而，试图在大量相关资产中确定最优配置可能会带来严重的数值挑战，例如协方差矩阵的病态，可能会影响优化过程。在这种情况下，更一般地说，最好首先确定新资产可以为现有资产池增加多少增值，然后确定如何提取增值（如果有）。直觉上，只有当预期某项资产能够增加足够的价值时，才应该将其纳入交易范围。我们在本文中的目的是提出一种严格的方法来量化一项资产内在添加到参考池中的价值，而不必对如何提取此类价值做出任何限制性假设。有趣的是，从fundof基金的激增来看，从业者早就认识到，除了oras对优化过程的限制外，降低风险因素（如基金经理、资产类别、战略风格、地理位置等）之间的风险集中度很重要。然而，他们缓解风险集中的方法通常是基于直觉的，但可能缺乏科学严谨性。

我们在本文中采用的方法并没有先验地对这些风险因素进行不同的处理；相反，我们使用以下资产的一般定义，其中包括交易所交易资产（如股票、债券、商品、货币、期货等）以及合成资产（如任何基金，无论其经理、授权或策略风格如何，任何交易策略），作为特例，我们提出了一种数据驱动的方法来构建一个资产池，以降低风险集中度，以及其他功能。定义1.1。我们将资产表示为产生周期性回报流、实现或按市价计价的任何投资。在本文的其余部分中，我们通过收益时间序列来确定资产组合，并且我们认为具有相同收益时间序列的两种资产在所有投资目的上都是相同的。特别是，我们量化资产有用性的方法主要依赖于其回报的时间序列。此外，我们假设所有返回时间序列具有相同的采样频率。对于多频序列，可以通过将低频返回序列标记为最高频率，或将高频返回聚集到最低频率的时间刻度，来规范频率，前者是首选的，因为后者会导致数据丢失。为避免任何混淆，我们使用“资产池”一词来表示单一资产或一组资产，并将“资产组合”和“基金”一词保留为池中资产的任何特定资本配置。此外，我们将目标资本配置不随时间变化的任何资产组合称为“静态投资组合”。论文的其余部分结构如下。第2节，我们提供了一个直观的答案，说明了资产的用途。

我们认为，只能相对于参考资产池来考虑资产的有用性，并且我们认为，为了使资产有用，它需要有效地增加参考资产池的多样性，其回报时间序列应该能够有效预测，需要缓解尾部事件，并且需要适合被动投资。在第3节（和第4节）中，我们提供了量化增量多元化（和回报的可预测性）的数学框架，并提出了可扩展的实施方案。在第5节中，我们提出了一种量化新资产对尾部事件影响的形式，在第6节中，我们讨论了量化资产对被动投资的适用性。我们在第7.2节中得出结论。到底是什么让资产变得有用？那么，到底是什么让资产对投资经理有用呢？直觉上，答案应该取决于投资经理Ready拥有哪些资产，以及他/她希望避免暴露于哪些风险因素和基准（如果有的话）。事实上，无论一项资产的回报率有多高，如果可以使用投资管理人已经拥有的资产和/或投资管理人希望避免暴露的因素或标志来模拟或复制该资产的回报时间序列，那么可以得出这样的结论：新资产对投资管理人的增量效用很小。因此，资产对投资经理的有用性可以被认为是资产对投资经理交易和/或想要避免暴露的资产和/或因素/基准参考池的增量有用性。在进行任何技术讨论之前，让我们回顾一下我们的直观特性，我们希望一个资产能够展示出来，并认为它相对于一个参考资产池来说是越来越有用的。

这四个特征中的每一个都对应着投资经理扩大其交易资产范围的动机。2.1. 增量多元化或许投资经理想要考虑扩大其交易的资产池的最根本原因是多元化。为准确起见，我们提供了以下多元化定义。定义2.1。在本文中，我们将多元化指的是通过增加一项或多项资产来降低投资组合的风险水平，以达到相同的预期回报水平。然而，我们注意到，并非所有新资产都具有相同的降低投资组合风险的潜力；一些提供了比其他更多的多样化潜力。直觉上，将美国银行的股票添加到美国金融股中可能不会像将商品期货合约添加到同一个池中那样带来相同的多元化收益。前者可被视为主要由与美国金融股相同的市场动态所驱动，而后者表面上与金融股无关。我们注意到，由于交易新资产所产生的实际风险降低取决于所有资产（包括新资产）的特定资本配置，在某些情况下，新资产不会提供任何风险降低（对于给定的预期回报水平），无论其配置如何。因此，衡量资产有用性的一个重要标准是它能够在多大程度上降低风险（在给定的预期回报水平下），这是资产参考池的一个函数，与资产定位无关。2.2. 回报的可预测性——与最流行的投资组合优化方法相比，是需要估计资产回报的预期值，实践者通常通过预测未来的资产回报来做到这一点【3，4】。

然而，ifa的收益时间序列是纯噪声，任何预测它的尝试都是徒劳的，大多数投资组合优化过程都无法利用新资产。因此，要使新资产发挥作用，其收益时间序列必须能够有效预测。2.3. 尾部风险降低能够激励投资经理在其交易范围内增加新资产的另一个原因是，降低其投资组合发生重大特殊变动的可能性，从而可能导致投资者恐慌并撤出资产。与前面讨论的增量多元化要求不同，该要求侧重于尾部（或极端）事件。扩大交易范围作为缓解尾部事件的一种方式的基本原理是，这样做可以降低集中在单一资产中的总风险敞口比例，从而降低整体投资组合对特质冲击的敏感性。然而，交易更多资产并不总是减少尾部事件。一项新资产具有频繁且大规模的特殊变动，可能会对参考资产池的尾部行为产生不利影响，尤其是当它与池中的资产正相关时。然而，如果新资产的尾部比参考池中的资产轻，或与参考池中的资产负相关，则其特殊运动可能会更轻或重合，并抵消参考池中其他资产的冲击，因此，总体而言，包括交易世界中的新资产在内，可以减少尾部事件。此处资产的有用性与其降低参考资产池固有尾部风险的潜力有关，而非特定投资组合的尾部风险。同样，这一标准并不适用于投资经理的资本分配程序。2.4.

被动投资的适用性一个人对资产最广泛的期望可能是它会随着时间的推移而升值。我们略微放宽了这一要求，相反，我们要求资产适合被动投资，以便被视为有用。换言之，应该能够找到不经常改变资产目标持有量的策略，例如买入并持有策略和空头并持有策略，以及长期表现良好的策略。更准确地说，对新资产未来回报的最佳预测将是所有过去回报的平均值，这将是恒定的，并且很可能非常接近于0。因此，合理的投资组合配置程序不会将资本配置到新资产上，因为人们会认为新资产的单位风险回报率太低。2.5. 可用性标准的相对重要性增量多元化和回报的可预测性是增量有用性的主要标准，因为如果其中任何一项不满足，任何投资经理都不会发现新资产增量有用。如果一项新资产的回报可以使用现有资产进行完美的重新应用，那么它将不会对参考资产池产生任何效用。读者可能会将交易所交易基金（ETF）作为反例。然而，我们注意到，喜欢购买/出售ETF而不是直接交易标的资产的投资者之所以这样做，有多种原因（例如较低的执行成本、更优惠的税收等），所有这些最终都会导致ETF和标的资产跟踪投资组合之间的净回报差异。

同样，如果新资产的回报时间序列是纯噪音的，那么主动投资经理就没有希望预测回报，而被动投资经理就没有理由相信新资产会随着时间的推移而升值或贬值——两者的可能性都是一样的。另一方面，另两个标准是次要的，即新资产可能对某些投资经理有用，即使不符合这些标准。例如，一项新资产的回报具有很强的可预测性，即使它不适合被动投资，主动投资经理也可以利用它。此外，如果新资产经历了比参考池中的资产更多或更剧烈的特质变动，但在其他方面具有高度可预测的回报和参考池的显著多样化，积极的投资经理可能仍会考虑将其添加到参考池中，并用衍生产品对冲增加的尾部风险。事实上，回报的高可预测性和高增量多元化提供了一种保证，即尽管新资产的买入持有和空头持有策略表现不佳，但有可能在新资产上找到一种（更积极的）交易策略，既表现良好，又产生与现有资产不相关的回报流。3、量化增量多元化为了激励我们量化增量多元化的方法，让我们先做一个精确的场景，在这个场景中，我们可以直观地得出一个增量多元化的集合是一个参考池，以及我们将考虑新资产的情况。3.1.