李希:對沖基金是金融市場的領導者 上海博譽投資管理有限公司的董事長李希在主題演講“海外對沖基金現(xiàn)狀以及發(fā)展方向”中為大家詳細描述了海外對沖基金的發(fā)展及行業(yè)內(nèi)的變化。1949年Alfred Winslow, 以10萬美金創(chuàng)建了世界上第一個對沖基金。從1990年到1999年,對沖基金從600家增加到了3600多家,90年代資產(chǎn)的增長速度為年均28.2%,年均業(yè)績增長為18.3%。1990年代初到2010年,對沖基金從大約只有600家增長到9000家,管理的資產(chǎn)從380億美金增長到16000億美金。今天,主流社會對于對沖基金的認識已經(jīng)到了一個頂峰的高度。從對沖基金的規(guī)模和它對金融市場影響等各個方面來看,對沖基金已經(jīng)不僅是市場的參與者,而且是市場的領導者。 李希指出,因為08年金融危機的影響,對沖基金減少了杠桿的運用,現(xiàn)在大約40%的對沖基金一般不使用金融杠桿。對沖基金在投資結(jié)構(gòu)和策略上也出現(xiàn)了很大的轉(zhuǎn)型,整個市場變得非常專業(yè)化,基金經(jīng)理持續(xù)地發(fā)掘出特定的如能源、大宗商品、套利、不動產(chǎn)、股東行為、融資和衍生物等領域的投資機會,這些領域補充了傳統(tǒng)的核心策略,并新增了一些策略與之對應。對沖基金的交易區(qū)域也在發(fā)生變化,傳統(tǒng)的對沖基金以歐美為首要選擇地,現(xiàn)在對沖基金持續(xù)選擇國外和新興市場,如中國、拉丁美洲、俄羅斯和中東作為基金投資區(qū)域或所在地。另外,對沖基金中組合基金規(guī)模的迅速增長(相對單策略基金),從2000年至2008年中期,組合基金占整個市場資本量的比重,在短短的8年內(nèi)從17%上漲到45%,而全球金融市場波動頻率增加的特點和要求投資風險更分散化的需求,將使組合基金的比重進一步增加。 李希認為對海外沖基金的數(shù)量會進一步增加,特別是針對新興市場,如中國、拉丁美洲、俄羅斯和中東作為基金設立地和投向地,另外隨著新興市場本身對沖工具的增加,對沖基金數(shù)量也會增加。從投資策略來講,事件套利和相對價值套利策略運用的比重將進一步增加。而管理的透明化將成為衡量對沖基金的機構(gòu)標準,投資人可以隨時查閱投資情況。對沖基金的交易系統(tǒng)也將更趨先進,具體體現(xiàn)在速度更快和功能更先進。 關于國內(nèi)對沖基金的發(fā)展,李希認為國內(nèi)對沖基金可以運用的對沖工具為股指期貨、融券、商品期貨和將來期權等,主要目的是財富的保值和增值,投資策略則是最求絕對收益,組織形式主要是有限合伙、公司制和信托。 最后李希得出對沖基金形式是我國私募基金的發(fā)展方向。 劉宏:世界上唯一存在的免費午餐,就是金融交易里面的分散化 在上世紀90年代就參與到了中國的資本市場,有著20多年的從業(yè)經(jīng)驗的上海博弘投資管理有限公司的總經(jīng)理劉宏,首先給與會嘉賓提出了一個“傻問題”:非基本面交易策略能賺錢嗎? 為什么這么問呢?起因于“效率市場假說”(EMH),按照EMH,市場能迅速反應基本面信息的變化,若果真如此,在一個高效市場環(huán)境下,價格迅速反映了一切,非基本面的交易策略不可能獲利,價格的高頻變動體現(xiàn)出“隨機漫步”的特性,價格的高頻波動像是“白噪音”,在有交易成本和買賣盤口價差的情況下任何交易策略的統(tǒng)計表現(xiàn)都將是虧損的。 但幸運的是這個“傻問題”的答案是“能賺錢”,即便市場效率很高,高到高頻價格波動達到標準的隨機漫步的程度。 劉宏用一個做過的數(shù)值實驗來證明。按照標準的幾何布朗運動 dS=Sμdt+SσdWt 發(fā)生隨機行情,其中S 為商品價格,μ為趨勢項(可勉強理解為“基本面因素”),σ為波動率,dWt 為一個符合標準正態(tài)分布的隨機過程,且均值為零、方差為1。隨機行情發(fā)生規(guī)則和交易實驗規(guī)則為,始終取μ=0,相當于基本面保持無變化,分別取σ為從小到大的不同的值,對應于每個σ取值發(fā)生100條行情路徑(去除路徑依賴),對所有行情路徑施加一個簡單的交易策略,并且1.按照標準傭金水平扣除交易成本;2.按照通常的買賣盤口價差計入盤口成本(買的時候總是貴一點、賣的時候總是便宜一點);3.對每一個特定的σ取值按照100條行情路徑的平均結(jié)果計算交易結(jié)果。 最終實驗結(jié)果顯示,當波動率小于一個臨界值時無論如何優(yōu)化策略的參數(shù)都無法獲利;當波動率超過臨界值后策略很容易獲利,且獲利能力隨波動率上升。從該數(shù)值實驗得出的結(jié)論為:1.非基本面交易策略能賺錢!a.即便行情隨機漫步達到完美的程度(μ=0的幾何布朗運動,無任何規(guī)律可言);b.即便扣除標準傭金水平的交易成本(每次交易都吃虧);c.即便扣除買賣盤口(買總是偏貴、賣總是偏低價);仍然能通過簡單的交易策略賺到錢; 2.但是,賺錢是有條件的,對于這個策略就是波動率必須足夠大; 3.這個賺錢的條件其實也是市場效率不夠完美的一種表現(xiàn)形式,波動率被高估。 劉總把這個賺錢的條件稱為行情的“pattern”,除了這個簡單的“波動率被高估”Pattern之外,市場上存在各種各樣的Pattern。因此,算法交易策略的構(gòu)建前提是找出某些Pattern,由于有些Pattern并不像這里的例子那么表面化,于是人們發(fā)展出各種各樣的尋找Pattern的辦法,其中一種就是基于人工智能的機器學習。有些Pattern可以用肉眼觀察到,基于這類Pattern的策略構(gòu)建不需要機器學習,例如:1.有一種Pattern叫“趨勢”---于是有了我們熟悉的“趨勢追蹤策略”;2.有一種Pattern叫“動量”---于是有了我們熟悉的“動量策略”;3.有一種Pattern叫“均值回復”---于是有了我們熟悉的“均值回復策略”。但是,隨著交易競爭的加劇,顯性的Pattern越來越靠不住,于是一些“高人”開始關注用肉眼很難觀察出來的隱性的Pattern;有些Pattern很復雜,無法用肉眼觀察,于是用上了基于機器學習的人工智能:其核心思想是讓機器通過在歷史數(shù)據(jù)中的學習,發(fā)現(xiàn)被人們忽視的尚能相對穩(wěn)定地存在的市場現(xiàn)象,并試圖由此構(gòu)建出能夠盈利的交易策略。 劉總還介紹一種基于機器學習的交易策略構(gòu)建方法,即如神經(jīng)元網(wǎng)絡(使用小波分解技術提高網(wǎng)絡性能)。最低頻組分,長周期因素,往往更加基本面;較低頻組分,中長周期因素,開始反應市場傳聞;中頻組分,短周期因素,開始反應交易參與者人性因素;較高頻組分,極短周期因素,富含盤中人性Pattern;極高頻組分,大量噪音因素。劉總也指出了神經(jīng)網(wǎng)絡固有的一些缺陷1.網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)難以確定,2.容易陷入局部最優(yōu),3.采用了經(jīng)驗風險最小化原則(ERM),即用經(jīng)驗風險取代期望風險:根據(jù)概率論中的大數(shù)定理,只有當樣本數(shù)目趨向無窮時,經(jīng)驗風險才趨向于期望風險。他認為支持向量機,Support Vector Machines,SVM可以避免以上缺陷,1.將問題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題,理論上可以得到全局最優(yōu)解;2.建立在統(tǒng)計學的VC(Vapnik-Chervonenks Dimension)維理論和結(jié)構(gòu)化風險最小化原則(Structural Risk Minimization, SRM)的基礎上,有效避免了維數(shù)災難;3.可以較好地解決小樣本問題。 最后,劉總為大家展示統(tǒng)計套利交易策略的本質(zhì),如果用100個投資策略,每個策略用1%的資金,一年下來,盈利是加法,而最大回撤則必然不是加法,因為100個策略都是不同的,它們的最大虧損不會同時發(fā)生。劉總指出,很多人都說世界上沒有免費的午餐,但是世界上唯一存在的免費午餐,就是金融交易里面的分散化。 |
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