阿爾法策略源于資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)。其最初是由William Sharpe在1964年其著作《投資組合理論與資本市場》中首次提出,并指出投資者在市場中交易面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),公式表達(dá)如下: 式中:E(Rp)表示投資組合的期望收益率;Rf為無風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率;Rm表示市場組合期望收益率;β為某一組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。 CAPM主要表示單個(gè)證券或投資組合同系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)收益率之間的關(guān)系,即單個(gè)投資組合的收益率等于無風(fēng)險(xiǎn)收益率與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)之和。 資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAMP)認(rèn)為,在有效的市場里,只有承擔(dān)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)才可以得到一定的收益補(bǔ)償,非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)無法獲得補(bǔ)償,所以一種證券的預(yù)期收益主要由其β值決定。β值越高的證券,預(yù)期收益就越高;β值越低的證券,預(yù)期收益就越低。 根據(jù)此模型,我們可以將投資組合的總體收益分解為兩個(gè)部分:一部分來自于市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相匹配的市場收益(也稱為β收益);另一部分則來自于投資組合管理者個(gè)人操作水平和技巧有關(guān)的高額收益,即超越市場收益部分的超額收益(也稱為Alpha收益)。來自市場的收益比較容易獲得(例如采用跟蹤市場大盤指數(shù)的投資方式即可獲得),但是要獲取超越市場收益的Alpha 部分則不是件容易的事情,而如何獲得此收益正是投資者最感興趣的部分。 投資者都希望能在同一市場或者同一類資產(chǎn)中同時(shí)獲得阿爾法收益和貝塔收益,而事實(shí)證明,隨著市場效率的提高,例如在成熟的大盤股市場或債券市場上,想賺取超額收益是困難的,找到更有可能獲取超額收益的新興市場(如創(chuàng)業(yè)板市場)才有可能獲得超越市場收益的Alpha收益。 許多分析師都認(rèn)為,超額收益在對沖基金、商品市場、房地產(chǎn)基金、小盤股、新興國家資本市場等市場中更容易被發(fā)現(xiàn),但是往往基金公司并不愿意承擔(dān)這些市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。隨著股指期貨等衍生工具的不斷發(fā)展,基金經(jīng)理擁有賣空和杠桿兩大手段使得他們可以利用衍生品將資產(chǎn)收益分離重組,這樣既可規(guī)避上述市場中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),又能通過選股選時(shí)獲得超額收益(又稱積極風(fēng)險(xiǎn)收益)。這種策略就是阿爾法策略。 阿爾法策略的實(shí)現(xiàn)原理并不復(fù)雜:首先尋找一個(gè)具有高額、穩(wěn)定積極收益的投資組合,然后通過賣出相對應(yīng)的股指期貨合約來對沖該投資組合的市場風(fēng)險(xiǎn)(系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)),使組合的β值在投資全程中一直保持為零,從而獲得與市場相關(guān)性較低的積極風(fēng)險(xiǎn)收益(Alpha收益)(見下圖)。 圖 阿爾法策略實(shí)現(xiàn)原理圖解 構(gòu)建好阿爾法策略組合后,需要密切跟蹤檢驗(yàn)組合的表現(xiàn)。即使歷史時(shí)期曾經(jīng)具有非常穩(wěn)定和出色的阿爾法收益,未來時(shí)段也可能發(fā)生改變。當(dāng)某個(gè)資產(chǎn)表現(xiàn)不佳時(shí),應(yīng)及時(shí)調(diào)整資產(chǎn)組合,調(diào)出表現(xiàn)“差”的資產(chǎn),調(diào)入表現(xiàn)“好”的資產(chǎn),并重新計(jì)算資產(chǎn)組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和相應(yīng)地調(diào)整期貨頭寸。 而在股指期貨頭寸方面,除了需要關(guān)注系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)β變化之外,還應(yīng)該留意期貨行情的波動(dòng)。當(dāng)組合風(fēng)險(xiǎn)敞口達(dá)到一定閾值,應(yīng)該及時(shí)調(diào)整期貨頭寸,以匹配資產(chǎn)組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。 另外值得注意的地方時(shí),在動(dòng)態(tài)調(diào)整之前,還應(yīng)該充分考慮交易的費(fèi)用和成本。頻繁地調(diào)整必然增加交易成本,降低整體收益。而期貨頭寸方面,除了需要關(guān)注系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)β的變化之外,還應(yīng)該留意期貨行情的波動(dòng)。當(dāng)組合風(fēng)險(xiǎn)敞口達(dá)到一定閾值,應(yīng)該及時(shí)調(diào)整期貨頭寸,以匹配資產(chǎn)組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。 總之,阿爾法策略成敗的兩個(gè)關(guān)鍵要素是:其一,現(xiàn)貨組合的超額收益空間有多大;其二,交易成本的高低。兩者相抵的結(jié)果,才是阿爾法策略可獲得的利潤空間。在股指期貨阿爾法策略中,最考驗(yàn)策略運(yùn)用者水平的因素在于股票投資組合的構(gòu)建方法和選股能力。 因此,阿爾法套利在實(shí)際操作中主要面臨的難點(diǎn)包括:一是如何選取能夠獲得階段性超額收益的股票;二是應(yīng)選擇在股票組合與指數(shù)期貨價(jià)差較窄時(shí)建立套利頭寸;三是當(dāng)價(jià)差擴(kuò)大獲得套利收益后,如何根據(jù)市場狀況則機(jī)選擇平掉套利頭寸獲取收益的時(shí)機(jī)。 阿爾法策略具有的優(yōu)點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面: 第一,擴(kuò)大了投資的可選擇范圍,提供了廣闊的投資領(lǐng)域。采用阿爾法策略,投資者不再被限制在幾個(gè)傳統(tǒng)的、與獲取貝塔相同的資產(chǎn)類型中追求超額收益。該策略為投資者和基金經(jīng)理提供了廣闊的投資領(lǐng)域,大大增加了獲取阿爾法的機(jī)會(huì)。 第二,優(yōu)化資產(chǎn)配置。傳統(tǒng)策略下,投資者要么在高波動(dòng)性的資產(chǎn)類型中承擔(dān)巨大風(fēng)險(xiǎn),要么在安全的資產(chǎn)組合中面對較低的收益。阿爾法策略輕松地避開了這兩個(gè)極端,讓投資者在發(fā)掘阿爾法的同時(shí)優(yōu)化了資產(chǎn)配置。 第三,有效構(gòu)建組合。投資者能夠使得阿爾法部分和貝塔部分分離并重新進(jìn)行組合,能形成更分散化、更有效的投資組合。 第四,節(jié)約管理費(fèi)用。傳統(tǒng)的積極投資管理獲取的收益中,積極收益和市場收益是混合在一起的,其中的市場收益部分也收取了較高的積極管理費(fèi)用。阿爾法和貝塔的分離使得基金能以低廉的費(fèi)用獲取市場收益,從總體上降低了投資者的管理成本。 對于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低而研究能力較強(qiáng)的機(jī)構(gòu)來說, Alpha策略是一種風(fēng)險(xiǎn)較低而且收益較高的投資策略。 具體做法是:首先,構(gòu)造出具備Alpha收益的股票組合,該組合在投資期內(nèi)漲幅要大于大盤指數(shù)。然后,根據(jù)投資期限選擇合適的股指期貨合約。接下來,根據(jù)該組合和指數(shù)的相關(guān)系數(shù)以及β值,計(jì)算出要把β值調(diào)整為零,需要賣空的指數(shù)期貨合約數(shù)量,并在買入股票組合的同時(shí)建立期貨合約空頭。最后,在投資期結(jié)束時(shí),回補(bǔ)期貨合約空頭,并賣出股票組合,獲取Alpha收益。 案例 8月,某銀行Alpha策略理財(cái)產(chǎn)品的管理人認(rèn)為市場未來將陷入震蕩整理,但前期一直弱勢的消費(fèi)類股票的表現(xiàn)將強(qiáng)于指數(shù)。根據(jù)這一判斷,該管理人從家電、醫(yī)藥、零售等行業(yè)選擇了20只股票構(gòu)造投資組合,經(jīng)計(jì)算,該組合的β值為0.92。 8月24日,產(chǎn)品管理人開倉買入消費(fèi)類股票組合,共買入市值8億元的股票。同時(shí),在滬深300指數(shù)期貨10月合約上建立空頭頭寸,此時(shí)的10月合約價(jià)位在3263.8點(diǎn),建倉規(guī)模為: 建倉合約數(shù)=8億元×0.92/(3263.8點(diǎn)×300元/點(diǎn))=752(張) 該組合的Beta值恰好為零。 到10月12日,10月期貨合約臨近到期,而此時(shí)產(chǎn)品管理人也認(rèn)為消費(fèi)類股票超越指數(shù)的走勢將告一段落,因此,他把全部股票賣出,同時(shí)買入平倉10月期貨合約空頭。在這段時(shí)間里,10月期貨合約下跌到3132.0點(diǎn),跌幅約4%,而消費(fèi)類股票組合的市值增長了6.73%。此次Alpha策略的操作共獲利: 獲利=8億元×6.73%+(3263.8–3132.0)×752×300=8357.4(萬元) 責(zé)任編輯:李燁 |
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