量化对冲行业趋势简析——江苏省理财师协会沙龙（NO27）

 

2017年，量化对冲类产品，因为市场、监管、同质化等因素，未能延续2016年的辉煌业绩。2018年，量化对冲类产品，发展趋势会如何？我们如何帮客人分辨、配置量化对冲类产品？2018年3月21日朱总作为量化对冲FOF管理人，与大家分享自己的市场观点。

---

观点摘要:

1、国内量化策略发展概述

在2015年九月份股指期货受限之前，市场上存在非常多低风险套利机会，比如股指期现套利和分级基金套利，再加上当时结构化的产品非常盛行，一般采用自有资金来出劣后，放大杠杆运作，这是当时非常主流的一种模式。这些策略本身的回撤都非常小，逻辑的安全边际也是非常高，因此也适合放大杠杆的操作。

除了低风险的套利策略是当时量化基金主要采取的方向之外，当时α量化选股的策略也是在一个爆发式的增长的阶段，基本上是2013年到2015年。这和当时的两个原因是分不开的，一个是小盘股持续跑赢沪深300指数，另一个是股指期货持续升水。由于当时股指期货只有IF一个品种，因此只要股票的现货组合在风格上略偏向小盘股，就可以取得非常稳定的α的收益。同时由于股指期货每个月展期，升水会自动贡献年化10%的额外收益。因此在2013年到2015年，除个别的月份以外，基本上做到年化20%以上没有太大难度。这段时间是α中性策略的黄金时代，但是我们必须认识到这不是一个正常的市场环境，当时大部分机构赚的是大小盘之间风格的钱和股指期货升水的钱，并不算纯正的α收益。2015年股灾之后，上述低风险套利策略的收益迅速回归到了类固定收益的水平，股指期货也是迅速由升水转变为了深度贴水。整个量化投资的领域回归到了一个比较正常的发展阶段。2016到2017年，传统的模型在扣除对冲成本之后，就很难赚钱，这就逼迫各家私募在策略上进行深入的挖掘，自然就产生了分化，真正优秀的团队，也就慢慢的浮出水面。在市场环境比较恶劣的条件下，逆势加强对私募的覆盖面和尽调的力度，反而更容易出成果。从另外一个角度上来讲，在这样的市场环境下，高净值的客户更加需要专业的机构去帮他们挑选投资标的，也更能体现我们理财师的价值。

2、量化策略分类与2017年表现回顾

首先是Alpha量化选股策略，从方法论上分类，可分为多因子和统计套利；从敞口暴露上分类，可分为对冲与不对冲；从比较基准和选股范围分类，基准可以选为沪深300或中证500。当然，从较为自然的逻辑上讲，该策略在剔除个别风险特别大和流动性有问题的股票后，基本上是应该在全市场范围内选股的，对冲时应该选择全市场指数最为合适，然后由于股指期货品种有限，而因为中证500指数行业分布较为均衡，所以全市场选股的话，一般都用中证500股指期货对冲，但这并不意味该选股策略是完全以中证500为基准的。实际操作中，为了避免风格敞口过多的暴露，很多机构会把股票池进一步缩小，尽量中证800以外的票不要选得太多。

这里顺带提一下，由于沪深300指数的行业分布很不均匀，金融行业占比约40%，而该行业基本不存在Alpha收益，所以在行业不暴露的前提下，基本只能靠剩下的60%仓位去创造超额收益，造成对标沪深300指数的Alpha策略收益不会太高，市场第一集团在这两年基本每年能跑赢15-20个点，同时由于市场总体上对沪深300走势本身比较乐观，因此基于沪深300的组合很多都采取不对冲的方案，同时暴露Beta；

以中证500指数为基准的Alpha策略，这两年市场第一集团基本保持在每年跑赢30%以上的水平。

 

 

 

第一张图是沪深300的指数增强不对冲的产品，其仓位是百分之百的，从2016年7月15号到2017年12月15号，不到一年半的时间里它跑赢沪深300指数三十多个点，年化二十几个点。第二张图是基于中证500指数的α策略，它是完全对冲的。有碰到两个问题，一个是中证500股指期货IC贴水问题，另外一个是它的仓位问题，因为股指期货需要占用保证金的，所以一般这类策略现货只能放六成多一点的仓位。受到这两个因素影响之后，虽然每年产品实际跑赢IC的幅度在四十左右，但做成完全对冲的产品之后，从2016年7月到2017年底的一个绝对收益在二十个点，是打了很大的折扣。以上两张业绩的图片，是国内市场排名前十的第一集团的表现，市场平均水平可能远远低于这收益水平。α量化选股从跑赢指数的这个角度上来看，在正常的市场情况下还算是比较稳定的，但是需要注意两种情况，一种是市场风格极端偏向大盘股的时候，若市场没有大量的新增资金，而大盘股它的吸收资金的能力比较强，必然会造成只有少数的股票能够保持好的表现，大部分的股票会由于资金的撤离表现得比较糟糕。从概率上来讲选出这些少数表现特别好的股票难度自然会加大。第二种情况是针对对冲端，如果股指期货的贴水的幅度非常大，在开仓做对冲的时候需要进行审慎评估。对于基差的管理其实也是α量化选股中心策略里非常值得投入精力去优化的一个细节。

第二大类的策略——CTA策略。最主流的是趋势跟踪策略，若按持仓的周期长短来继续细分，可分为长周期和短周期。基本全球规模比较大的CTA管理人用的都是长周期的趋势跟踪策略，只有这个策略才可以承载比较大的资金。长趋势跟踪特点非常鲜明，因为商品期货是由供求关系来引导价格的，所以在正常的市场情况下是会自然的产生一些趋势，而长趋势跟踪就是来捕捉这样的趋势。2016年这类策略表现会非常好，当年基本上有两波非常大的趋势，上半年有一波，九、十月份是另外一波。在2017年的时候，长周期的趋势跟踪策略就相对比较难受一点，因为整个2017年只有七、八两个月有相对明显的一个趋势，其余十个月基本上都是处于震荡之中。

 

 

 

第一张图是CTA短周期趋势跟踪的一个策略，第二张图是比较典型的长周期趋势跟踪策略，也是国内一家私募的实盘业绩。两张图明显的差异在于，长周期在2017年7到8月顺着这波明显的趋势赚了一些钱，但从9月基本上就开始回撤；而短周期趋势跟踪的策略在9月还是继续挣钱，因为9月虽然整体长周期的趋势有一些改变，但是最后反转所形成的一波回调的趋势，走的也是比较流畅的，形成了一波短期的趋势。

和趋势跟踪策略相对应的是反转策略，当然实际应用中反转策略的占比不会太多。因为判断趋势确实比判断反转会更容易一些，而且反转策略的盈亏比也不会很高。但是在特定的市场环境下，比如震荡为主的市场下，反转策略还是非常有效。

 

 

上图不是一个纯反转策略的CTA基金，但是它的反转策略的占比在一般的CTA基金中是属于占比非常高的，它的占比可以达到百分之四十到五十反转策略的比例。大家关注这条红颜色的线，可以明显看到2016年是趋势策略非常适应的市场环境下，以反转策略为主的CTA基金的表现是很普通的。2017年整个市场基本上没有像样的趋势，基本上始终是处于震荡的行情中，这个偏反转的私募基金的表现相对会好一些。

还有一个比较重要的类别就是CTA跨品种和跨期的一个套利。跨品种跨期套利的其实主要有两种做法，一种就是量化程序化，会偏统计套利一些，周期会偏短，交易频率也会偏高。另外一些会基于基本面的分析，去制定交易的计划，周期可能就相对偏长一点。

 

 

 

这是一个做跨期和跨品种套利的CTA基金的实盘业绩，从2017年3月到2018年2月，是有百分之十的收益，因为他做的跨期的这个比重偏高的。跨期相当于跨品种来讲，可能会更保守一些，策略更加稳健一些，但收益也会相对低一点。还有一类比较有特点的策略就是CTA的统计套利策略。它会使用大量的子策略，其中也会涉及到趋势跟踪，也会涉及到反转也会涉及到跨期。但是，由于整个策略，同时也包括许多很难归入上述三个类别的子策略，因此一般将它称为就是复合类的统计套利策略。这类统计套利的策略，因为它所使用的策略非常的繁杂，数量也非常的多，所以对它的定位或者预期一般不论在何种市场环境下都希望它能贡献一个相对比较稳定的一个收益。事实上来看从实盘的情况来看，这类策略它对不同种类的市场的适应情况更为平均一点。在市场环境发生变化的情况下，它的表现可能会更加稳健。

 

上图是我们实际投过的一个比较典型的CTA统计套利的策略。在去年CTA整体业绩不是特别理想的情况下，统计套利策略还是能够比较稳定的贡献一些收益。这个收益相对比较高，是因为这个基金用的杠杆会也会高一些，CTA会有这样的特性，同一个产品可以比较灵活的调整杠杆。

CTA中不得不提的是高频策略，它的持仓时间是极短的，收益也非常稳定，回撤也非常小。因为收益特别稳定，有些类似于固定收益的一种特性，往往其收费也会收的非常高。下图红色的这条曲线，是一个比较典型的高频策略。2016年10月份到2017年7月份，因为托管服务器的部署原因，基本上没有开始实盘交易，从实际开始交易到2017年下半年，还是能做的做到百分之三四十的收益，这是属于做的比较好的情况。

 

 

同时高频对交易的速度要求是非常高的，由于竞争比较激烈，现在程序化的高频策略暂时可能碰到了一些瓶颈。年化收益已经迅速的从之前的年化百分之五十甚至一百，在去年下半年下滑到了年化百分之二十多。

总结一下CTA策略，大部分的具体策略所适应的市场行情和不适应的市场行情都会非常清晰。长周期的趋势跟踪需要一段长时间比较流畅的一个趋势；反转策略比较适合正常的市场；跨期跨品种套利策略比较喜欢市场环境没有太多突发因素的干扰，或者处在一个非常正常和历史上也比较相似的情况当中，只要在这个情况下它的收益可以做得非常稳健。但是一旦有突发的一些改变或者有突发的一些情况，是需要管理人做一些比较灵活和迅速的应对的。

最后一个大类的策略是低风险的套利策略。理论上来讲对于进出口贸易非常顺畅的商品，比如黄金、有色金属，它们境内外的价格不会长时间的维持一个不合理的价差。因为只要有不合理的价差，就会有人通过进出口的贸易赚取这个无风险套利的机会。所以这类跨境套利策略的收益空间是不太需要担心的，因为它还是有一定门槛的策略，交易不至于非常的拥挤。但是特别注意的是它需要有非常完善和非常全面的风控意识。因为一旦特定品种的境内外的基本面发生明显差异，就会造成境内外商品之前合理的价差或者之前价差的均衡点会移动到一个新的均衡点。如果管理人没有意识到基本面的变化，仍然参考原先的均衡点去交易，就会有非常大的风险。例如在特定的外汇管制的时期，如果特定商品的进口受限，这时候境内的价格相对较高就比较不容易被打下来，因为没有办法通过进口相对价格较低的产品来抛售，这个途径是受到非常严重限制的。如果此时开仓做境内外价格的回归，就会面临价差非但不收敛的话反而会反向扩大，而且这个扩大可能会维持非常长一段时间。这样体现在产品里面就是一个回撤，而且这个回撤幅度不太可以预料，而且回撤的时间可能也会非常的长。

 

这张图是CTA跨境套利的一个产品的收益。它的收益分本是相对较为均匀的，正常情况下都能有比较稳定的获利，也非常符合低风险套利的特征。

3、量化策略筛选心得

首先在做量化策略筛选或量化私募基金选择和尽调的时候会有一个误区，会太过于依赖定量分析。因为现在投资的标的是量化基金，往往会给人错觉。我投的是量化基金，当筛选标的的时候也要使用大量的基于净值的定量分析。这里面存在一定误区的，净值曲线只代表过去，国内的量化对冲基金有一个共同的问题就是，他们的历史业绩的时间都不够长。即使有的时候可能有一年或者两年的历史业绩，但如果这一年或两年的行情当中没有包含足够全面的情况和足够全面情景，直接用这一两年的业绩作为对它的实际表现或者说投研水平的客观体现，是会非常危险的。同时，量化对冲基金有可能两只基金过去的业绩非常相似，相关性非常高。但因为量化对冲基金实际使用的策略是非常繁杂的，数量非常多而且实际交易的品种也不尽相同。所以虽然净值非常相似，但背后所使用的策略很可能是有明显不同的，在过去相似的表现并不决定他们在未来的表现还会这么相似。这个时候如果依赖于这些表现去做一些分析，对未来的预期表现的指导性会非常的有限。所以在对公募基金这类投资范围有限，投资策略也比较单一且相似的对象上，用一些基于净值的定量分析会有比较好的指导意义；但是对于策略非常纷繁复杂的量化对冲私募基金，在使用基于净值的定量分析的时候，一定要注意它的局限性和隐含的一些默认的假设条件。相对于定量分析，我们实际的经验是在对量化对冲私募基金做尽调的时候，会花更多的精力对这家私募基金的业绩做一个定性的分析，要搞明白它为什么能赚到这个钱，是通过什么方式赚到这个钱的，最关键的是确定在未来还能不能够继续用这种方式在市场中去赚钱，或者它在未来哪种市场环境下能够继续赚钱，哪种市场环境可能会遇到一些回撤。现在这个阶段主要还是依赖于定性分析的，光去看历史的净值，表面上看可能可以出具一些形式上比较好看报告，包括大量的分析指标和图表，但实际上是没有太大的作用的。

第二个误区是策略的容量。策略的容量是很难给出一个准确而具体的数字。尽调的私募一般有两种计算策略容量的方式，第一种方式是评估实际的交易量占市场总体交易量的占比。我们实际投过的CTA的基金，每个月都分析在每个商品期货的交易量占这个品种全市场交易量占比。一般这个数据是每个品种交易占市场全部交易量是在百分之一左右，个别品种可能会到百分之二，但绝对不会超过百分之二，所以结论是相对市场总体的交易来讲，它的交易冲击是比较小的，基本上不会有太大的冲击成本，自然容量也不会有太大的问题。但实际上，这百分之一或百分之二的占比是值得深入思考和推敲的。因为在考虑到你对市场的影响的时候，还要考虑到特定时间段和特定周期的问题，你的交易并不是均匀的分布在每天所有的交易时间当中，实际交易的时间可能只占到全天交易时间的五分之一，甚至更少。假设全市场的交易分布是比较均匀的，你的策略每天实际交易的时间占到总的交易时间的五分之一，你的交易量占市场这段时间内的总量的占比差不多就至少要乘以五，在单个产品上可能是百分之五最高可能到百分之十。这样的占比就会非常明显地影响市场价格的走势，对策略实际的一个收益和对市场的冲击都会是非常大的。另外一种方式，有的管理人会根据盘口来决定一笔交易，当时盘口可能有十手的单子，他可能只买了两手，就自然的就认为盘口肯定是能够满足这个需求，我的容量相对于现在实际的管理规模乘以五倍应该是可以的。但这个算法也存在一些问题，每一笔交易会有类似于蝴蝶效应。你做的每一笔交易，市场上其他的投资者都是可以看到的，都会对市场造成不同的影响。其他投资者看到这些单子的时候，他们的反应也会不一样，也会影响到他们自己的交易决策。这样就造成，下了两手和下十手不是简单的数量上的区别，是会影响市场之后的走势。简单地将两手乘以五倍变成十手，假设这个容量是可以再提升五倍，这个假设也有口径上的问题。当然我们这里也只是提出这两种计算方式里面可能存在这个问题，至于怎么计算更准确、更客观，我们也没有一个很好的答案。但是我认为对于容量，需要有一个更为负责任、更为客观审慎的态度。首先管理人需要对自己的策略先有一个偏保守的估计，其次在管理规模逐渐增长上去的过程当中，非常紧密地跟踪最新的规模对策略实际使用所造成的一些影响。这样有更大的概率能够最终能够得到一个比较准确的产品实际容量。在实际管理规模真的到达容量临界点的时候，就会有非常直观清晰的感受，也可以及时将规模停在容量的上限水平上，这样对投资者也会比较负责。

---

 

现场互动：

1、今年一季度，尤其三月份以来，中小创明显跑赢去年的大盘蓝筹，如果市场结构完成切换，您觉得今年α策略的产品，是否会有更好的机会？

我认为只要在市场相对比较均衡，比较正常的情况下，国内现在比较优秀的α策略都是能做到稳定跑赢基准指数这样的业绩。但如果市场像去年个别几个月份的上证50的成份股的话，那如果造成50的成份股在涨的其他股票都在跌的情况下，再怎么好的α策略也难选到这些表现好的股票，因为表现好的股票数量实在是占比太少。所以从这个角度来看，如果市场是比较均衡的，或者中小创明显跑赢大盘蓝筹，这代表着从数量上看，市场上的大多数股票表现得不错，只有一些特别大的蓝筹可能表现不是特别理想，此时从概率上来讲，在一个比较大的基数项里，去选出相对比较好的一些票，难度也会大大降低，所以我是认同这个观点。根据现在的市场情况来看，今年α策略会有比较好的机会。当然如果是完全对冲，还要关注一下对冲端的成本。所谓对冲端成本主要是股指期货的贴水的情况，现在实际的做法当中也不一定要用股指期货去做对冲，如果券商支持的话，也会采用融券的方式去做对冲。最大的好处对冲端占用的保证金不会像股指期货那么高，现货的仓位可以提升，达到直接放大收益的效果。同时对冲的成本也可以比较固定的，基本上可能就是在年化五到六。

2、我看到新闻，国内原油期货即将上市，这会对国内的cta产品策略，有什么影响？

从我们自己产品的角度出发，基本上对原油期货的看法都是以统计套利为主，由于原油期货是一个全新的品种，没有任何历史的数据，所以可能要等这个品种交易一段时间之后，才会去考虑是不是上这个品种。可能短期内也不太会做这个品种，刚上市可能没有任何规律可言。但是我刚才提到我们也配置了一些跨境套利的一些策略。跨境套利的策略在原油期货这个品种上，可能是会有一些境内外价差的机会可以去捕捉，而且这个机会类似于无风险的套利机会，一般来讲在一个新品种上市的初期会比较可观。无论是之前股指期货上市初期，还是之前50etf期权上市初期，绝对无风险套利的机会都是非常大的，所以对这块我倒是比较期待。从对国内整个CTA产品策略的影响来看，我觉得要看实际的情况，它会提供一个流动性非常好的新的商品期货的标的，对量化策略来讲非常有意义。在扩大交易品种数量的同时自然会增加了策略的一个容量，另外如果流动性是非常好，可能有相对于短线或者高频的投机策略，可能在原油期货上会有一些获利的空间。 

3、过去几年，我也帮客人配置了不少量化产品，但策略总体比较单一，所以在市场节奏切换时，会比较被动。所以我也在关注量化的FOF类产品和多策略类产品。您能介绍下FOF类产品相对多策略产品的优势吗？

这是一个非常实际的一个问题。之前2014年2015年，整个α策略表现非常好，α产品的数量也较多，但之后α策略是表现非常惨淡。如果您指是上述这种情况，可以从以下这点上去看看是否能有所改善。对于量化策略产品的选择，我觉得历史业绩是非常重要的，这也是去尽调一家私募的最主要原因。但历史业绩所给我们的一个参考意义也是有限的，如果仅仅根据历史业绩去选择一个产品，可能会蕴含着很大的风险。因为不管CTA策略也好还是α策略，还是有相对所适应的市场环境和不适应的市场环境。如果市场环境发生了非常大的变化，已经非常不适应这个策略去运作的时候，继续这个策略很难有一个很理想的收益。具体从α策略来讲，股灾之后，股指期货由升水变为贴水，升水之前每年给这个产品可以额外带来百分之十的一个收益，但是后来的贴水每年会把产品的业绩降低百分之十五，一进一出就是二十五的差异，可以直接把之前年化二十五产品的收益达到零。FOF类产品，相对于多策略产品的优势也比较笼统。从我们自己FOF产品的定位上来讲，特点还是比较鲜明的，我们是就做绝对收益，目标的收益也就在十五到二十之间，所以我们的收益的目标是非常清晰的。多策略产品最大的问题就是可能管理人他对子策略配置比例，包括使用哪些子策略的思路并不一定是非常清晰的。所以实际体现出来它的产品的特征，经常会发生一些变化，而这个变化不一定是最适应当时的市场环境的。从另外一个角度上来讲，这个可能有点理想化，我是每个细分策略都会去找市场上最优秀的投顾，比如α、CTA、跨境套利三种策略会会选择不同的投顾。但是如果是多策略产品，一般都是一个管理人，一个管理人的话，如果同时去做这三个策略，我觉得就很难把这个三个策略都做到市场上第一集团水平。所以这个可能也算是FOF产品相对于多策略产品的优势。当然这个前提就是FOF产品本身的定位是比较清晰的，对标的的选择是比较有效的。

4、作为fof管理人，你在看量化产品过程中，如果发现存在哪些特征，会坚决回避该产品？如刚你提到，管理人对容量的草率。您提到量化产品的尽调，不能简单看量化数据，因为周期样本不足，这点我非常认可。您觉得，有哪些途径和维度，更适合理财师去尽调？

如果从坚决回避这个角度来看，我们发现有一些管理人会有业绩统计口径上的问题。他所展示时的一些业绩是做过一些修饰的，而且这些修饰并没有主动地向我们披露的。

有哪些途径和维度更适合我们去尽调，我刚才只是说了一个历史数据的一个局限性。但历史的业绩参考意义还是非常大的，只不过在参考历史业绩的时候要非常清楚的知道当中有哪些市场环境的假设。如果之后出现新的市场环境，它的表现是不是会和过去一样。

我觉得在尽调的时候，往往就是看的材料太多会陷入到一个标准不是特别清晰的状态，我觉得可以尝试着回到尽调的本源，最重要搞清楚几个核心的问题，一个是你是靠什么方法来做出这个历史业绩的，你的这套方法在未来能不能延续。

5、FOF是投F，一个F有很多个策略，我们如何评估F的能力？对他的策略如何跟踪？运用什么方法？FOF的费用和一个F提升了多少？

1、对于单个F涉及到多个策略的问题，一类情况是复合策略产品（比如同时使用量化选股+CTA+期权统计套利），一类情况是F所使用的单个策略会涉及到诸多子策略（比如量化选股用到上百个因子，CTA统计套利策略会使用大量子策略）；

2、对于第一类情况，我们会将评估其所涉及到的各个策略，不过实际操作中，我们很少投资复合策略产品，首先是就国内主流的复合策略管理人的表现来看，我们实际在各个小策略上都可以找到更符合我们标准的管理人；二是每一个量化策略都需要耗费大量的精力去完善细节，我们更倾向于管理人先做好一类策略，达到容量上限后，再全力开发新的策略，而不是上来就所有主流策略一锅端，“全”不一定“精”，所有策略都能做的管理人可能更适合资金特别庞大的机构对于单个产品内部配置多元化的诉求，而我们在私募平台做FoHF，对收益的追求比较纯粹，对策略覆盖面特别全面的管理人其实我们一般较少主动去接触；

3、对于第二类情况，我们会了解其子策略配比的情况，目的是为了确定产品的主要风格和特点（与占比较大的子策略有关），并根据其风格和特点尽量提高分类的准确性，来使得后续同类产品业绩持续跟踪比较的参考性得到提高；

4、评估能力方面，我们的风格是对感兴趣的管理人，进行深入持续的调研，因此涉及到的内容非常多，这里我简单提几点：方法论上的独特性、细节的处理、风控意识和理念，有兴趣可以继续深入沟通；

5、业绩持续跟踪方面，首先我们会做好策略的分类（事实上量化对冲私募的准确分类是有难度的），随后一方面对同类策略进行比较，一方面根据其自身不同的风格特点参考市场环境进行比较。对上述两类比较中，出现的差异或偏离，跟进分析原因。

FoF的双重收费无法避免，实际操作中我们的做法如下：

1、对于每个子基金的策略，我们会评估其质量，并提出我们对于业绩报酬费率的看法，与子基金管理人进行交流，这也是我们选择子基金的一个因素。但在这点上，我们会尊重管理人的想法，不会强制要求低费率。而且，对于非完全复制的策略，我们反而可能会接受统一非差异化的费率，避免与管理人其他产品业绩上产生差异；

2、母基金层面的收费，定价方式是比较灵活的，根据资方的预期收益来调整。