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吴先兴:国内FOF配置制约是投资品种少及产品相关性低

来源:中国基金报 2018-06-29 09:07:01
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我们看一下,我们一会会用到很多的实证分析,在这之前,我给大家介绍一下我们实证的一些模型,包括从比尔模型到基本的方差模型,大家看看就可以了。本质上来讲,资产配置的核心要素就是风险和收益之间的均衡博弈,要讲一个问题,大家想到的就是说你可以看,如果单纯去追求收益的过程当中,其实没必要提资产配置,如果从长期的角度来看,很多资产是从收益的角度来说,一定是远远跑赢另外一个资产的。比如用股权和债权的角度来看,如果拉10年的时间,股权的收益率是大于债权的,配置是从两个维度进行理解的,一个是风险,一个是收益。这里面涉及到两点,对风险的评估和对收益的预期。资产配置的目标不是收益,是下一个阶段。

在不同配置当中不同的组合搭配出来的效果,也会延伸出我们需要什么样的资产。一个最典型的是权重的模型,还有波动率的模型,第三是风险评价模型,从这三个维度来看,对风险的理解的层次越来越深。

这个模型的介绍,我先给大家简单过一下。等权重模型,每个资产按等比例配制,第二资产是等波动率,就是说按照波动率的大小进行加权,波动率高,给它的权重小;波动率低,给它的权重大。还有最小方差模型和风险评估模型。

我们先看一下整个FOF在我们做这个配置的过程当中,看看到底配置下来的效果是什么样的状态,用目前的公募基金产品来进行配置。从2014年开始,FOF掀起了整个资产配置的新篇章。

我们看一下结论,这是FOF配置的品种,我们算了一下相关性,我们刚才讲到,其实在配置过程当中,相关性很重要的资产配置的前提,如果相关性过高,并没有起到相关的分散作用。目前可供配置的相关系数,基本上可以看到,除了债以外,其他不同风格的基金,或者不同风格的这些指数之间的相关度非常的高,基本上到了0.8以上的水平,很快是把指数放起来之后低一点,国内的资产方面的相关度非常高,包括房地产的指数,还有贵金属指数,其实都是很高的相关系数,这些相关系数在配置的时候,会发现它起到的一个作用比较小,起到的分散作用非常小,我们看了大类资产的收益曲线图,我们待会会取几个比较典型的资产,一个是沪深300和纳斯达克100,还有上证5年配置的结果。

假设我们以等权重资产来配,我们看到收益率,基本上还是能够接受的,年化收益在9%左右,但是我们看到回撤率非常大,回撤在14%,项目层在0.6左右,如果用等波动率来说,可以看到虽然说我们回撤会变小,我们的收益率也越来越没有吸引力了。再用最小方差和风险评价来做的话,效果更加一般了。这些简单的资产配置的时候,其实里面带来的问题是不太容易被投资者所接受的,实际上我们需要提供更多的策略指数,这是在每年市场的表现的情况,包括从2009年到2016年,我们测到了2016年的情况,从等权重到风险评价,每年的一个结果,它的回撤值都不是太高,

权重是不同资产模型的权重风险分布来看,等波动性是配置到固定资产上去了,国债分配了很高的权重。风险评价一样,也是在国债分配了很高的权重,在其他方面,分配的比重比较相似,这是整个配置的结果。

这一节给大家展示的结果是说用基础资产,比如说沪深300、纳斯达克100、上证5年期国债和SHFE黄金现货进行收益统计分析,我们需要提供新的资产供大家进行投资。

我们给大家引入了所谓的多策略,每个资产可以理解成一种策略,叫做收益曲线,每种收益曲线代表着一种资产。这是我们自己京东团队跟踪的一些策略结果,包括多因子到CTA,这些策略可以明显感觉到它和刚才的这些资产之间的差异,这种相关性会变的很低。它不像我们之前看到的多头策略,就是纯粹的配置指数或者配置股票基金来看相关性,相对来说变的比较低了,有的出现了负相关,一旦出现了负相关的策略,是最坏的。包括之前做的ST摘帽策略和潜伏业绩预增策略,一旦出现负相关结果,我们得到的配置结果会比较好。

我们看一下按照这种策略来进行一个等权重配置,还有等波动率进行配置,以及最小方差的方式进行配置出现的结果,年化收益率比较有吸引力了,比如像等权配置,这是比较不错的效果,年化收益到了30%,我们跟了多年,问题在什么地方?就是资金容量不够,适合发行一些小产品,并不是说这个策略有多少好,主要是我们实际上需要更多多样化、丰富多彩的交易策略来给大家配置过程当中提供一个分散分享的作用,我们多策略的指数来做的这些风险评价的报告,包括波动率的配置模型,得到的结果都是不错的。

我们看一下每年的情况,从2011-2016年,年化收益都比较高,最差的是2013年年化收益是18的情况,关心量化的,可以看一下我们发的报告,都是跟了长达七八年的绩效,都是一些量化的结果。

在多策略的结果当中,像最小方差的一些模型,它给CTA策略的权重比较大,按照最小方差的模型,也是看了在CTA策略上分配了比较高的权重,在我们这个CTA策略来说,有比较高的策略。

这节主要是给大家看用一些多策略的思路去提供一些资产,我认为每种策略都代表了一种策略,收益不错,缺点是回撤不够。如果从理财的角度上,回撤6%,很多客户无法理解。我们能够创造一些能够容纳更加资金存量的策略。

smart beta可以做大资金容量,拿几个比较常见的因子,比方说PB,我们看一下做出来的结果是什么样的状态,在我们资产配置过程中,是什么样的状态,大家可以看一下图上的单因子收益率,市现率能够到16%,最大回撤能达到51%,还有一个矛盾,虽然说我们已经把它变成了因子资产,但是我们看到,这种因子资产的相关性还非常高,一个月的反转和PB因子相关系数能够到95%,市现率因子跟PB因子更高了,到0.99,这种单因子之间的相关系数还是非常高的,可以从配置的结论上看,并不能取得很好的效果,虽然年化收益率比较客观,等权收益率有19%,最小方差以及风险评价,都有19%附近的一个收益率,项目值能够在0.5%左右。很显然,虽然我们提到了smart beta,能够给大家配置过程中提供一些工具,但单纯用因子资产角度配置,效果并不能达到大家预期的效果。所以我们后来想到一个新的方式,因为这些资产之间的相关性太高了,背后的资产原因是beta的作用,我们想用对冲的方式进行剥离,把beta剥离之后,用因子本身的收益率成为一种收益率产品。用300对冲之后,一个月反转22,PB因子在18,因子本身的收益率倒没有发生太大的变化,但是我们看到回撤,单纯从单因子进行对冲,风险很大。在BP和市现率上面的回撤降低了很多,由50%降低到26%,这不是我们关心的,这并不是给大家提供一个阿发的东西进行使用,我们本质想法是提供一些市场上相对来说相关度比较低的资产。所以更加重视的是相关系数,相关系数之前的0.95到0.99,可以降低到0.87、0.90,相关系数降低了。但是不管怎么样,相关这种剥离的方式,最多的回撤还是偏高的,是30%左右的回撤,显然不是我们能接受的。

我们看一下每年的一个情况。

刚才我们用到300指数进行对冲,它是比较特殊的比重,相当于是用一种风格跟其他的因子进行对冲,beta的效应可能不太好,我们的系数分散一点,是用中证500指数进行对冲,年化收益有所降低,一个反转因子年化是17%,市现率是在11,我们看到最大回撤降低了很多,最大回撤是10%,PB也是10%,市现率11%,整个相关系数大幅降低,最初从99%到95的相关性,现在变成了0.3、0.2,一月反转和因子相差比较低。

这几类资产配置的效果是什么样的状况,现在年化的收益率大概在13%,这是等权的,如果说等风险的,也是在13%,收益率没有太大的变化,然后在这个基础上再提供一倍。刚才提到的是是在1附近,现在提高到了接近2。实际上即使是相似的一个资产,在上面可以挖掘的东西是非常多的,可以挖掘出通过各种组织能够形成一些低风险的结果,这个是每年的情况。

从配置上的权重来看,基本上在各个资产上的配置权重比较接近,风险过滤掉之后,效果就不会出现那么集中的配置分析资产之上。所以我们看到,这节主要想给大家分享,我们构建了这种单因子经过对冲之后,可以形成新的资产。也就是说大家资产的概念上面,不仅仅局限于这个因子,是通过策略的重新构建,也形成了很多资产。另外就是说我们通过风险机制之后,还是能获得收益的。后面把这几大类资产,指数类的产品以及把刚才讲的策略和因子类的资产,全部再放到一起进行所谓的构建,来做这种FOF的配置情况。这样的话,年化收益能够做到10%以上的水平,最大的回撤显著降低了,目前显著回撤只有4%,下位值能够到2.8-2.9的水平。

所以,即使在我们现有的这些品种之上,经过一些简单的风险剥离,其实,在我们FOF的配置过程当中,还能取得一个比较好的效果。这是每年的收益率情况。

刚才举的例子是都是我们做的策略和因子,在这里,从私募产品的角度做一把实证,我们采用的是股票多头选取了一些,还有CTA策略,股票中信策略,多策略的产品,我们也把基本的大类资产也放进来了。做出来的效果,大概年化收益能够在10%附近,最大的回撤是在4到3左右,下位值在2.3到6之间,这是大家可以看到的,所以这个结果判断来说,具有一定的可实操性。

总的来说,其实目前整个国内做FOF配置过程当中,遇到的制约,主要的问题是刚才讲的投资的品种非常不足,第二是各类产品之间的相关性非常低,所以我们需要在配置过程当中,或者说我们将来在做我们产品设计的过程当中,我们希望能够多策略的这种方式来进行分摊风险。第二是通过因子的方式,能够产生更多的低相关度的资产。此外,我们想对大家说,拿私募基金来说,一个好的私募,不仅仅是私募曲线多高,还有一个重要的方面,就是你跟别人形成差异化,哪怕收益率差不多,你产品的收益曲线是低相关度的,我想也会获得一个很大的市场空间。

所以我们期待,不管是私募基金,还是公募基金,能够达到正相关的产品,才是我们进行资产选择、资产选择的一个目的。

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