【兴业金工于明明徐寅团队】如何有效提升资产配置效果?

原标题:【兴业金工于明明徐寅团队】如何有效提升资产配置效果?

现今传统资产面临相关性高且不稳定的问题,本报告引入另类风险溢价的定义,按照策略的收益和风险特点编制了基于股票、债券、商品以及期权四大类的策略指数,并在此基础上对另类风险溢价配置系统化配置方法进行了详细的阐述和举例说明。

报告正文

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传统资产相关性长期有增加趋势,短期不稳定,给资产配置带来难度

大类资产配置的是在控制组合风险的基础上,通过投资多种资产获取一定的收益回报的方法。其中分散化是大类资产配置的核心,可投资资产池的收益相关性越低,其分散化效果越好。从而在寻求配置资产时,资产本身的收益风险比以及与其他资产相关性均是需要考虑的重要因素。

无论海外还是国内,大类资产配置最初的标的主要集中在股票、债券、商品等传统资产中,如不同资产的配置(如股票、债券),不同地域的配置(如配置不同国家的股票)以及大类内不同种类的配置(如不同期限结构的债券,或者不同种类的商品等),在这些资产相关性较低甚至负相关时,单纯通过这种简单的分散化便可以获得相对令人满意的配置结果,而随着宏观经济环境的变化,资金行为的趋同化以及人们对Alpha的不断追求(甚至加杠杆),使得各类资产的相关性逐渐变高(尤其是在极端市场环境下),使得传统资产的配置策略的风险逐渐提高且难以控制

1.1 传统资产相关性变化

图1展示了主要国家的股指相周收益率相关性变化,随着全球经济的一体化以及全球资本流动性的提高,过去20年的平均相关性将近50%,高达之前的2倍,远高于2000年之以前,尤其是08年金融危机以及18年美国股市大幅下跌期间,各个国家股指收益率的相关性迅速提高,股灾期间收益率大幅上升,意味着各大股指的回撤期将大幅重叠,使得资产配置策略的最大回撤难以控制。

资产类别间的相关性也在逐步发生变化,图2展示了标普500和美国10年期国债收益率的相关性变化,整体的相关性也逐步由负转正,且同样在危机期间,两者的相关性会迅速上升,十分不利于风险的分散。

相对于海外,中国股债以及商品的历史时间较短,但依然呈现出相关性极度不稳定的情况,无论是股债收益率相关性还是股票和黄金收益率相关性都时正时负,且变化十分剧烈,从而用历史相关性未来预测相关性并进行风险管理的难度正在加大。而股票市场内部各大类风格相关性一直处于较高水平(最低50%以上),这也为股票市场内部轮动带来了非常大的难度。

1.2 风险资产相关性变高是大势所趋

整个宏观环境的波动性加大会增加风险资产之间的相关性

整个市场的波动性提高以及投资者对于Alpha的追捧都会增加投资者投资行为的一致性,造成资产相关性的逐渐变高,这也解释了为何在市场危机时段,各类资产相关性大幅提升这一现象。具体而言如果影响风险资产价格的宏观环境发生较大变化,投资者对风险资产的未来走势容易出现一致预期,从而投资行为会趋同,进而推高了风险资产相关性。如2008年金融危机期间,金融市场整体流动性衰竭,投资者为了规避风险大量卖出风险资产而买入无风险资产,使得各大类风险资产的收益的相关性会快速上升。

目前国内外经济金融形势均面临较大的不确定性,全球经济增长处于历史的低迷期,这在一定程度上提升经贸摩擦“长期化”风险,也使得全球的宏观环境的不确定性加大,在此环境下任何宏观经济的“风吹草动”都将是风险资产同向变动的“幕后推手”,同时也会影响投资者的风险偏好,进而增加风险资产变动的相关性。

全球资产配置资金的增多及其模型的趋同化对风险资产的影响

随着全球资产的一体化,全球资产配置资金越来越多,尤其是国内市场开放程度越来越高。2014年中国证监会正式批复了沪港通业务,2019年6月17日沪伦通正式启动,这些政策均增加了国内金融市场互联互通和双向开放,同时中国A股也开始不断纳入MSCI等全球指数,未来中国市场与全球市场的联动性将进一步增加。

另外随着量化资产配置的兴起,趋势投资以及风险平价等模型不断兴起,投资者的策略一致性大幅提高,加上ETF近几年持续大规模的资金涌入,也在一定程度上提高了某些类别风险资产的相关性,且从长期来看这种趋势有望进一步延续。

1.3 未来资产配置方向

从前面分析可以看出未来长期中国风险资产相关性提高是大势所趋,加之可投资资产的数量并不丰富,这些均增加了资产配置中风险分散的难度。基于此我们认为未来配置效果的提升有两条可行途径:

1、更精准地预测单资产未来收益和波动以及多资产之间相关性,进而提高资产配置模型的参数的准确度,尤其是是战术性的调整精度,进而提高资产配置收益波动比;

2、增加资产配置可投资标的,尤其是与传统资产相关性较低的资产,实现更好的资产分散化。

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另类风险溢价的作用和定义

根据前面分析传统资产通常波动较大,且在“危机时刻”通常表现出较高的相关性,于是投资者便开始寻找与传统资产相关性比较低的资产,这类资产市场称之为另类风险溢价。另类风险溢价可以是由通过买卖单一传统资产而“构造”,也可以是跨资产交易的“配置”,同时也可以引入衍生品加入到资产的“构造”中。相对于传统资产,另类风险溢价之间通常具有更低的相关性,且与传统资产相关性较低,从而在大类资产配置中起到了分散风险的作用。

我们可以将另类风险溢价一定程度上理解为“按照某种规则”利用传统资产或者其他资产构造的投资策略,本系列报告我们要求另类风险溢价必须满足以下条件:

1、长期来看必须有正超额收益(相对于无风险收益);

2、其超额收益具备可解释性,即其存在应该有一定的经济学原理,或者能捕捉到市场的错误定价;

3、必须可投资,即可以真正在可投资市场实现,至少短期内有实现的可能性。

2.1 兴业另类风险溢价框架

如下图所示,按照构造的另类风险溢价的基础资产的不同,我们将另类风险溢价分为基于股票、债券、商品以及期权四大类,按照策略的收益和风险特点,每一大类包括市场中性资产和方向性资产,其中市场中性资产通常通过构造多空组合对冲掉市场的方向性风险,而方向性资产将部分甚至不会对冲市场的方向性风险,所以其表现将受到市场的上涨和下跌的影响

根据前面的分析,我们实际上在构造另类风险溢价过程中,需要规定策略的细节,如选择买卖资产范围、确定买卖资产权重以及换仓规则,这一过程与我们平时“构造指数”非常相似,为了方便我们对另类风险溢价进行跟踪和分析,我们将另类风险溢价“指数化”,即每一个另类风险溢价对应一个指数,我们只需要规定指数的编制规则即可定义相应的另类风险溢价,后面我们将逐一介绍各类风险溢价的编制方法和特点。

股票类指数

按照策略的收益和风险特点,我们将股票类指数分为四级指数,分别为宽基及主题、行业指数,单因子指数,多因子指数以及多策略指数

宽基及主题、行业指数:主要是目前市场已有的按照市值、行业或者主题筛选出股票,进而按照某种方式进行加权而编制的指数,如沪深300指数、中证500指数、银行指数、一带一路指数等,此类指数通常是市场上已有第三方编制过且已有相关指数型产品;

单因子指数:按照单一因子对股票进行筛选,进而编制的指数,如市盈率、ROE、分析师一致预期等因子;

多因子指数:将单因子进行结合后,重新对股票进行评分,最终形成多因子指数,如估值因子可以将EP,BP等因子合成得到的新因子,其形成的组合表现可以反映市场上低估值股票的走势。

多策略指数:将宽基指数、单因子指数或者多因子指数按照某些逻辑筛选或者加权获得的指数,如低波动高分红指数、股票多因子综合指数等。

商品类指数

按照策略的收益和风险特点,商品期货类指数可以分为四级指数,分别为单品种指数、大类品种指数、单策略指数以及多策略指数

单品种指数:定义为买入单个品种主力合约的收益净值,由于商品的主力合约发生切换时会发生价格跳空现象,在计算累计收益率时如果将跳空的收益包括在内就会出现高估或者低估的问题。从而我们需要对主力合约进行“除息”来解决由于合约切换造成的收益变化。单一品种的主力合约指数此处我们定义为:

1、 同一时点持仓量最高月份的合约;

2、 持仓量最高的合约发生切换时,主力合约切换至当前持仓量最高的新合约;

3、 主力合约只能往更远到期月份合约切换,一旦切换不允许回视;

4、若无主力合约切换,则主力合约指数收益率为当日主力合约的收益率,若主力合约发生切换,主力合约指数收益率切换日收益率仍为原主力合约的收益率,而次日收益率为新合约收益率;

5、将每日主力合约指数收益率累计,得到该品种的主力合约指数

大类品种指数:按照商品的品种特性,我们将目前上市的52个商品期货品种分为10大类(见下表),每一大类的指数的每日收益率按照大类内各个品种的总持仓量加权获得。

单策略指数:按照某一个标准(如技术面或者基本面)构造的商品期货策略形成的指数,包括单因子的截面多空策略指数和单品种的时间序列择时指数,包括但不限于截面动量指数、截面期限结构指数,时间序列动量指数,以及基于基本面因子的择时指数(请参考兴业证券CTA系列报告)。

多策略指数:多策略指数是指基于前面三级指数按照某种规则构造的策略指数,策略形成机制较为多样化,可以是传统的配置方法,也可以基于不同市场环境进行择时,具体的策略结合方式我们将在第3部分进行阐述。

债券类指数

目前此类主要包括两类,一类是债券作为基础资产与其他资产(如期权)进行结合而编制的指数,另一类是国债期货的相关策略,本文主要展示部分国债期货策略指数。

国债期货趋势策略指数:从逻辑上说,国债期货价格反映利率的变动,而利率水平通常直接受央行货币政策的影响,而货币政策又具有一定的持续性,从而可能导致国债期货价格呈现趋势特征。我们基于国债期货主力合约构造了多种滚动优化的趋势策略指数,包括简单方向趋势指数、Bollinger Band趋势指数和Efficiency趋势指数,指数编制方式具体请见表17。

为了避免应用样本外数据和一定程度规避过度优化,我们在确定三个指数的参数时均采用滚动优化方法。滚动优化方法包括两类参数:滚动参数和策略参数。其中滚动参数包括1. 滚动优化回看天数(N1),即每次优化使用的历史数据的时间窗口天数;2. 滚动优化间隔天数(N2),即更新策略参数的时间间隔。具体算法是:每次需要优化参数时,利用前N1天的历史数据对多个策略参数组合进行优化,选出收益风险比最高的一组参数,且将其用于之后N2天的交易信号生成并以此构建策略指数,而N2天后重复这个优化操作,周而复始。(详情可参考《CTA策略系列报告之九:国债期货趋势策略》)

期权类指数

期权是目前市场上唯一可以交易波动率的投资工具,目前国内交易所交易的期权包含两大类:ETF期权和商品的期货期权,其中华夏上证50ETF期权是目前场内期权中上市时间最早,活跃度最高的期权。

期权的价格影响因素较多,不仅包括标的资产的方向,也包括标的资产的波动和和期权本身的时间价值的变化等因素,从而利用期权(或者叠加其他资产)构造的指数通常与传统资产相关性较低。目前我们主要的期权指数包括Covered Call, Put Write以及债券票息购买期权等指数

Covered Call:也称为备兑开仓指数,是指投资者在持有现货头寸的同时在期权市场卖出该现货的看涨期权,当现货下跌时,卖出的看涨期权能为投资者提供期权的权利金,以获得高于持有现货的收益;而当现货上涨时,通过持有的标的现货多头获取上涨时的收益,其到期收益结构如下图所示。不难看出,投资者实际上是放弃了期权行权价以上的潜在收益以此来换取可能的期权的权利金收入,因而当标的现货到期价格低于行权价时此指数的收益将好于现货,当标的现货到期价格高于行权价时指数表现则会弱于现货。Covered Call指数具有良好的低风险特性,出现极端收益的概率远低于仅持有标的现货,能够在大幅降低投资组合波动风险的基础上获取超越基准指数的投资收益。

构造Covered Call指数的具体方案如下:

1、持有华夏上证50ETF(510050.SH)100手;

2、同时卖出1张近月看涨期权;卖空期权:分别使用行权价(K)与现货价格(S)之比为1(平值期权)、1.05、1.1、1.15、1.2的价格最接近的5种看涨期权);

3、50ETF的价格在过去三日的平均价格高于持有看涨期权的行权价时或者距离期权到期5个自然日之前,我们将更换行权价更高的合约或者展期到下个月的期权合约。

2.2 另类风险溢价在不同的市场环境下的表现可能不同

不同的另类风险溢价在不同的市场环境下表现可能有所不同,研究不同市场环境下另类风险溢价的表现有利于提高我们对其未来收益率预测的精确程度。本文对比了趋势(Momentum)指数和期限结构(Carry)指数在不同市场波动率环境下的表现的,进而阐述这一可能存在的现象。

我们计算了商品、股票及债券这三种大类资产的简单趋势指数在不同市场波动率下的平均收益以及t统计量,当波动率高于所有历史样本波动率中位数时为高波动率环境,低于波动率中位数时为低波动率环境),如图23所示,总体来说高波动率环境对于趋势指数并不友好,且此规律不仅对商品有效,对股票和债券也是如此,可见低波动率环境下趋势指数表现更好具有品种的普适性。

另外,我们还研究了商品的期限结构指数(Carry)在不同波动率环境下的表现。从下表可以看出,商品Carry策略指数在低波动率环境下表现较好,其t值可以达到4.18,而在高波动率环境下其收益并不显著。主要是由于Carry策略主要希望捕捉的是市场环境不变环境下更换合约带来的收益,从而市场本身波动率越低,则其表现越稳定。

3

系统化各类风险溢价的配置方法

另类风险溢价之间通常具有较低的相关性,这给我们进行系统化另类风险溢价配置提供了可能性,现代资产配置理论研究方法主要方法基于均值方差最优化方法(Mean-Variance-Optimization),目的是寻求预期收益率和预期风险的平衡,从而其优化目标通常是风险既定时预期收益最大,或者收益既定时风险最小,在此框架下学术界也对此经典模型做了多方面拓展,如将风险重新定义、调整优化函数等。

均值方差最优化方法优点是逻辑清晰,应用方便,但其本身也有诸多缺陷,其对输入参数尤其是预期收益率较为敏感,而对资产未来收益预测本身就困难重重,从而基于组合风险特征的模型近年来也相继被提出,如目标风险模型、风险平价模型、最小风险组合以及最大分散度组合等模型。除此之外Fisher Black和Robert Litterman在1992年提出了Black-Litterman模型更是允许投资者对资产预期收益有倾向性的意见,进而利用贝叶斯估计方法输出对资产配置建议,由于此方法可以与传统择时相结合,因而也备受投资者决策者的欢迎。

3.1 系统化资产配置方法

本文将简单介绍另类风险溢价配置系统化配置方法(后续将有专题报告进行阐述),目前的配置框架主要分为三步:第一步是在风险资产横截面上的配置,即在当前时刻依据所得信息确定各风险资产的权重,第二步是根据风险预算配置当前风险资产的杠杆和无风险资产的比例,第三步是随着时间的推移重复第一步和第二步,动态保持组合的优化和风险的控制。

前面介绍的现代资产配置理论我们可以拓展到另类风险资产的配置,目前主要覆盖的方法主要包括等权、风险平价、最小方差、Markowitz均值方差法、Black_Litterman等模型。下图展示了风险资产权重的确定流程,其中等权配置是指将等量资金分配给各资产,通常用于对资产未来收益和风险没有预期的情形,所以一般也作为我们各类配置策略的比较基准。风险平价和最小方差策略只考虑对未来风险资产的风险特征进行预测,不需要对收益率进行预判。而Markowitz均值方差法和Black_Litterman模型则需要加入投资者对资产未来收益进行判断。各种方法均有其优点和缺点,且在一些假设情况下它们结果是等价的,如何去选择配置模型归根结底还是取决于投资者对于各资产未来风险和收益的判断预测,如若投资者认为各类资产未来收益和风险均没有区别,则可以选择等权配置,此时等权配置与用均值方法优化出的结果是一致的;而若投资者认为各风险资产未来收益没有差别,而却可以较为准确估算出未来资产的风险状况,则可以选择最小方差方法,此方法此时等价于均值方差模型,未来关于配置方法我们也将会进一步展开讨论,本篇不再赘述。

基于风险预算配置风险资产和无风险资产

将风险资产权重确定好之后,可得到按照此权重配置的风险组合,此组合的杠杆以及与无风险资产的权重分配实际上是仓位控制的问题,基于对风险的不同定义,目前我们覆盖的方法主要包括:固定比例投资组合保险策略(Constant Proportion Portfolio Insurance,后面简称CPPI)、时间不变性投资组合保险策略(Time Invariant Portfolio Protection)、目标波动率策略(Target Volatility)等。

固定比例投资组合保险策略(CPPI)

Black and Jones (1987)提出了固定比例投资组合保险策略,投资者根据个人对资产收益的要求和对风险的承受能力可以设定适合于自己的投资组合保险。整个投资组合包括风险性资产(股票和共同基金等)和保本资产(现金和国债等),在股票和无风险资产的例子中,风险性资产指的就是股票,而保本资产则是无风险资产。

CPPI策略根据投资组合价值水平的变化动态调整风险资产和保本资产投资比例的策略。在股票和无风险资产案例中,当股市上涨时,投资组合价值也上涨,因而风险承受能力增大,投资于股票的比例也就增大;反之,当股市下跌时,投资组合净值也下跌,因而风险承受能力减小,投资于股票的比例也就减小,这动态复制认购期权有些类似,所以也有人称之为期权复制类保本策略。具体风险资产和保本资产每期的配置如下公式所示:

At=Dt + Et Et=min[M(At - Ft), At]

At: t期资产总值(asset) Ft: t期最低保险金额(floor)

Dt: t期保本资产仓位 Et: t期风险资产仓位(exposure)

M: 风险乘数(multiplier) Ct=At – Ft: 缓冲安全垫(cushion)

可见风险资产的配比是根据当期资产总值以及风险乘数有关,风险乘数M越大,说明策略越激进。股价上涨时收益越大,股价下跌时投资组合的净值也越容易低于底线净值。另一方面CPPI具有追涨杀跌的属性,比较依赖行情,风险资产大幅涨跌震荡可能导致需要重新设定风险乘数,从而引入新的风险。

时间不变性投资组合保险策略(TIPP)

TIPP策略的整体概念和CPPI相当类似,不同的是CPPI策略的保险额度为一个固定值,而TIPP将保险额度从固定改为可变,将保险额度与资产净值挂钩,其额度为某一时间点最高资产净值的一个固定比例,投资组合市值上涨的时候,保额也跟着提高;当投资组合市值下跌的时候,保额维持前一期的水平不变。

可用公式简要表明TIPP策略:

At=Dt + Et

Ft=max(At × f, Ft-1)

Et=M(At – Ft)

其中f为提前设定的固定的要保比率。

TIPP策略相对CPPI策略而言,由于在净值上升过程中提高了价值底线,从而锁定了已实现收益,因此整体风险要小于CPPI策略,所以TIPP策略比CPPI策略更为保守。

目标波动率策略(Target Volatility)

目标波动率法是指根据投资者提前设定的目标波动率对组合的仓位进行调整。具体方法是在调整期t时刻计算根据风险资产构建的组合的预计波动率σt, 假设策略的目标波动率为σtarget,则风险资产组合的仓位如下:

At=Dt + Et,Et=σtarget /σt* At

其中若Et>At,则D­t=0,此时风险资产加了杠杆,则无风险资产资金分配为0。

3.2 配置方法举例

股票类指数由中证500价值、成长、动量、以及情绪四大类因子的中性指数按照风险平价配置而成(Risk Parity),四大类因子与中证500相关性较低,且四大类之间相关性也较低,所以用风险平价配置得到的合成指数相较于单个指数收益风险比更高。同理期货类指数由商品动量、商品期限结构、股指期货动量以及国债期货动量四个指数合成,而期权类指数我们用前面介绍的Covered Call指数代替。

从历史上各大类因子的权重配比可以看出,由于Covered Call并不是真正的中性策略,其波动率较高,从而风险平价策略中其占比最低,但由于其收益较高,且17年以及19年表现较好,从而对整个组合在这两年的表现有显著提高。

本文我们根据不同的目标波动率,可以按照本文介绍的目标波动率方法分别构建高、中、低风险的组合(目标波动率分别为15%,10%以及5%),以满足不同投资者在承担一定风险情况下的收益需求。

4

附录

风险提示:本报告结论基于历史数据,在市场环境转变时模型存在失效的风险。

《跨资产的系统性配置策略之一:另类风险溢价的分类以及系统化的配置方法》

对外发布时间:2019年6月28日

于明明

SAC执业证书编号:S0190514100003

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