本文刊登在2020年9月28日出刊的 "上财风险管理论坛"杂志2020年第3期(总第13期)"洞见"栏目,经过作者的授权在"风控博士沙龙"微信公众号发布.
作者简介李劭蕾,男,毕业于日本东京大学,RiskMacro创始人,研究领域为衍生品市场玩家的情绪量化及行为建模,部分成果已在EIKON等平台定期发布,在投资实践中亦取得卓越表现.曾在北京大学及多家外资机构从事衍生品定价和风控相关工作.
转变为系统性(systematic)交易,或者在主观交易中增加了更多的系统性因素.系统性宏观交易更讲究规律和纪律性,模式和一般的量化投资非常接近,可以应用到很多量化模型比如因子模型.投资机构首先确定交易标的和策略风格,策略风格比如价值,利差,趋势和基本面等也都有各自的因子.然后开发算法,由算法来决定具体做什么交易并执行相应的风险控制(如仓位管理和压力测试等),具有高度的自动化和智能型.
这种通过自上而下鸟瞰的宏观投资方式,其基础是相信市场上存在定价没有足够反映当前宏观基本面及其变化趋势的地方,因此通过对宏观信息的量化处理,力求在多数人发现之前布局市场,然后等待盈利时刻到来.同时,在对长期宏观趋势量化分析的基础上,加上对市场短期情绪的量化追踪,可获得巨大的市场优势,乃至建立起宏观资产配置组合的风险配置模型,在给定风险暴露(风险端)的偏好限制范围内,极大优化资产回报表现(Alpha端).
一,宏观信息的定价与定量
首先需要意识到的是,金融市场对宏观信息的定价并不总是有效的,也就是宏观信息并不总是能完全反映在市场定价中.其原因在于,有交易价值的宏观研究需要非常昂贵且众多的资源支持,但投资机构往往只会在其潜在回报大于成本费用的时候才会进行支持,这就导致绝大多数的研究预算只放在能快速出成果的领域,也即当下信息有效性较低且具有规模交易潜力的领域.有效性和盈利性之间因此有不可调和的矛盾.我们观察到市场上主流的投资策略比如CTA和Carry等都明显缺乏宏观经济数据支持,这也造成了信息流的顺序传播性和市场明显的羊群效应.
因此,进行深入的宏观研究会带来巨大的附加价值,能帮助投资者成为宏观趋势的引领者,而不仅仅是趋势的追随者.此类研究的关键是建立坚实的理论逻辑框架,在此基础上可应用现代统计学工具从不同数据中获取可靠的交易因子.
但需承认的是,宏观经济数据往往需要二次加工后才能使用,且其低频性和滞后性饱受诟病.幸运的是统计编程软件等的进步让处理宏观信息的有效性变得更为容易.我们可以很方便的通过API来访问相关的经济和市场数据库,研究经济和市场的时间序列的作用,并通过R或Python等编程工具来处理相关数据.
对宏观信息有效性的量化上大致可分为三步:首先是良好的深度数据处理,将原始的宏观数据(或文本信息等)转换为干净且有意义的时间序列,其频率和时间戳与市场价格序列保持一致.其次是统计学习,比如监督学习(supervised learning)与非监督学习(unsupervised learning)等.最后是回溯测试,验证学习过程的价值性和宏观交易策略的商业价值.
二,宏观趋势的最佳实践
众所周知,宏观趋势的把握是无比困难但却极其重要的.例如经济增长因子在沪深300和中证500的资产波动中贡献均超50%.尤其是,当宏观面的长期展望并没有被"锚定"时,趋势期望值的变化会是非常典型的市场价格推动力量,其中一些意料外的经济数据变化会在很长的一段时间内对资产价格起到引导作用.
举例来说,预期通胀上涨和失业率下降往往会导致较高的低风险债券收益率;国内建筑业等商品密集型行业的波动,会驱动全球原材料(基本金属等)的波动;加拿大和澳洲等商品属性很高国家的出口价格变化有助于解释甚至预测其汇率波动等等.经济活动的变化往往会产生很直接的资产价格方向性效应.
同时,宏观趋势的影响也可能是多重的,需要认真区别对待.比如,扩张性金融状况对股票市场的影响就具有两面性,主要取决于正增长效应与增大系统脆弱性这两者之间的平衡性.为此可以通过区分短期(收益率冲击)和中长期(杠杆率增加)等进一步分析.
在对宏观趋势的定量化过程中,由于可以使用的宏观数据非常繁多,有必要浓缩为少量的可管理的,并且有实际意义的指标集合.宏观趋势指标的数据来源主要有三类:
(一)经济数据
常规发布的经济数据存在较大的滞后性和事后修订性,难以在回测场景中准确表达当时的真正历史状况.并且一些重要的宏观信息因为需要各种合理的判断决策和经济建模,加上更新频率较低等,并不能直接放到交易系统中,需事先进行建模量化转变.
这里与数据挖掘不同,我们需要事先构建合理的理论结构,也即对观察到的数据和设想的宏观经济趋势之间建立合理的连接关系.然后使用统计学方法来进行降维( dimension reduction)和临近预报(nowcasting).近年来,动态因子模型(dynamic factor models)是一种很流行的做法.通过动态因子模型,在多个高维时间序列数据中提取出相对较少的动态公因子变量,进而可以利用动态公因子的变化情况对经济序列进行预测,将数据系列的信息转换为单一趋势.
(二)金融市场数据
与经济数据相比,金融市场数据的获取速度更快且频率更高.但由于单个市场价格中往往会反映出多个不同宏观因子的影响,从中提炼出特定宏观因子的趋势信息也具有相当挑战性,同样需要理论建模和统计手法来处理.
与经济数据不同的是,对金融数据的处理需要更广的全球视野.特别是美国金融市场具有很强的全球影响力,美国货币政策变化不仅对美元汇率产生重大影响,而且对外币风险溢价产生重大影响.同样,长期美国收益率中的期限溢价一旦被冲击,也将会对其他全球市场的期限溢价产生持续影响.跨资产类别的视角也很重要.例如,股票投资者一般会更多地关注公司收益前景,而固定收益投资者则更多地关注宏观经济趋势和货币政策.但如果一个市场快速反映价格信号,则其他市场的投资策略通常可以从这个市场提供的信息中受益.一般来说,对通胀等宏观信息,债券市场比股票市场反应更灵敏.
(三)专家判断
专家判断是对数据统计分析的有效补充.专家可以解释数据的真实含义(而不是数据标签所示的),也可以帮助检测数据失真性.数据分析需要及时地提供有关数据异常的分析,例如监管,自然灾害等对增长的影响.
简而言之,经济数据能建立起金融投资和经济现实之间的直接联系,市场数据则能告诉我们经济数据中没有包含的经济趋势和金融市场状况,专家判断则对建立稳健的理论和选择正确的数据至关重要.
三,市场情绪的量化补充
需要特别强调的是,切不可认为市场会自行按照宏观趋势发展,宏观分析往往只是推演长期可能出现的变化.但短期限内,市场中的资金流动更能影响价格波动.想要摸准市场,不能忽略对市场玩家的行为分析和追踪.短期来看,交易更像一个资金博弈的游戏.如果市场头寸极度拥挤,即使宏观发展完全如预期所料,也很难进一步刺激市场,反而容易形成严重的头寸踩踏.
对市场玩家的行为特征有很多不同的研究路径,但都需紧跟市场潮流.现代金融市场的发展,央行的非常规货币政策,导致越来越多的交易策略(风险平价,波动率目标和CTA等等)本质上都成为看空波动率的交易.所以追踪期权市场的结构变化,可以对市场情绪的把握起到事半功倍的效果.
比如,一旦市场上积累的伽玛(Gamma)风险敞口达到高位,就特别容易引起市场的暴涨暴跌.所谓的负伽玛效应(negative gamma effect)指的就是,当基础资产价格波动触发较多期权变成平价状态时,作为期权卖方的机构基于风险审慎,将不得不卖出标的资产来控制整体市场风险,这将反过来进一步压低基础资产价格,导致更多的期权变成平价状态,并带动趋势交易和波动率交易入场,形成恶性循环.
RiskMacro在这一领域进行了持续的深入研究,并在网站免费公开了部分情绪指标以帮助广大投资者做出投资和风控决策.比如图1是对标普500期权市场的追踪实例.Gamma-Skew是追踪市场Gamma风险敞口不均衡度的情绪指标,实证显示与市场价格(经过Delta中性调整后)的变动具有明显的正相关.因此通过对Gamma-Skew的追踪能较准确把握市场价格的潜在拐点,对短期内市场波动起到良好的预警作用.
对从事大类资产配置的机构来说,可以进一步将对长期宏观趋势预判和短期市场情绪结合并融入投资组合中,对Alpha和风险进行分离和管理,建立资产配置组合的宏观风险管理模型.
比如,假定我们的投资组合有沪深300指数,国债总财富指数,企业债总财富指数,CRB指数,布伦特原油和Comex黄金,我们期望的宏观风险暴露主要有经济增长和通胀(以及利率和信用)等.
假设我们计算获得的宏观观点是长期看多通胀风险但潜在经济下滑会拖累资产表现(滞涨环境),短期内则是避险资产(黄金,国债等)的市场看涨情绪均已处于极度高位.
我们可以以滚动5年的数据计算资产协方差矩阵,构造风险平价组合.以此组合为基准,设定目标宏观风险为每期减少一定的经济增长Beta暴露,增加一定的通胀Beta暴露.同时将市场情绪指标作为调仓参考标准,将组合波动率最小化作为目标函数,最优化求解出每期不同资产的配置权重.
因为可以将目标宏观风险暴露(风险端)和优化的目标函数(Alpha端)进行分离并输入组合优化器管理,某种意义上实现了从宏观分析到投资组合风险配置全流程的量化和智能化操作,能大大提高投资回报率及其稳定性.
限于篇幅不能一一详述,有兴趣的朋友可进一步交流切磋.