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量化研究新思维(十二)——先锋基金的资本市场模型(VCMM)

作者 : 海通量化团队 311 0 0 01月04日

重要提示:《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施,通过本微信订阅号发布的观点和信息仅供海通证券的专业投资者参考,完整的投资观点应以海通证券研究所发布的完整报告为准。若您并非海通证券客户中的专业投资者,为控制投资风险,请取消订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号难以设置访问权限,若给您造成不便,敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相关人员为客户;市场有风险,投资需谨慎。


参考文献:

1. Davis, J., Aliaga-Diaz, R., Ahluwalia, H., Polanco, F., Tasopoulos, C., 2014. Vanguard Global Capital Market Model.

2. Feunou, B., Jahan-Parvar, M. R., Okou, C., 2015. Downside Variance Risk Premium. Available at: http://dx.doi.org/10.17016/FEDS.2015.020.

3. Papailias, F., Liu, J. D., Thomakos, D. D., 2017. Returns Signal Momentum. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2971444 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2971444.



1
先锋基金的资本市场模型(VCMM)


先锋基金的资本市场模型(Vanguard Capital Markets Model,VCMM)是公司的核心专利。作为一台金融市场的模拟引擎,它能够帮助客户做出有效的资产配置决策。VCMM由两个主要元素组成:(1)一个全球动态模型,能够模拟各种资产类别的收益分布;(2)一系列资产配置工具,可以为投资者在寻求合理的组合构建方案的过程中提供辅助。


VCMM的资产收益模拟模型有四大特征。一个概率分布框架、前瞻性的收益假设、依赖当前的市场状态、以及使用非正态分布。


第一,  VCMM在得到前瞻性的收益分布时,明确纳入了当前的市场状态,且充分考虑到了时变的风险因子和风险溢价。VCMM所基于的长期均衡条件同时依赖定性和定量两方面的因子,皆由先锋基金投资策略组中有经验的分析师确定。


第二,  作为资本市场和全球经济的综合模型,VCMM结合了宏观经济和金融市场两方面的变量来定义风险因子。在这个体系中,投资者可以评估利率、通胀或经济增长的预期变化对他们组合的影响。


第三,  VCMM提供的是前瞻性的预测,而非依赖历史轨迹去推断未来,它根据模型输出的收益分布建立自己的情景。这种从分布出发的方式使得投资者可以事先知晓整个投资周期内,那些过去未曾出现,将来却有可能发生的极端风险事件。


第四,  通过关注模型输出结果所覆盖的区域,而非某个单点的预测,VCMM将统计的不确定性纳入了预测。在我们看来,合理地处理统计的不确定性,对任何一个分析模型而言,都是非常重要的一项能力。而这种不确定性也为投资者评估那些事前未曾预料到的风险提供了强有力的框架性工具。


2
下行方差的风险溢价



近来,有关资产定价的研究发现,方差风险溢价(VRP)对于股票市场在短期(特别是1个季度)内具有较好的收益预测效果。而且,方差风险溢价还能解释股票收益在时间序列上的一部分波动。


由于投资者偏好正面的不确定性而厌恶负面的不确定性,我们认为可将方差风险溢价(VRP)进一步分解为上行方差风险溢价(VRPU)与下行方差风险溢价(VRPD),两者都是对于偏度风险的度量。进一步的研究发现,下行方差风险溢价是方差风险溢价的主要组成部分。整体上看,80%的方差风险溢价是由于投资者承受了下行方差风险而产生的。此外,偏度风险溢价(SRP=VARPU-VARPD)对于股票未来超额收益也具有十分显著的预测效果。


综上所述,下行方差风险溢价与股票未来收益显著正向相关,偏度风险溢价也与股票未来收益之间存在显著的相关性。此外,对偏度风险溢价的敏感性分析发现,收益预测的有效窗口期为未来1个季度,这极好地填补了技术面指标的短期收益预测与基本面指标的长期收益预测之间的空白。


3
收益信号动量


和过往的研究不同,我们提出了一种基于历史收益率符号的新型动量——收益信号动量(以下简称RSM)。根据回看期内日收益信号数据的均值可以预测下一期正收益信号的概率,当它高于概率阈值时做多,反之做空。与传统动量策略,例如时间序列动量(TSM)和横截面动量(XSM)不同,RSM策略的一个关键优势是使用了回看期内的全部信息。


我们采用55个不同品种的历史数据进行实证研究,以12个月为回看期,每月计算一次信号构建RSM策略,并与三组对照基准进行比较,分别为:等权多头组合、简单移动平均策略组合(SMA)和TSM。所有组合均采用波动率调整权重。


结果显示,当概率阈值小于等于0.5时,RSM策略的表现均显著优于其他策略;当概率阈值被固定为0.4时,RSM策略表现最佳,夏普比为0.962,最大回撤为19.5%,并显著优于TSM策略(夏普比0.792,最大回撤29.1%);采用滚动12个月的回测最优值作为时变阈值构建具有实际意义的RSM策略,其最终表现接近阈值固定为0.4的情况。夏普比为0.916,最大回撤为26.8%。


业绩归因分析显示,收益信号动量与市场因子和其他动量因子都具有较高的相关性,无法被视为一种独立的风险溢价。不过,它同时也具有0.27%-0.58%的显著Alpha,因而可以作为其他动量因子的一种有效替代。


4
风险提示


市场系统性风险、模型失效风险、海外与国内市场结构差异风险。


特别声明:本篇报告的结果均由数量化模型自动计算得到,研究员未进行主观观点调整;数据源均来自于市场公开信息。


联系人: 冯佳睿,021-23219732

                 袁林青,021-23212230.

                 梁    镇,021-23219449.


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