“金麟2015·量化投资与对冲基金年会”在北京举行，本届年会主题是“改革开启新征程”。图为太平洋资产管理有限责任公司量化投资部总经理黄广。(图片来源：新浪财经)

　　新浪财经讯 3月28日消息，中国证券投资基金年鉴、中国金融技术研究院、中国人民大学汉青经济金融高级研究院主办“金麟2015·量化投资与对冲基金年会”3月28日在举行，本届年会主题是“改革开启新征程”。太平洋资产管理有限责任公司量化投资部总经理黄广表示，用非常科学和系统的方法配置阿尔法，从而达到足够的分散风险，并且是一个容量很大的策略。其实我们作为保险资产管理，对于策略我们要求比一般的咨询管理更高，它主要体现在这几个方面。我们对风险的承受能力非常严格，对风控的要求也非常严格。

　　以下为嘉宾发言实录：

　　这是我第二次参加金麟量化投资会议，去年我也在这里。上午听了那么多嘉宾精彩的分享，我也觉得特别有收获。

　　今天上午大家更加侧重对于策略的介绍，特别是田总介绍她在A股阿尔法的实践。我们团队也在这块做过相同的工作，并且也感觉到整个市场阿尔法，虽然在去年12月份有一些振荡，有一些回撤。但是整体来说，跟全球市场比也是非常好的。我们在A股不仅历史回测有这么高的夏普比例，而且在实践中确实能够实现的。这点也证明市场存在着非常好的机遇，对于我们实现长期稳定的收益率充满了信心。

　　今天我想着重跟大家讲马上要进入实施阶段的策略，就是怎么样在一个对冲基金蓬勃发展的时代，把市场上最好的阿尔法都能够挑选出来。用科学和系统的方法配置阿尔法，从而达到充分分散风险，打造一个大容量的策略。其实我们作为保险资产管理，对于策略要求更高，主要体现在对风控的要求非常严格。不管什么策略，我们对回撤有着非常苛刻的要求。

　　比如说基本上不允许有5%以上的最大回撤，其次我们对容量有要求。大家也知道，在量化投资领域有非常多的策略，有一些小众的策略阿尔法非常好。但是它的容量是有限的，从一个亿到十个亿，它会遇到容量瓶颈。

　　其次就是对策略的长期稳定性有很高的要求，比如说有些策略的生命周期很短，阿尔法衰减很快。有些策略它暂时会出现一些机会，比如说我们说的无风险套利等等一些策略，但是它不是长期稳定能够获取阿尔法的策略。从这几点要求来看，任何单策略对我们来说都有这样的局限。所以我们把思路转到配置对冲基金的组合上面。因为一个组合它对这三点都是可以满足的，其次一个组合的风险肯定是低于单策略的风险，如果组合的配置是比较科学的，组合的容量肯定要大于单策略的容量。组合可以充分的利用市场的新型投资工具进行创新，并且它可以不断寻找和加入创新的阿尔法进来，从而满足长期和稳定性的要求。

　　今天我大概向大家报告一下我们做的研究，并且是我们马上要实施的对冲基金母基金的投资。我们先简单回顾一下国外对冲基金母基金的发展，在国外叫对冲基金的黄金十年，就是从1997年到2007年金融危机之前。这样一个发展的过程，大概是十年增长了15倍，是非常迅速的增长。基本上我们在整个比例占比上，单策略和FOHF策略占比是各一半，我们可以看到这条曲线，为什么从07年开始有非常迅速的发展呢？很重要的原因是美国成熟的大型机构在九十年代初开始资产配置倾向于绝对收益和对冲基金的配置。这跟我们在八十年代耶鲁基金会提出来的另类投资的配置方案有关系。大量的养老基金和保险，还有就是大型的机构投资者，家族信托等等都把对冲基金作为一个主要的配置，这个造成了整个市场黄金十年很重要的原因。

　　其次跟当时的创新金融产品不断的蓬勃发展，容量与流动性提高相关。我们看到国外经过了这样的过程，FOHF的发展跟单策略的发展起到相互促进的作用。

　　中国市场自从去年年初基金备案制开始实施以后，不断有新兴的策略和新的基金大量涌现。并且也是为市场创造了很好的阿尔法。但是现在目前的现状也有问题，一会儿我有数据说明，基金的同质化很严重。基本上以前的阳光私募，还是后来我们说的量化，他们在阿尔法获取上面缺乏多元性。阳光私募跟贝塔的关系比较大，因为对冲工具的缺乏，可能还会在今天上午田总介绍的，在风格风险控制上和风格风险暴露度控制上面都有一些欠缺的地方。从而造成了在黑天鹅的情况下可能会出现回撤的情况。

　　虽然我们有同质化的问题，基本上到目前为止我们策略的多样化已经足够提供给我们分散风险的工具和平台。大家可以看一下风险与收益的配比图，它更多的告诉我们，我们能画出一个连续的曲线，它都会有相应的策略提供不同风险下的不同收益。从这个层面来说也为我们做对冲基金的配置提供非常良好的基础。

　　为什么分散化的投资能够降低波动率，我们可以看一下集中投资的缺陷，大家看到这个图，其实我们把这个图画出来，也跟这个图是一样的。也就是说，我们每一种策略不管是指数，不管是投资品种或者是策略，它都会有一个涨跌的周期。它可能连续两三年比较不错，然后进入两三年表现很平常的时期，所以在这个层面上面如果我们做配置，很难预测第二年市场的情况会怎么样，这也是当时我们在美国大型的资产管理机构做配置面临很有挑战的问题。在传统模型下做一个投资组合，必须要把预测的收益率、预测风险和资产相关性要做为输入条件到里面，然后产生最优化的组合。而预测往往是不准确的，不准确的输入直接导致模型与现实结果的偏差。

　　所以从这个层面来讲，我们对配置有了更高的要求，我一会儿讲配置方法。现在基金也是存在着规模比较小的问题。其实这个问题存在正好证明市场非常有机会，因为大部分基金都在五个亿以下的规模。其实五个亿以下是很小的规模。这是对机构投资者和对冲基金母基金的管理者有利的地方。正因为这个策略都很小，所以机构投资者和母基金的介入可以有更多的议价能力。因为对冲基金前期的发展更需要的是长期稳定的资金，而不是费率。这点可以集中来投资的方式，来达到投顾和投资者的双赢。因为投顾它也需要长期稳定的资金来管理，投资者他希望通过母基金来分散他的管理风险达到更稳定的收益。

　　我们跟别人不一样的地方，我们除了一些基础的数据收集以外，我们更倾向于考察一个团队的知行合一的能力。因为我们的有时在A股量化市场，我们经过很多年，我们团队的成员都是中国第一批做量化投资的。基本上目前有的对冲策略和量化策略，我们团队的成员都有过比较实战的经验，并且在这个领域做的比较好。所以在这点上，我们能够充分的了解策略，并且跟踪策略达到知行合一。因为配置的风险在于你理解策略和你实际得到策略的回报产生很大的差异，这是最大的风险点。所以我们在知行合一这方面是非常强调的。

　　我们可能更注重对新兴策略的投入，在美国我们的做法是看一个基金过去十年的表现。但是在中国公开业绩超过三年的很少。并且有一些新兴策略，最近这两年金融工具不断的出现，不可能有公开业绩。所以在这个层面如何判断团队，就是如何挑选投资顾问，判断这个团队他对策略的把握，以及他真正的投资能力，这其实对我们是一个很高的要求。我们团队本身是国际化的团队，以前都是在海外从事量化投资和对冲基金投资的。所以在这点上我们的优势是，我们可以从一个很专业的角度对这个团队进行评估，真正可以在即便是业绩记录很短的情况下，我们也有能力找到真正有实力的团队来实现我们的阿尔法。

　　我们整个配置模型，我想主要分为两块，第一块除了刚才的定性分析以外，我们有非常完整的定量分析系统。这样的策略，它在什么地方用了多大的风险，在那个地方挣了多少钱。所以我们会把基金的回报和风险分解到几十个因子上面，每一个因子我们都会非常详细的考量。我们最担心的是知行不合一，譬如策略强调的是选股的能力，但是收益来自于期货交易。所有这些我们想在整个策略层面要做到足够的分散风险，我们必须要彻底的了解策略，并且分析策略是否按照它既定的投资流程来走的。所以流程是第一的，怎么样确保它确实在实现自己的投资理念和投资哲学，我们靠我们非常强大的绩效分析的系统来做。我们会把所有的业绩和风格做一个分析，在分析中我们可以看出你的投资能力强在什么地方，是否是你这个团队真正的能力，是否像我们以前接触的或者是我们大家约定的一样，你这块能力确实体现出来了。

　　下面是我们做的简单的因子，还没有包括我们因子库里面所有的因子，只是因子的一部分。我们可以把每个策略的收益和风险都分解成几十个因子，这些因子它有很多，有股指的因子、风格的因子、行业的因子、流动性的因子等等，我们会做一个非常全面的考量。

　　我举了一个简单的例子，用我们一部分因子来分析阳光私募的投资能力。大家从图表上可以看到，阳光私募它真正的投资能力是创业板上面。大家看到蓝色的柱子是收益，红色的柱子是风险，风险占整个投资组合的风险占30%，但是它创造了60%的收益。也就是说它在创业板的选股的夏普比例达到了2以上，所以它的投资能力在这方面得到了充分的体现。

　　如果我整个投资对冲基金的组合中间，我需要对创业板有这样的风险窗口或者我需要分散一部分的资金到创业板，我会选择这一部分资金作为投资标的。我们还有其他的因子，它从全面360度的角度来衡量怎么样真正了解一个策略所跑出来的历史业绩，真正了解它的风险和收益的特点，这套系统起到了非常好的作用，也是非常客观的。

　　我们的资产配置经过了三个时代，第一个是股票和债券结合的时代，就是我们说的60%的债券，40%的股票，我们叫平衡型，在七十年代都是靠这样的比例来配比的。到了八十年代，耶鲁基金会把我们的另类投资，就是对冲基金投资和PE投资，把它介入到整个资产配置模型里面来，这其实就是说，从两个出发点来看这个问题，它的风险属性完全不一样。因为一个对冲基金它本身是产生绝对回报，它跟股票和债券的相关性比较低，这块是能够降低整个组合的风险。PE投资，包括一些商业地产的投资，这些投资品类它更多的是牺牲一部分的流动性来换取超额的阿尔法。所以这是我们说的第二代投资。但是第二代资产配置模型在我们08年的金融风暴里面受到很大的挑战，当时我记得是这些大学的捐赠基金，包括一些主权基金都是用第二代投资方法，当时的回撤损失都在25%以上。你对风险的认识跟实际发生的有很大的偏差，所以在这个过程中间从08年开始，对冲基金开始提上了第三代配置模型叫做风险等权模型。

　　我们整个配置模型就是基于在这个基础上，当然这个模型的细节我不多谈了。因为我们也是过去很多年都在这上面用了很多时间做研究的。包括怎么样模拟相关性，因为相关性是静态的相关性，怎么样使它的相关性符合我们衡量各个策略，这本身就是一个，如果上网搜索的话有上百篇论文。

　　还有怎么样防范我们说的风险，我们要做的就是找出最实战的模型，我们认为跟实践最贴切的模型，经过我们自己的开发，把它真正的变为一个非常现实的应用，这是我们的优势。所以在这个方面，我们应该是非常系统全面的把风险配比引入到整个投资组合里面。也就是说，我可能不去预测它的收益率是多少，我也不去人为的主观做我要重配或者轻配什么样的策略，主要是我的配置都是把他的风险分散最大化为目标。所以在这点上，我觉得我们的实战效果非常好。

　　其实越来越多的策略产生对我们有非常大的利好，只有更多的金融工具产生，风险的分散度才会提高，风险的分散度提高它会降低整个投资组合的风险。从而提高整个投资组合的比例，这是非常厉害的。我们通过量化的方法，刚才说了没有主观判断，我们做了全市场的筛选，大概筛选15到20只对冲基金做了一个配置，配置的效果相当好完全出乎我的意料。在过去两到三年历史回撤，我们从去年九月份开始有了真正的跟踪，跟历史回撤非常吻合，特别在12月份黑天鹅事件，风格急剧转换的时候充分的证明我们这个模型非常稳健。

　　我记得去年11月是正收益，12月基本上是平的没有亏钱的。因为当时有一些策略的互补，比如说趋势跟踪的策略表现比较好。所以策略的互补性和风险分散的优点充分的体现出来。大家可以看到这个曲线，这个曲线是非常漂亮的。我们测算下来历史回测夏普比率有3.6，是非常好的投资品种。并且它可以非常适合大资金、大容量资金的投入。我觉得还有一个优点，这个策略其实它跟单策略不一样，它的阿尔法会越做越好，越做越多。因为随着我们创新工具的不断出现，其实每一个创新工具出现的时候，在市场上都面临很多投资组合的丰富化和策略的多元化都会带来超额客观的绝对收益。这个收益我们用母基金的投资能够在第一时间参与这个新产品，并且能够获得这部分的收益，这是这个策略非常好的一点。

　　我们是半年调一次仓，也可以每个季度调仓，测算的结果差不多。每半年都是正收益，非常稳定。而且最大的回撤大家刚才看了不到3%，所以这样一个稳健的策略，现在得到了很多银行和保险机构的认可，现在我们要进入实际的操作落地运行的过程。但是在未来在这样的平台上会有更多的策略来涌现，大家从这样一个机构投资者的角度，更成熟的投资者的角度来跟最好的阿尔法对接，从而给投资者带来非常稳健的收益，我的分享就到这里，谢谢。

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