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线索Clues | 理性投资 |
《线索Clues》编缉部注意到,在全球市场大幅波动时期,国内投资者对海外市场的关注度明显上升。这对我们提高海外市场行情、资讯的时效提出更高要求。
我们认可,金融市场通常是价格发现效率最高的场所,交易活跃品种价格变动的背后,往往隐含了对某些信息的“定价”,循着价格变化,可以有针对地寻找驱动市场的因素,进而梳理投资线索,为不同投资期限的投资组合提供决策参考。
作为“全天候”市场观察者,我们重新梳理了几个常用工具。希望这些基于市场行情开发的工具,能够对用户提高信息吸收效率有所帮助。
工具1——温故:“秒读”全球资产表现
《线索Clues》选择了一批具有代表性的、主要在美国市场的交易所交易基金(ETF),作为不同资产类别的“代理”(proxy),通过它们的行情快照,用户可以迅速把握市场在特定时间窗口的表现,最小时间窗口为一个交易日。
值得注意的是,在对较长时间窗口的数据进行统计时,请选择“前复权”参数,抚平某些证券分红派息,或拆并对价格产生的影响。
点此查看全球市场“黑色星期一”资产表现
工具2——知新:跟踪“盘前”、“盘后”
盘前、盘后行情为美股投资者所密切关注。基于前述背景,越来越多非美股投资者也对这些数据感兴趣,或者有实际需求。
了解美股市场开盘前、收盘后的行情风向,可以通过不同途径。例如衍生品市场,包括在期货交易所上市的三大股指期货——道指期货、标普500指数期货(ES)、纳指100期货。投资者也可以通过比美国开盘时间更早的欧洲股市,如伦敦证券交易所(LSE)上市交易的跟踪美国股市的ETF行情寻觅端倪。有些更小众的选择,如在差价合约(CFD)经纪商(spread bettor)渠道获得近似于期货走势的行情。
新浪财经提供的美股盘前、盘后行情,涵盖纽约证券交易所(NYSE)、纳斯达克交易所(NASDAQ)和BATS交易所(已隶属于Cboe)上市的股票、ETF。
通过《ETF精选》的“盘前盘后”查询功能,用户可以方便通览代表性的ETF非常规交易时段的行情。这些基金很多属于高流动性的跟踪主流指数的产品,用户可以通过它们的盘前、盘后行情及时了解市场风向。
盘前、盘后交易是美国主流的证券交易所常规交易时间(trading hours)以外的交易时段。盘前(pre-market)交易时段,指交易日美东时间(EST)4:00—9:30,对应的北京时间为16:00—21:30,在美国冬令时则错后一小时,即17:00—22:30。盘后(post-market,或after-hours)交易时段,指交易日美东时间16:00—20:00,对应的北京时间为次日的4:00—8:00,在美国冬令时则错后一小时,即5:00—9:00。盘前、盘后交易延长了交易时间窗口,因此也统称为“延长交易”(extended trading)。但这些交易时段通常意味着较低的成交量,更大的价差或“滑点”,对于普通投资者,未必是值得参与的时段。
点此查看美股市场ETF“盘前盘后”行情
工具3——先做最坏打算:衡量证券的波动风险
理性的投资者在做出投资决策之前通常进行不同假设条件下的情景分析(其中包含可能出现的最坏结果),并赋予每种结果一个概率权重,依此决定是否“押注”。
在市场剧烈波动,尤其是在短时间内遭遇重大下挫时,一些投资者“夜不能寐”,原因是承担了超出个人偏好的风险。
如果用量化指标去衡量这种“风险”,比较常见的是历史波动率(volatility)、最大回撤(maximum drawdown)。基于前者可以推算出证券在不同时间周期(如日、周、月等)的“合理”价格波动范围,后者则可以给出一个更直观的经验——投资该证券曾可能遭受的最大损失。
例如,在2017年到截止2020年2月末这段时期,国际基准ICE布伦特原油期货合约(OIL)曾出现超过40%的最大回撤,这是原油产品投资者可以方便借鉴的历史数据。
《线索Clues》为用户提供了一套可以简单计算上述风险指标的工具。
点此查看案例:2020年年初以来沪深股市部分指数的“风险”
工具4——配置与分散:基于价格表现相关性
相关性是构建投资组合必须考量的因素,它决定了投资组合各个组成部分能否起到相得益彰的组合效果,规避或减轻在市场大幅调整时期出现一损俱损的局面。
不论资产配置(在不同的资产之间,如股票、债券等分配资金),还是分散投资(在同一资产类别内部进行细分),都需要考虑组合当中各个标的价格走势相关性。全球最大的对冲基金桥水(Bridgewater)创始人瑞·达利欧(Ray Dalio)更将基于相关性分析的有效的分散组合比喻为投资的“圣杯”。
我们会因近期美股仓位缩水的同时,拥有相对坚挺的A股持仓,或避险贵金属,而感到一丝安慰。对于固定收益组合多元化,投资专家更加在意考虑负相关的资产组合。
相关性的基本衡量指标是“相关系数”(correlation coefficient),由资产价格的历史行情数据统计获得。理论上,有了相关系数、波动率,投资者就能计算“贝塔系数”(β coefficient),一个用来衡量投资标的相对于其市场基准的弹性的指标。而指数基金(包括指数型ETF)就是博取贝塔收益的一种优良工具。
《线索Clues》提供了一套可以简单计算不同资产价格相关性的工具。
需要注意的是,历史数据不代表未来表现。相关性是一个动态指标。因此我们不能“刻舟求剑”。
点此查看案例:部分资产(或代理)最近五年的相关性
工具5——DIY:寻找投资组合“灵感”
对于了解基本的组合构建原理,希望一试身手的用户,《线索Clues》为他们提供了一套可以简单计算组合绩效的工具,该工具能快速回测(backtest)模拟组合的历史表现,包括组合的波动率、最大回撤等,通过不同资产之间的配置,同一资产内部的分散,权重的自定义,调仓的频率,获得不同的业绩表现。“单位净值曲线”将为用户展示更直观的回测结果。
需要注意的是,作为一个简单工具,它在计算过程中不考虑可交易性、交易成本。不过,我们相信在数以万计的ETF样本空间中,通常存在足够的选择空间,使得策略可实施。
点击这里查看案例:60/40全球股债组合最近一年的表现
当然,除了数据与工具,资讯也是投资过程需要保持更新的。《线索Clues》编缉部每个交易日滚动更新《环球市场胶囊》,力求为用户提供压缩以后的高频信息。而精选、编译的来自国际大型资产管理公司的报告,则为用户提供“大图景”与行业洞察,帮助投资者理性思考。
工具6——ETF重仓股:押“宝”不忘分散
《线索Clues》提供的“ETF重仓股”查询工具,用于以“自下而上”的方式寻找ETF投资标的,适合于希望有所侧重地押注个别股票的基金投资者使用。其反向应用,则是用于“避雷”——避开那些重仓了存在重大利空的个股的ETF。
假设用户看好微软公司(MSFT),通过这个工具可查询到五只持有微软股票权重最高的ETF。该用户可以结合输出结果当中除了权重以外的其它辅助信息,如ETF资产管理规模(AUM),风险-收益特征等线索进行进一步挖掘。
下一期,我们会介绍另外一套工具——ETF资金流向。
我们欢迎用户提供宝贵的意见、建议。
(作者:《线索Clues》编缉部)
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责任编辑:李涛
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