弱经济周期下的绝对收益策略展望

弱经济周期下的绝对收益策略展望

1.1 国内宏观经济现状

2016年初,权威人士将当前中国经济定调为“L型增长”,该提法引起国内外的热

议,关于L型的具体形态更是众说纷纭,但不容臵疑的是L型的判断是对当前国内经

济最为形象的描述,与此同时,经济增长放缓、利率下降则是既定的事实,截至2016

年底,中国经济依然未走出L的长尾。

展望2017 年,国内经济大概率将延续长周期的底部,经济仍存在下行压力,而

供给侧改革的深入推进则压缩了下跌空间,经济增长及通胀同时持续减弱的经济周

期波动乏力现象,即所谓的弱经济周期。

弱周期下的投资决策举步维艰,自2015年下半年股市暴跌以来,市场上就开始

兴起关于“资产荒”的担忧,实际上资产荒并非指市场缺钱或缺资产,而是指资金没

有好的投资去处,投资的收益与风险(成本)不匹配,从而造成优质资产稀缺。“资

产荒”背景下,投资者追逐绝对收益的难度伴随需求日益攀升,通过量化投资赚取绝

对收益是许多“宽客”的燃眉之急,更是职业的最大追逐目标。

1.2 量化现状及前景分析

回顾2016年,量化领域的绝对收益策略举步维艰,期指受限下的流动性骤失及

基差长期贴水,让所有量化策略面临重大考验,常规的Alpha对冲策略没那么好做了,

大盘的窄幅震荡让许多以追踪趋势为主的传统CTA策略也纷纷失效,而新兴的期权

品种依然处于推广完善阶段,尚未成气候,唯有大宗商品大起大落,受到许多投机

交易者的青睐,此外,资产荒下以大类配臵为突破口的公募FOF业务也渐渐落地…

面临压力与新机会并存的2017年,量化绝对收益策略路在何方?

根据投资者开展时间及参与程度,国内量化领域绝对收益策略可大致可分三类:

权益对冲、CTA及大类资产配臵。本文将基于目前A股实际情况,对三类策略方向的

现状及2017年的策略思路进行梳理和总结。

(1)量化对冲

量化对冲包含两个部分:量化选股及风险对冲。

2010年自沪深300股指期货的诞生将A股带入量化对冲元年,量化对冲便成为投

资者追逐股票绝对收益的又一利器。2015年上证50及中证500期指携手上市进一步丰

富了风险对冲的工具,也加大了量化对冲投资者的选股覆盖范围。其中量化选股常

用的策略包含风格选股和事件驱动等,而对冲工具除了股指期货之外,也有少数机

构采用融券做空或运用期权进行灵活对冲。

2015年股灾以来,期指受限并长期处于贴水状态,这给量化对冲带来巨大困扰,

许多量化对冲策略收到重击。而展望2017年,期指有望一定程度放开限制,流动性

的逐步恢复也值得期待,但策略仍然需要做好继续面对负基差的可能,此背景下,

唯一的应对策略是主动暴露敞口,以可控的风险换取收益的增强。其中选股端可以

选择在少数风格上加强暴露,同时辅以行业轮动及事件驱动等策略;而对冲端方面

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金融工程|专题报告

则可对期指进行轻仓位择时,其次根据不同市场情景,运用期权进行灵活对冲也是

值得投资者研究和储备的方案。

(2)CTA 策略

CTA是国内近几年另一类获取绝对收益的主流策略,目前国内CTA产品可参与

的品种主要包括商品、股指期货、国债期货及期权等。其中股指期货自2010年上市

之后,凭借其良好的流动性和相对平稳的日内波动特征成为许多量化投资者的首选,

但自从2015年9月期指交易规则有所改变后,股指期货成交量大幅缩减,流动性已经

和当年不可同日而语。反观商品不仅在2016年涨幅可观,波动空间更是大幅提高,

这给许多以追逐趋势为主的CTA策略带来了潜在的盈利空间,展望2017年,商品依

然可能是CTA的主战场。

(3)大类资产配臵

随着经济步入L型,资产荒及低利率背景下,单资产投资难以获取稳定绝对收益,

盈亏比极不平衡,而运用组合投资理念进行分散投资则成为控制风险同时获取绝对

收益的重要方法,通过跨市场、跨资产类别甚至多策略配臵,既可以平滑投资风险,

同时也能使得资产组合的收益更加稳定。

一直以来,国内可选的分散化投资品种比较局限,所谓的大类配臵策略通常指

的是股债混合策略,而近年来证监会逐步加大创新步伐,未来可供配臵的新品种会

越来越多,有利于大类配臵的实施。

大类配臵的经典策略有均值-方差、BL及风险平价等策略,策略核心在于识别并

预测各类资产的核心风险,并运用模型实现风险分散。然而国内外的大类资产数量

及波动特征有较大差异,因此海外经典模型在国内的实际应用中需要进行本土化改

进。

随着《公开募集证券投资基金运作指引第2号——基金中基金指引》的发布,公

募FOF也宣告开始扬帆,国内多家基金公司大力发展工具类产品线,为迎接FOF最后

落地做准备。截止12月16日,证监会首批受理了28只公募FOF产品申报材料,面对

2017年即将到来的“资产配臵”潮流,策略层面上应如何应对,各类品种的又能否满

足大类配臵的真正需求?基于海外成熟经验及传统模型,结合国内大类资产特征我

们提出了改进的思路。

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