hg8868丁鹏超大规模的资金要赚大钱得靠配置_hg8868

  真正决定的应该是配置,我非常认可这个观点,对超大规模的资金而言,一定需要做配置。实际上赚大钱是靠配置,未来银行保险上万亿的资金,你融不了多少钱,所以大的一定配置。传统的配置两种方式,一种基于资产类别,我们可以分为固定收益、权益、大宗和另类,说到资产配置不得不说均值方差模型,最有价值就是这个地方,只要我的相关系数接近0,我的风险收益可以降低,所以一定在多资产之间做配置。当然大家知道方差模型,理论上很完美,其实不好用,因为很敏感,需要用未来预期的收益率和波动率。

  他还称,传统的配置两种方式,一种基于资产类别,可以分为固定收益、权益、大宗和另类。说到资产配置不得不说均值方差模型,这是最有价值的,只要相关系数接近0,风险收益可以降低,所以一定要在多资产之间做配置。但是同样,方差模型理论上很完美,其实并不好用,因为很敏感,需要用未来预期的收益率和波动率。

  下面是一个环节请杨总做主持人。我们茶歇十分钟

  丁鹏:最后我给大家做一个分享,叫因子评价的资产配置模型,这是学术上面的贡献,一个系统性的总结,因为我也是科班出身的投资经理,这些年赚过钱亏过钱,股票、期货、比特币都玩过,然后思考一些投资的本质的问题,一直思考这样的问题。其实关于国内FOF的问题,我在三年前的报告,我说国内的FOF大多数都是错的,可能很多活不下去。我们发现过去几年大家做的都不怎么样,问题到底出在什么地方?我们现在的FOF其实一开始的问题在于会做各种的尽调,其实这条路一开始就错了。

  所以我们做了一个简化,我们需要找一批观点输入进去,然后进行修正,这是一个人机结合的模型。但是依然对人的判断,非常重要,如果你人判断错误,比如2018年初,如果认为2018年还是一个大的牛市,你一定加大对权益类的配置。所以后来大家觉得还是得做风险配置,所以提出了一个风险评价模型,我们以前是配置资产然后配置风险,这是资产配置一个历史发展,从最初6040到均值方差,最后我们认为我们配置风险,所以前后策略总体来说是错的。那么风险评价模型,后来用了之后觉得它太复杂,而且问题它只能用方差这个指标来描述风险,但是方差不能完全描述风险,我们需要知道下行比例,最大回撤,甚至很多因子和未来收益率的关系并不是相反关系。所以后来重新推导,推导出样的公式,我叫做因子平价模型,分别是风险平价、收益率平价,我们假设风险值是0.1、0.2和0.25,然后通过这个算出来之后合,可以算出来他们的比利是这么多,这个是代表绝对的,那么实战效果如何?这是第一个。我们选用三个资产,沪深300、大宗商品、标普500,我们不考虑杠杆情况下,它居然收益率比任何一个资产收益率都高,但是作为风险却降低了。最大回撤接近于标普500,年化收益14%,我们回去检测发现没有问题,然后做国内的私募和公募组合,选择国债和上证50ETF和中证50ETF,当然这个案例有细分的偏差,这是纯私募组合,这是CTA组合,所以你会发现效果好的惊人,后面三个是有一些问题的,因为选的时候这些私募已经活了很久,所以后面的三个是有偏差问题,在真实交易这肯定打折扣。第一个案例是纯被动,但是它的结果非常好。

  财经讯 3月30日,“金麟2019·第六届量化投资与对冲基金年会”在中国人民大学逸夫会议中心召开,年会主题为“新形势、新要求、新策略”。

  我没办法解释为什么效果这么好,但是确实把同样的数据用其他的模型做了一遍,均值方差包括等权的方式,我们知道等权往往效果很好,但是这个效果比等权好很多。我没办法解释是什么原因,但是最后总结一下对于超大资金规模而言,我们没有做主动管理,因为小资金可以做,大资金只能做被动投资,做被动投资我们不需要做任何研究,也不需要试图寻找阿尔法。第二个这个模型,我们传统的均值方差需要用未来数据,这个完全不需要,只是历史数据就可以了,这样意味着不去做宏观分析,这写在我现在的书里面,大家可以去重新测一下。搞了这么多年,我们用的东西太深了,以至于反而效果也一般。这是最后总结一下,过去这么多年FOF都一般,第一是因为母基金经理没有交易经验,第二我们是不是需要寻找优秀的基金,但是事实上我们发现大多数的私募的平均指数超越不了公募基金,指数基金超越不了Smart Beta,这样的情况我们为什么要做尽调?你无非是用不同的指数,这样就可以了,所以这个东西还是核心所在。我就简单分享这些,我一直在机构里做,现在反而是回归学术做这样的事儿,谢谢大家!

  所以高收益的策略有两个注意的,一个是牺牲风险一个是牺牲资金规模,我们可以知道它隐含这两个问题,我们看到这些有大量的策略,比如说火鸡策略。同样我们可以考虑到为什么这么多年没有见到一个能够常青的基金,比如说它的相关性太强。2018年的时候股票下行的时候,不管买什么股票,有90%的概率都是亏损的,今年也是一样,今年不管买什么股票,90%的概率是赚钱的。所以运气不好的时候是躲不过的。那么回到过去,我越来越相信夏普理论,他认为没有阿尔法,我当时不相信我觉得我做量化当然做阿尔法,但是做这么多年我越来越认可,阿尔法什么程度是有的,资金小的时候有,大家对于超级大资金是没有阿尔法这个东西。我们看到我们过去认为的阿尔法,其实都只是Smart Beta。2017年的这波阳光私募的大牛市,就是价值因子,今年年初买创业板指数,一定会超越大多数私募基金。所以换句话说在这个上面,大多数人是超越不了指数。你小资金可以寻找阿尔法,因为可以做期权,但是超大规模只能做Smart Beta。我们与其去满世界找猪,我们更应该找风口,到底风口在哪儿?

  “现在越来越相信APT理论,没有什么套利,只是风险溢价”,他表示,“真正决定的应该是配置。对超大规模的资金而言,赚大钱是靠配置。”

  我回去看了之后我发现罗斯的APT理论,因为我一开始是赚钱,后来巨亏,2016年的时候,最后到了5倍标准差,原因在哪儿?因为出现一个极端意外的事件。这个世界上到底有没有套利?我现在越来越相信APT理论,没有什么套利,只是风险溢价。

  我们人类的很多活动,象棋、跑步、网球纯粹是靠人力,但是其实股票期货麻将,70%靠运气,所以过去我们大部分做尽调的时候,选择历史业绩很好的基金做尽调,他们是处于运气好的时期。所以看到这几年做FOF把好的基金买进去就亏钱,因为运气结束了。我们大部分人其实是靠命的。所以后来一直思考这个问题,为什么很多好的策略一旦投进去就不行,有一个原理是投资不可能三角,我们试图寻找这样一个完美的策略,其实做不到,这么多年从来没有人能够实现过。因为如果一旦有这样的基金存在,大量的资金一旦涌入,我们看到一些套利类的一上规模就不行了。

  中国量化投资学会会长丁鹏带来了“因子平价的资产配置模型”的主旨演讲。

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