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敦和张拥军:八卦田授时图对交易的启示

张咏 交易研究 2021-1-8 12:42 113068人围观

前言

敦和老的办公地址在八卦田旁边,那里有一个授时图,

授时图的第一层是判断季节;

第二层是每个季节有怎样的自然现象;

最外层是这个季节中干什么农活效率最高;

这一思想与我们的宏观投资非常相近,因此将其作为整个产品的指导思想。

在授时图的启示之下,我们用估值、驱动、波动率三个维度来构建所谓的“节气”,每种维度有三种不同的情形,形成了27种组合。


波动率:这一维度是我们与众不同之处,至少国内大多数机构没有这个维度,最早提出这一维度只是出于一种经验和直觉上的认知,并不清楚波动率这个维度如何做好,两年下来有了更深层的认知。


从投资的角度:


第一,要判断当前处于哪一个“季节”,要知道资产价格是高、低还是合理;


二是,要判断哪些资产、策略最有效,如期货、期权等;


三是,多个策略组合在一起,要进行风险预算;


四是,多种资产、多种策略组合在一起,需要计算机和系统来执行。


从资产评级的角度,我们对沪深300、上证50、中证500指数进行打分,也对商品、债券打分。


从风险管理的角度:


第一,对每个策略都会做历史回测,逻辑检查、数据验证、实盘测试后纳入产品中,每个策略有收益和回撤的预算;


第二,是每个策略的配置权重,例如如果我们认为明年商品的机会更大,商品策略权重会更大;


第三,是策略之间的相关性,通过单策略预期回撤、配置权重、相关性矩阵三个角度对整个组合的回撤和收益进行预算。


我们在95%概率下希望产品回撤可以控制在8%以内,如果遇到黑天鹅事件可能超出一些,如果不接受这些,产品收益也会变得很保守。


从产品的角度,系统化多策略的优势在于能够承担风险。


举两个例子,2019年3月我们接手一个产品,净值在预警线附近,而股票大盘涨幅已经达到30%,但产品股票仓位不足10%,当时我们比较看好股票,也担心短期涨幅较大确实有回调的可能。


当时期权的波动率很高,大约36%,相当于大盘不涨不跌的情况下权利金可以获取4.2%。


因此,我们增加股票仓位的同时卖看涨期权,如果大盘下跌相当于回调时加仓股票,显示了系统化多策略的优势。


另一个案例,是2020年3月,接手另一只产品,净值也在低位,而当时全球资产都在暴跌。我们当时配置了股票,卖看跌期权,也做了原油内外套,央行放水的时候贵金属表现通常较好,因而也配置了贵金属的头寸。


在遇到困难的时候我们有更多的策略,而不是赌某一类资产的表现,这也是两年来实践的心得。


投资终归做的是变量,变化带来价值 


要深刻思考如何做投资评级,对资产和策略打分。


做投资需要考虑三个维度,第一是变量,投资终归做的是变量,变化带来价值。


变量有几种类型:


一是宏观变量,今年的公共卫生事件是宏观变量,之后央行的放水也是宏观变量;


二是周期变量,如美国房地产复苏;


三是内生变量,如股票,有价值创造和价值毁灭。


第二是安全边际;


例如,国债在当前的价格和明年的经济情况下是否有价值即是否有安全边际,如果资产价格很便宜,出现利空下跌空间很有限,而出现一点利多就会上涨;


反之,如果资产价格很高需要更多的利多出现才会上涨,安全边际既有绝对价值的角度,也有相对价值的角度。


第三,时间价值,如商品的月间价差和股票的内生价值。


2021年的操作思路:

参考2009年,商品表现可能更好 


历史比较来看,当前股票估值不便宜、宏观环境不如过去两年友好,2021年股票想取得收益不太容易。


在全球央行放水,尤其美国M2大幅增长的情况下,参考2009年,商品表现可能更好。疫情以来,美国和主要经济体的经济增长是负的,明年大概率GDP会出现回升。明年我们的股票敞口会降低一些,增加商品类的策略,债券主要做空中美利差。


2020年我们的不足 


从宏观交易者的角度来看,2020年我们最大的不足在于对宏观主题把握不够,一直在防范风险,但最有效的进攻才是最好的防御,要在不确定事件中找最确定性的变量。


第一个案例是新冠肺炎蔓延到全球,3月份的时候中国在疫情防控中打了漂亮的胜仗,欧美还在纠结是否要戴口罩,很明显中国生产恢复快、欧美生产恢复慢,买中国高相关的铁矿石空欧美高相关的原油在没有敞口、不用杠杆的情况下大概可以赚取一倍的收益。


第二个案例是疫情来临互联网公司受益,对传统企业不利,买中概互联网ETF做空上证50的头寸也能赚30%。因此,我们在这里还有很大的提升空间。


我们目前的策略体系可以分为基石策略和大主题两类,基石策略主要包括价值投资、指数增强、CTA、期权等模式相对固定的策略,另外会通过把握大主题获取一些弹性收益,价值投资者也要关注大主题,可以使业绩表现更好一些。


总结来看,今年的不足之处在于太分散,进步在于我们对策略有了更深的理解,系统开发上了新台阶。


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