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阿尔法策略

阿尔法策略―――股指期货熊市投资行之有效的实务操作

作者:

蓝昭钦 来源:

 日期:

2009年07月06日

声明：

本公司网站提供的任何信息仅供参考，投资者使用前请予以核实，风险自负。

在本文作者所知情的范围内，本机构、本人以及财产上的利害关系人与所评价的证券没有任何利害关系。

       综合来看，阿尔法策略的成功存在两个关键点：

一是稳定超额收益Alpha的寻找；二是阿尔法投资组合系统风险Beta的对冲。

稳定的Alpha可以确保选择的资产在执行阿尔法策略期间依然能跑赢市场基准（一般为市场大盘指数，如沪深300指数），获取超额收益；但要将资产的Alpha收益转变为正的绝对收益，还取决于组合系统风险Beta的对冲情况。

　　目前对于寻找稳定Alpha的工作，很多人已经做了大量研究，但对对冲系统风险Beta的研究则少之又少。

阿尔法策略的根本思想就是分离市场的系统风险，获取稳定的Alpha收益。

因此，投资组合系统风险的对冲至关重要。

本文将主要研究阿尔法策略应用于开放式基金与股指期货组合时，利用股指期货对冲系统风险Beta的具体细节。

　　一、开放式基金与沪深300股指期货投资组合的收益

　　我们注意到影响组合收益的主要因素有：

（1）持有期的超额收益。

基金持有期的超额收益越高，阿尔法投资组合的收益越高。

基金能取得正的超额收益是阿尔法策略成功的第一步。

关于寻找稳定Alpha收益的研究主要集中于股票、基金等证券资产的分析，本文暂不做讨论。

（2）保证金比例。

保证金比率越低，组合的收益越高。

这往往跟交易所的规定以及期货市场的风险有关，较为被动。

　　（3）组合的系统风险β。

期货头寸盈利时，β增大，组合的收益增高；而期货头寸出现亏损时，β减小，组合的收益增高。

　　组合的系统风险β就是我们使用股指期货对冲系统风险时的对冲比例，是对冲效果的关键。

这类似于资产进行套期保值时套期比例的确定，目前已有诸多文献进行过研究，我们前期关于股指期货套期保值的文章也做了深入探讨。

两者最大的不同点在于，套期保值是对现有资产被动地对冲风险，而阿尔法策略中的对冲，则更多是一种主动的策略，主动地规避系统风险寻求稳定的绝对收益。

本文将结合阿尔法策略的实际情况，详细地讨论分离阿尔法收益时对冲比例确定的问题。

同时，股指期货的合约选择、合约展期等方面也与系统风险的对冲效果息息相关。

　　二、阿尔法投资组合系统风险Beta的对冲

　　目前中国资本市场可供对冲系统风险Beta的工具鲜见，这也是阿尔法策略在国内市场运用的瓶颈。

若沪深300股指期货得以上市，将为阿尔法策略的运用者提供一个极佳的系统风险对冲工具。

下文我们主要集中于利用沪深300股指期货对冲阿尔法投资组合系统风险的讨论。

　　1.合约选择

　　图1香港恒指期货当月合约和次月合约的日成交量（2008年1－9月）

　　沪深300股指期货同时上市交易的只有4个合约：

当月合约、次月合约、第一季度合约和第二季度合约。

从时间和操作简易性上来衡量，最理想的对冲合约是与阿尔法投资组合持有期的时间区间对应的合约，比如若持有期为6个月，从时间区间对应的角度而言，最佳合约为生命周期达6个月以上的合约。

但从国内外已经上市的股指期货来看，第一季度合约与第二季度合约的交易非常不活跃，不适于作为对冲的合约。

则可供选择的合约实际只有两个：

当月合约与次月合约。

以香港恒生指数期货为例，他们的主力合约为当月合约，次月合约的交易量都非常低。

我们统计了恒生指数期货在2008年1-9月份的成交量，如上图所示：

　　观察上图，次月合约的成交量非常低，一般情况下只有几百手，只有到当月合约交割前的几天才急剧上升。

因此，若沪深300股指期货与恒生指数期货有类似的特点（我们不妨大胆地肯定这一点），则同样不适于选择次月合约作为对冲合约。

　　另外，国内外股指期货的市场经验表明，当月合约的价格与标的指数的相关性最强，次月合约次之，季度合约最差，这跟成交量的情况也是相符的。

从基差风险的角度考虑，当月合约最为合适。

　　综上所述，我们认为利用沪深300股指期货对冲阿尔法策略投资组合的系统风险时，最佳选择为当月合约。

　　2.合约展期处理

　　一般情况下，对于基金组合，阿尔法策略的持有期一般都长达几个月，选择当月合约对冲系统风险，必然面临合约展期处理的问题。

我们需要在当月合约交割前，平掉当月合约，同时选择下一当月合约（即次月合约）建仓，重新建立对冲头寸。

　　联系上一节关于恒生指数期货合约成交量的分析，在当月合约最后交割日的前两三天，次月合约的交易已经开始活跃，投资者应该密切关注当月合约与次月合约的价格走势，以寻求最佳的展期时点，完成期货的展期。

　　展期时点的选择至关重要。

根据交易所的交割结算规定，股指期货交割结算价为最后交易日标的指数最后2小时的算术平均价。

因此，在当月合约的交割日，当月合约的价格必然向标的指数收敛。

由图1可知，次月合约在当月合约交割日的前几日交易已经开始活跃。

因此，我们不必非等到当月合约交割日进行展期，可根据实时的具体形势，在有利的时点提前完成展期操作。

　　3.对冲比例

　　选定合约后，另一个重要的问题是对冲比例的确定。

阿尔法策略的思想就是对冲掉系统风险，获取超额收益Alpha。

因此，最理想的情况就是由观察期得到的β与持有期的β一致。

这在实际中是不可能的，故而要求我们尽量降低两者的偏差。

解决该问题有两个思路：

一是寻找最佳的方法，对持有期组合的β进行最准确的预测；二是寻找β稳定的基金，构建具有稳定β的基金组合。

　　第一种方法可以选择阿尔法收益最佳的基金组合。

但目前的很多报告显示，各种预测β的方法均不能达到理想的效果，简单的动态历史统计法就能取得不相上下的效果。

资本市场的情况千变万化，而且其演变往往是随机，这就决定了通过数理化方法很难准确预测未来的突变。

因此，本文不再在这方面深究，仅采用较简单的历史统计法，通过观察期的数据计算组合的β，并由其作为期货的对冲比例。

同时由于我们选择的合约为当月合约，每月都需要进行展期处理，所以我们每次展期前加入最新的数据重新计算β，作为新的对冲比例。

　　我们将主要遵循第二种思路：

寻找β稳定的基金，以期减小构建的投资组合的β在持有期的波动。

该思路最大的弊端在于，α和β容易发生矛盾，两者不能相容。

如果选择稳定的β，往往要牺牲某些具有高额α收益的基金。

鱼与熊掌皆想得，就要扩大组合基金数量，在不舍弃高额α收益基金的同时，得到稳定的组合β。

我们认为，随着基金数量的增加，组合的系统风险会更加稳定。

　　三、基金组合BETA的稳定性

　　我们下面的研究对象主要为开放式的非债券型基金，时间段则选择2008年，数据类型为周数据。

由于我们选取当月合约对冲Beta，每月进行展期前重新计算Beta，故我们关注的是相邻月之间Beta的变动情况。

常用的参数稳定性检验法，Chow检验法等更多的是衡量参数总体的稳定性，并不能很好地反映单独个体间的变化特征。

　　首先观察单个基金的Beta变化情况，我们选取了个别在2008年表现相对较好的股票型开放式基金进行比较，分别有华夏大盘精选（000011）、金鹰中小盘（162102）、泰达荷银成长（162201）、国泰金鹰增长（020001）以及信城精粹成长（550002）。

　　图2单个基金的每月BETA

　　观察上图可见，单个基金的Beta变动都比较大，稳定性差，由历史数据得到的Beta值可能与实际Beta值有很大的出入。

为了更细致地刻画基金Beta值的波动情况，我们进一步统计了这些基金Beta的波动率统计量，如下表：

　　表1各个基金BETA的统计量

　　综合图2和表1来看，单个基金的波动率的确较大。

表中的5个基金的平均波动率均达到了10％以上，而最大波动率更有甚者达到1倍多。

因此，我们认为单个基金在2008年的Beta非常不稳定，通过历史数据计算得到的Beta值往往无法真实反映组合未来的系统风险，为对冲系统风险分离阿尔法收益增加了不小难度。

　　其次，Beta的波动率往往与Alpha是正相关的，Alpha越大，波动率越大。

因此，高Alpha收益与稳定的Beta往往不可两全。

Beta的波动增加对冲系统风险的难度，但为了Beta的稳定而舍弃Alpha收益无疑是缘木求鱼，使得构建的投资组合毫无意义。

构建多个基金的基金组合是否可取呢？

下面我们对基金组合的Beta波动情况一探究竟。

　　我们选择2007年前成立的开放式非债券型基金，并后验地挑选2008年Alpha收益排名前10、20、30、50的基金，构造TOP10、TOP20、TOP30、TOP50四个基金组合。

由于我们是后验地根据Alpha收益来挑选基金（实际操作中不可能，但此处主要为了方便研究Beta对冲的实务操作），故保证了组合的Alpha收益，投资组合最后的收益将主要取决于利用沪深300股指期货对冲系统风险的效果。

　　利用基金的周数据，我们统计了各个组合每个月的系统风险Beta，如下所示：

　　图3 TOP10、20、30、50基金组合的每月Beta

　　观察图3，虽然基金组合的Beta相比单个基金的Beta稳定很多，但依然存在较大的波动，不能完全令人满意。

粗略来看，TOP20和TOP30组合的Beta稳定性最好，TOP50组合表现最差。

下面我们进一步计算了各个组合Beta的波动率：

　　表2 TOP10、20、30、50基金组合Beta的波动率

　　显然，TOP20组合的Beta稳定性最好，平均波动率只有0.0614；TOP10组合的整体表现最差，平均波动率达到0.0864。

可以看出，组合Beta的稳定性并没有随着组合基金的数量增加而增强。

通过增加组合的基金数量来提高组合Beta稳定性的方法并不高效。

我们认为这主要与基金的特点有关。

对于开放式的基金，其投资的资产多样，投资的股票也具有行业分散性，基金的风格具有类似性。

单调地增加基金数量并不能提高组合系统风险的稳定性。

但相对于单个基金，基金组合的Beta稳定性明显地获得了改善。

综合来看，20只规模的基金组合，Beta稳定性的效果最佳。

　　综上所述，可以通过构建适当基金规模的投资组合来提高组合系统风险Beta的稳定性，但基金的数量与系统风险Beta的稳定性并没有严格的正相关关系。

因此，兼顾Alpha收益，20只基金的规模是最佳选择。

　　四、阿尔法策略的系统风险对冲模拟

　　下文，我们将对上述TOP10、TOP20、TOP30、TOP50四个基金组合在2008年执行阿尔法策略进行模拟跟踪。

之所以选择2008年，是因为在刚过去的2008年，我们经历了一个惨淡的熊市，沪深300指数跌去60％多，表现最好的开放式偏股型基金华宝兴业多策略增长、泰达荷银成长、华夏大盘精选、金鹰中小盘精选等的下降幅度也高达30％多。

阿尔法策略最适用于熊市，能够帮助投资者在熊市中获取正的绝对收益。

因此，假设2008年已经存在沪深300股指期货，通过开放式基金与沪深300股指期货构建的阿尔法策略表现如何，对我们以后的投资具有非常重要的意义。

　　由于组合的阿尔法收益是后验地来确定的，因此我们的主要研究重点在于各个组合每月使用沪深300股指期货对冲系统风险Beta的情况。

　　我们分别对TOP10、TOP20、TOP30、TOP50组合进行了模拟测算，各个观察期对应的年收益率如下：

　　表3 TOP10、TOP20、TOP30、TOP50组合的年收益率

　　首先，4个组合的阿尔法策略均获得了成功，所有观察期的整体绝对收益都大于零，这与2008年的熊市市场相比，更是难能可贵。

　　其次，我们发现不同的组合，有不同的最佳观察期。

与我们之前的报告中观察期越长预测越好的结果并不一致，此次研究显示近期的数据更能反映组合的真实系统风险。

这应该与市场的变化有关。

2007年，中国的沪深股市乃一千载难逢的大牛市，到了2008年形势却急转直下，跑步奔向熊市场。

因此，两个完全反转的市场形态，牛市中的数据并不能给予熊市中组合的预测提供贴切的依据，近期的数据反而能提供更多的信息。

这提醒我们，在实际操作中，应该注意市场形态的反转，衡量历史数据对未来的预测准确性，并根据实际情况做出相应的调整。

　　表4 TOP10、TOP20、TOP30、TOP50组合的最高年收益率

　　表4比较的是各个组合最佳观察期对应的年收益率。

可见，Alpha收益越高的组合最后的收益越高。

但组合的绝对收益与Alpha收益相比普遍偏低，这说明在对冲系统风险方面的工作并不出色，组合的收益依然受累于市场大盘的下跌。

因此，我们有必要深入探究各个组合在对冲系统风险方面的具体表现。

　　表5 TOP10、TOP20、TOP30、TOP50组合的对冲Beta值与组合实际Beta值的偏差

　　从上表清晰地看到，绝对收益最高的TOP10组合并没有在对冲系统风险方面表现出很好的效果，最大偏差竟然达到了0.1749，这很有可能因为期货头寸的损失拉低整个组合的收益。

相对而言，TOP20的表现则最为稳健，平均误差只有0.0589，最大误差虽然也超过了0.1，但已经是四个组合中最低。

联系我们之前关于组合系统风险稳定性方面的分析，我们认为提高组合的系统风险稳定性确实提高了组合系统风险的对冲效果，有助于组合整体收益稳定性的提高。

　　4个组合中，虽然TOP10组合的最高收益位列榜首，但其系统风险的对冲效果一般，收益高主要得益于较高的Alpha收益。

若选择TOP10组合，固然提供了最高的潜在收益，但系统风险对冲的挑战大，组合整体收益的波动大。

与之相比，TOP20组合虽然绝对收益上稍逊一筹，但系统风险的对冲效果远远领先，收益的稳定性更好。

总而言之，TOP20组合不失为最佳选择。

　　综合我们的模拟结果来看，阿尔法策略取得了成功，但待改善地方众多。

在Alpha收益已经确定的前提下，何故只能取得远低于Alpha收益的绝对收益呢？

首先这是源于对冲时使用的Beta值与组合的实际Beta值存在偏差，不能完全对冲组合的系统风险。

如表5所示，各个组合的对冲Beta值与实际Beta值的偏差还是较大，这会导致期货头寸过大或过小。

特别是Beta突然出现极大波动的月份，稍有不慎，有可能一次输精光。

其次则在于展期时由于两个合约的价差所带来的损失。

　　五、总结与建议

　　本文比较详细地研究了股指期货在阿尔法策略中的实务操作，对阿尔法策略对冲系统风险时的各个问题环节进行了深入讨论，并模拟了开放式基金组合的阿尔法策略。

　　阿尔法策略对冲系统风险主要有两个风险点。

一是对冲比例β的变化。

组合的系统风险β不是一成不变的，目前也不存在能准确预测组合β的方法。

因此我们除了在选择基金时就有意识地构造Beta稳定的组合外，还必须研究市场行情的变化，根据实际情况调整对冲比例；二是展期时两个合约的价差变动。

两个合约的价格是不可能完全一致的，价差也会因不同的市场环境产生不同的变动。

在熊市中，投资者往往看淡后市，远月合约的价格低于近月合约价格，这将给期货头寸带来额外的损失。

因此，展期时点的选择将至关重要。

　　综合来看，阿尔法策略在熊市中是行之有效的投资方法。

它能帮助投资者在惨淡的市场中获取正的绝对收益。

阿尔法策略的成功除了寻找到稳定的Alpha收益，对冲组合系统风险Beta的效果也至关重要。

我们认为最有利的方案是构造20只基金规模的基金组合，通过股指期货的当月合约，建立期货空头分离出阿尔法收益，以获得稳定的正绝对收益。