量化对冲基金入门：一文解密量化策略类型
目录
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? 总结
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? 什么是量化对冲基金？
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? 最常见的量化策略
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? 股票统计套利
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? 量化股票市场中性策略（“QEMN”）
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? 管理期货/CTA
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? 量化宏观和全球资产配置（“GAA”）
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? 另类风险溢价
总结
量化对冲基金是使用先进的数学和统计模型以及计算机算法来进行投资决策的投资公司。在本文中，我们探讨量化投资，并提供对最常见的量化策略的见解。对于每种量化策略，我们都提供了描述，讨论了常见的信号类型，研究了每种策略在不同市场中的历史表现，以及其历史风险和回报特征。
尽管谈到了自动化，但实际上是人来进行研究、决定策略、选择要交易的证券范围、使用哪些数据、需要什么硬件和连接等。
什么是量化对冲基金？
“量化投资”这个术语并不是对统一策略的描述，而是描述了特定策略是如何开发和实施的。量化策略与自主决策策略的区别在于策略的创建和实施方式。
量化策略使用计算机算法的自动化、有条理的买卖决策来进行交易。
然而，最终负责量化交易的仍然是人，而不是机器。正是人来进行研究、决定策略、选择要交易的证券范围、使用哪些数据、需要什么硬件和连接等。参与其中的个人和公司通常被称为“量化人员”。
量化交易策略通常以以下方式区分：
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? 资产类别
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? 信号分类
这两个条件往往是“子策略分类”的主要决定因素。例如：
a. 如果基金主要使用短期、基于技术的信号交易单个股票，且平均持有期较短，则可能被归类为股票统计套利基金。
b. 相比之下，如果基金只交易“宏观工具”，如期货、外汇和债券，其预测价格是短期技术指标和长期基本面指标的函数，则可能被归类为量化宏观。
最常见的量化策略
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? 股票统计套利
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? 量化股票市场中性策略
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? 管理期货/CTA
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? 量化宏观
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? 另类风险溢价
上述列表远非详尽无遗。还可以包括其他策略分类，例如：
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? 多策略量化——属于这一类别的同类基金数量并不多，因此同时交易多种资产类别和/或结合短期股票统计套利和长期模型的基金，目前被归类为“统计套利”。
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? 量化波动率——如果基金的投资前提是捕捉波动率的变化，称为交易波动率，即使这是使用量化过程执行的，目前被归类为“波动率套利”。如果基金将交易波动率与其他量化策略相结合，我们通常会将其归为“统计套利”。
风险回报摘要
| 股票统计套利 | 量化股票市场中性（QEMN） | CTA | 量化宏观/GAA | 另类风险溢价 | |
| 典型交易资产 | 股票 | 股票 | 液体期货 – 股票、固定收益、商品 | 类似于CTA + 现金工具、债券、外汇、ETF、衍生品 | 主要是股票 – 也可能交易衍生品/类似于量化宏观的工具 |
| 典型市场方向性/中性 | 主要市场中性 | 主要市场中性 | 通常是方向性的 | 通常是相对价值。部分有方向性头寸 | 长期来看通常市场中性（有些例外） |
| 对传统资产的观察贝塔系数（股票和债券） | 通常非常低 | 通常非常低 | 通常较低 | 通常较低 | 通常为低到中等 |
| 多头/空头偏向 | 无 | 无 | 可能是方向性的，但长期内不应有系统性的多头或空头偏向 | 可能是方向性的，但长期内不应有系统性的多头或空头偏向 | 通常无偏向 |
| 历史波动率 | 低于典型的对冲基金 | 低于典型的对冲基金 | 高于广泛的对冲基金 | 高于广泛的对冲基金 | 可能暴露于大的因子移动 – 可能有大/长时间的回撤 |
| 典型因子暴露 | 紧密对冲通用因子 | 可能对通用因子进行对冲，但倾向于对某些股票风险溢价承担特定暴露 | 通常高度暴露于动量 | 多样化，可能紧密对冲；可能有动量或价值偏向 | 设计上具有高因子暴露。典型的ARP基金希望提供对许多风险溢价因子的多样化暴露 |
| 流动性 | 通常高度流动 | 通常高度流动 | 通常高度流动 | 通常高度流动 | 通常高度流动 |
| 杠杆 | 可能变化显著：通常3-8倍 | 可能变化显著：通常3-8倍 | 典型2-4倍（名义杠杆通常10-30%） | 典型2-4倍（名义杠杆通常15-40%） | 多样化（通常1.5到2.0倍） |
股票统计套利
描述
统计套利基金通常利用价格数据及其衍生物，如相关性、波动率和其他形式的市场数据（如成交量和订单簿信息）来确定模式的存在。通过研究识别重复的模式和数据关联，可以帮助管理者预测股票的未来回报，通常在相对较短的时间内。通过严格的统计分析和关系的回测来识别关系。该策略通常以高于更“传统”对冲基金的风险调整后回报（夏普比率）为目标，但绝对回报水平高度依赖于所使用的杠杆和波动率容忍度。
信号类型
最常见的信号类型是均值回归、动量和事件驱动。
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? 均值回归
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? 均值回归旨在利用由于供需失衡导致的短期价格波动，认为这些价格将回归到均衡水平。
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? 动量
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? 动量模型寻找价格数据中的模式，表明价格运动将更持久（即趋势）。
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? 事件驱动
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? 其他统计套利基金将把更多离散的信息纳入他们的流程，如分析师收益预期的发布，或使用自然语言处理（NLP）系统地整合新闻流的情绪强度。宣布的并购、股票回购、指数再平衡和公司内部人员买卖股票是事件驱动数据的其他示例，所有这些都可以系统地纳入交易系统。
虽然统计套利基金倾向于更关注由价格和成交量数据驱动的“技术”模型，但有些基金可能也会纳入由基本面数据驱动的长期模型，这些数据可以是传统的和/或“另类”的（例如，股票价值模型、资产负债表数据、预测销售数据等）。如果这些更以基本面为导向的模型是风险的主要驱动因素，那么该基金可能会被归类为“量化股票市场中性策略”（见下文）。
在不同市场中的表现
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? 统计套利组合预计将在广泛市场方向的基础上产生回报。
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? 股票之间相关性迅速飙升的环境，以及对多资产管理者而言的资产类别之间的相关性飙升，历史上一直是该策略具有挑战性的时期，特别是伴随着市场波动性的显著飙升。通常，此类极端波动环境导致了急剧的回撤。然而，此类事件的后果往往导致更肥沃的机会集，即高但下降的波动性，高股票成交量，提供了在高价差下进入交易的机会，但在长期关系重新建立且市场正常化的时期。本质上，统计套利基金通常在此类条件下作为流动性提供者获得超额回报。
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? 发作性的“风险因子”也可能为量化管理者提供具有挑战性的条件。这是指一个不可预见的风险因子成为股票波动性的关键驱动因素。其中一些风险因子是更短暂的，但重要的风险因子不太可能被纳入交易模型的回测中。因此，统计套利基金适应重大先前未考虑的风险因子的出现并从中受益或对其影响进行对冲的能力，可能是其表现的关键差异因素。
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? 低实现的股票波动性伴随着低交易量的环境通常对股票统计套利不太有利。本质上，当存在合理程度的运动、股票价格差异和振荡时，该策略往往表现更好。
示例交易
股票统计套利基金通过买入被认为被低估的股票组合，同时卖出被认为被高估的、具有相似特征的股票组合，如行业部门、市值或财务比率。
例如，基金会识别出两个历史上具有强相关性的股票，如可口可乐和百事可乐。然后，百事可乐的一位大投资者决定出售大量股票，可能由于流动性的供需失衡而推动价格下跌。
基金可能会同时买入被低估的股票（百事可乐）并卖出被高估的股票（可口可乐），形成一对交易，期望价格比率回归其历史均值，从而获得利润。这样的交易可以被归类为“均值回归”，基金希望为提供流动性而获得补偿，在此实例中是为大型卖家提供流动性。人们不会期望在此示例中“阿尔法”持续很长时间，预期是在相对较短的时间内实现。基金通常会使用额外的风险管理工具，如止损单、头寸大小限制、投资组合因子暴露限制、流动性约束等来管理交易风险。
风险/回报特征
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? 统计套利基金几乎总是运行在非常低的贝塔系数下，通常是市场中性的，然而，这可能并不总是如此，某些基金能够承担显著的方向性风险；然而，鉴于此类基金的高频交易特性，预期它们不会随时间对市场具有显著的相关性或表现出系统性的多头/空头偏向。
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? 基金通常也紧密对冲其他通用因子，如价值、成长、定量市值偏向、动量、行业、地域等。基金在因子暴露的约束程度上会有所不同。有些基金还可能寻求将某种“因子定时”元素纳入其交易信号中。
量化股票市场中性策略（“QEMN”）
描述
传统的QEMN策略采用基本面和/或事件导向的数据，如分析师收益预期、资产负债表信息和现金流量表统计数据，并系统地以不同的比例对股票进行排名/评分。不同基本面数据源的评分权重可能是固定的或动态的。
管理者构建一个组合，通常包含数百到数千个头寸，包括多头和空头。组合构建是使用优化过程或应用简单规则，结合风险约束，创建一个通过多头和空头头寸净掉后实现美元和/或贝塔中性，并且行业暴露最小的组合。
信号类型
QEMN基金的价格预测模型通常使用各种信号作为主要输入，包括：
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? 基本面数据：包括收益、收入、利润率和现金流等财务数据，以及行业趋势和宏观经济指标等非财务数据。
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? 技术数据：包括过去市场趋势和模式的信息，如移动平均线、相对强弱指标和交易量。
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? 情绪数据：包括投资者情绪和市场情绪的信息，如新闻文章、社交媒体帖子和分析师报告。
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? 另类数据：包括非传统的数据源，如卫星图像、信用卡数据和天气模式，可提供市场趋势和消费者行为的洞察。
QEMN基金的价格预测模型通常使用机器学习算法来分析和处理这些各种信号，寻找可帮助预测未来价格走势的模式和关系。
在不同市场中的表现
QEMN组合通常预计将在广泛市场方向的基础上产生回报。市场波动性迅速飙升和相关性飙升的环境对QEMN策略来说具有挑战性。
低实现的股票波动性伴随着低交易量的环境对QEMN不太有利。历史上，当股票价格由基本面驱动时，该策略往往表现更好，存在合理程度的股票价格差异和振荡。
示例交易
一个结合了基本面信号（如价值、成长、价格动量和质量）并使用另类非结构化数据的量化股票市场中性策略示例：
数据收集和处理：
对一组股票收集基本面数据，包括财务报表、收益报告和其他相关的公司特定信息。基金还收集另类非结构化数据，如新闻文章、社交媒体情绪和卫星图像，这些数据提供了市场趋势和消费者行为的额外洞察。
信号生成：
量化模型分析基本面数据，并应用各种算法，根据价值、成长、价格动量和质量为每只股票生成信号。例如，价值信号可能使用市盈率、市净率或股息收益率等指标计算。类似地，成长信号可能来自于收益增长率或收入增长率等衡量指标。价格动量信号可以基于短期和长期的股票价格变动。质量信号可能考虑股本回报率、债务水平或会计比率等指标。
信号组合和加权：
为每只股票生成的信号使用系统的方法进行组合，创建综合得分或排名。对每个信号分配权重，基于其感知的重要性或历史表现。信号的组合有助于在股票宇宙中识别有吸引力的多头和空头机会。
组合构建和风险管理：
使用综合得分，基金可以通过选择大约100只多头股票和100只空头股票来构建一个市场中性组合。该组合旨在实现美元和贝塔中性，意味着总体对市场风险因子的暴露最小化。采用风险管理技术，如止损单、头寸大小限制或行业/产业暴露限制，以管理风险并维持平衡的组合。
风险/回报特征
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? QEMN基金通常运行在非常低的贝塔系数下，且是市场中性的。
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? 如上所述，一些QEMN基金可能对价值、成长、市值偏向、动量、行业、地域等因子具有相对高的暴露。然而，基金与更“通用”形式的风险溢价的相关性会有所不同，例如，一些专注于“质量”信号的基金，将寻求使用差异化的指标和/或用其他信息（如事件驱动或技术数据）补充这些信号。
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? 有些基金还可能寻求将某种“因子定时”元素纳入其交易信号中，以强调或淡化其在综合组合中的相应风险权重。
管理期货/CTA
描述
商品交易顾问（“CTA”）以系统的方式在指数级别或宏观工具（如期货或外汇合约）中采取主要方向性头寸。从技术上讲，CTA是由商品和期货交易委员会（“CFTC”）定义的期货合约交易者，历史上，有许多CTA不是系统性的；此类交易者现在更可能被归类为执行“全球宏观”策略。
趋势跟踪是最常使用的CTA策略。其背后的原理是人类的行为偏差导致了趋势的形成，因此，可以通过一个旨在识别和交易此类情况的系统策略来利用这些趋势。
CTA是极度系统化的，从信号生成到执行的直通处理。添加新的和非相关的模型、市场工具、交易时间范围、更新的风险和组合构建模型等可以在低费用的更“简单/通用”趋势跟踪基金上实现差异化表现或增加阿尔法。
如今，趋势跟踪的量化策略非常普遍；基本概念现在已经高度商品化，有时在“另类风险溢价”产品中出现。对于更“通用”的趋势跟踪CTA，费用往往相当低。
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? 绝大多数管理期货/CTA领域都包含某种趋势跟踪（使用历史价格来确定可预测的“趋势模式”），在价格上涨的市场中买入，在价格下跌的市场中卖出。
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? 当上涨的市场放缓/停止上涨时，趋势跟踪者通常会减少其头寸，最终将其头寸反转为空头头寸，直到市场再次开始反弹。
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? 该策略以持有利润、削减亏损而闻名。
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? CTA策略因在信号生成到执行的过程上高度系统化而著称。
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? CTA基金中可能存在一些“灰色地带”，这些基金采用了趋势和非趋势模型的组合，纳入了一些基本面数据——其中一些基金与量化宏观基金有相似之处。
信号类型
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? 价格和成交量数据是趋势跟踪价格预测模型的主要输入。许多趋势跟踪者将研究重点放在单个工具的时间序列收益分析上。这与研究不同工具和合约的横截面分析并寻找其他基于相关性的预测关系的方法形成对比。
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? CTA中使用的其他模型可能包含其他概念，如：收益率曲线、季节性、均值回归或模式识别系统，由基本面数据或非传统数据源（另类数据）驱动的模型。如上所述，横截面分析和相关性被整合到信号研究过程中。
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? 一些CTA还可以交易由市场微观结构异常和模式驱动的非常短期的信号。
在不同市场中的表现
管理期货CTA对冲基金在波动性或危机时期，以及资产类别之间低相关性的市场中表现良好。然而，在长期趋势市场或低波动性延长期中，历史上表现不佳。
趋势跟踪CTA对冲基金在延长期的市场趋势中往往表现良好，但在震荡或区间波动的市场中表现挣扎。它们也可能受到突然的市场逆转或宏观经济状况变化的影响。总体而言，它们的表现取决于市场趋势的强度和一致性。
示例交易
典型的交易示例可能是：
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? 有意的方向性头寸（例如，特定股票期货指数合约的多头或空头）。这与典型的CTA趋势跟踪策略的方向性性质一致，基金根据技术价格信号（如移动平均线交叉、价格突破、相对强弱指数（RSI）指标等）指导下的预期价格变动采取头寸。
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? 相对价值：商品价差交易，利用西德克萨斯中质原油（WTI）和布伦特原油合约之间的价差：
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? 在两个相关合约中持有头寸，捕捉价格差异的变动。类似的价差交易可能涉及其他商品价差，如裂解价差（原油与取暖油）、暗价差（电力与煤炭）和火花价差（电力与天然气）。
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? 相对价值：曲线交易：
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? CTA还可以跨曲线交易，例如，1个月布伦特原油对3个月布伦特原油。
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? 曲线交易涉及在同一资产的不同期限合约中持有头寸，以利用期货曲线上的价格差异。该交易可以利用市场对未来供需动态的预期差异。
风险/回报特征
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? 多元化组合，通常持有大量跨各种股票指数、政府债券期货、商品期货（主要是能源或农业）和货币的期货合约。
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? 一些CTA对最具流动性的合约具有更高的风险偏向，平均持有期从数周到数月不等。这允许基金管理非常大量的资产。因此，大型CTA之间可能高度相关。
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? 较小的CTA可能希望将风险分散在更多样化的合约上，但这可能导致此类基金在可用容量更少的情况下受到更大的限制，因为某些工具的流动性要少得多（例如，某些农产品或新兴市场）。
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? CTA历史上显示出与股票和债券的低相关性，使其成为有吸引力的投资组合多元化工具。它们可以提供长波动率/长伽玛特征和正偏斜的收益特征。
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? 该策略不应对整体多头或空头具有系统性偏向。
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? 盈利交易与亏损交易的比例往往非常低，策略通常不会有高夏普比率（许多具有长期业绩记录的知名CTA的夏普比率在0.5-1.0范围内）。
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? 通常，预期CTA的波动率高于大多数其他对冲基金，偶尔会有长期的低或负回报和显著的回撤。持有CTA的主要吸引力在于其多元化特征，并且它们是少数有可能在风险资产表现不佳期间提供强劲回报的策略之一。
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? 该策略在现金方面通常非常高效，要求的保证金与权益比率较低（在10-25%范围内）。
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? 该策略仅交易最具流动性的期货合约，涵盖股票、固定收益和商品的主要资产类别。一些CTA寻求通过交易更具特色的合约（通常具有更少的可用容量和/或较少的流动性）在较少竞争的商品、信用指数和新兴市场（包括新兴市场外汇）中进行差异化。一些CTA也可能交易期权。
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? 一些CTA相当机械地通过动态调整组合规模来控制风险和波动性，以适应市场动态的变化。其他更复杂的基金可能会使用各种市场状况识别措施来调整交易信号（和总风险偏好）。示例包括流量数据、天气分析、关键指数的波动性、航运费率、迅速变化的跨资产关系/相关性。
量化宏观和全球资产配置（“GAA”）
描述
量化宏观旨在通过大型数据集分析并基于经济、市场和其他基本指标以及统计模型做出交易决策来产生阿尔法。
量化宏观基金与CTA之间可能存在重叠，因为它们经常交易相同/相似的工具，即通常是期货等“宏观”工具，但也包括ETF、债券、外汇，有时还有掉期和期权。术语量化宏观和GAA经常可以互换使用。
对于量化宏观，没有单一的“正确”定义。明确的“量化宏观”基金通过长期基本面因素（如经济数据或国家之间的差异）来确定宏观工具的价格预测。但也有一些平均持有期较短的基金也被定义为量化宏观。这些基金考虑上述一些因素，但更多地由短期技术因素驱动，辅以经济数据。经济数据可以是传统的，和/或来自另类数据和“现在预测”。
“量化宏观”可以涵盖在广泛的时间范围内进行交易的基金，纳入了大量不同的数据集，复杂程度可能差异巨大。然而，量化宏观策略的长期表现表明，长期夏普比率平均在0.8-0.9左右（略高于CTA），也表现出正偏斜，但平均而言不及CTA。
鉴于上述信息，量化宏观基金的头寸往往更多地基于相对价值，然而，基金也可能采取方向性头寸。交易的资产类别不出所料是宏观性质的，即期货、外汇、ETF、掉期和其他工具——通常具有高度的流动性。量化宏观/GAA管理者希望交易宏观层面市场之间的可重复关系，交易的信号往往是中长期的（即1个月到数月）。然而，一些可以被归类为量化宏观的管理者，其平均持有期可能比这要低得多。
信号类型
量化宏观是一种高度依赖数据和技术的策略。它通常依赖于复杂的数学模型来识别价格形成/关系和市场趋势的关键驱动因素，校准组合构建，并生成交易信号。重点往往放在宏观经济因素上，如GDP、通货膨胀、利率、汇率、进出口、增长、资本流动、市场数据等。
信号也经常被归类为一些熟悉的因子标题，如价值、收益率、动量（趋势跟踪）等。一些“经典”的长期量化宏观信号示例可能是以货币形式表达的价值信号，查看购买力平价、股权流动和贸易条件。
在不同市场中的表现
量化宏观基金往往在经济不确定时期表现良好，例如经济衰退或地缘政治危机，当宏观经济因素驱动市场运动时。然而，它们可能在稳定或缓慢变化的市场条件下表现不佳。它们的表现也受到其经济数据源的准确性和及时性以及其模型对市场状态变化的稳健性的影响。
示例交易
广泛的交易类型可以分为各种分类，如：资产类别的相对价值模型、跨资产类别模型和方向性交易。在商品中，它可能涉及买入/卖出被高估/低估的商品，考虑到可系统建模的其他因素，如库存水平、弹性/替代动态和/或其他供需信息。宏观经济指标（领先指标、现在预测、商业周期、货币政策等）将用于交易一篮子全球股票指数，包括多头和空头，寻找相对错误定价的机会。
风险/回报特征
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? 这可能与CTA等领域有一些重叠，尽管通常量化宏观基金具有更广泛的范围，能够交易更广泛的投资宇宙，包括现金工具、债券、货币和其他衍生品，如掉期和期权。另一方面，CTA倾向于专注于期货市场。量化宏观基金通常使用比CTA更广泛的指标阵列，CTA更依赖技术分析和基于价格的模型。
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? 该策略通常用作整体投资组合的多元化工具。量化宏观与股票和债券的长期相关性通常较低。
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? 该策略不应对整体多头或空头具有可观察的系统性偏向。
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? 盈利交易与亏损交易的比例往往非常低，策略不表现出高夏普比率，尽管量化宏观基金通常有更多的潜力提供比典型CTA更高水平的模型多样化和工具曝光。然而，话虽如此，有时高度多元化的CTA类似于量化宏观基金。
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? 一般来说，预计量化宏观的波动率高于大多数对冲基金，偶尔会有长期的低或负回报和显著的回撤。持有量化宏观的主要吸引力在于其多元化特征，并且基础资产通常极其流动。
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? 该策略在现金方面非常高效，要求的保证金与权益比率较低（在10-25%范围内）。
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? 该策略通常仅交易最具流动性的期货合约，涵盖股票、固定收益和商品的主要资产类别，有时还包括如流动性政府债券和掉期等工具。一些量化宏观基金也会交易更具特色（但流动性较差/容量更受限制）的期货/商品合约。
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? 一般来说，预计量化宏观基金在大量工具上具有高度的多样化。
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? 有些还可能交易宏观波动率工具，无论是从方向性的角度还是从相对价值的角度。
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? 与传统CTA相比，量化宏观基金通常考虑比CTA更广泛的风险因素。虽然CTA主要专注于管理市场和价格风险，量化宏观基金通常还评估可能影响其投资理论的宏观经济风险、地缘政治因素、政策变化和系统性风险。这些因素然后被纳入模型和风险管理框架。
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? 量化宏观基金相当机械地通过动态调整组合规模来控制风险和波动性，以适应市场动态的变化。其他更复杂的基金可能会使用各种市场状况识别措施来调整交易信号（和总风险偏好）。示例包括流量数据、天气分析、关键指数的波动性、航运费率或迅速变化的跨资产关系/相关性。
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? 如上所述，量化宏观的“典型”定义带有在几个星期到多个月平均时间范围内进行交易的预期。然而，有些可以被归类为量化宏观基金的基金在信号生成过程中高度技术化，研究相关性、短期流量、情绪和交易动态以及更频繁的宏观经济数据（从另类数据和“现在预测”推断）。
另类风险溢价
描述
对冲基金中的另类风险溢价策略涉及利用特定对冲基金策略的基本原理。通过采用动态但定义明确的流程，这些基金旨在利用与这些策略相关的预期回报的大部分。特定的风险因子，如股票价值、动量、市值等，被隔离，其风险溢价以系统的方式被收获，因此将其纳入量化对冲基金策略分组。
另类风险溢价基金试图捕捉的策略/现象或错误定价通常被很好地理解，有学术研究支持，并且——重要的是——可以使用定量模型和基于规则的流程来系统地识别和利用这些潜在的机会。正因为如此，风险溢价产品的费用往往在对冲基金行业中非常低，管理费和绩效费都要低得多。
该策略背后的理论是，通过为投资者提供对许多不同且非相关的另类风险溢价的高度多元化的组合，可以获得对传统投资组合有益的稳健回报流。
另类风险溢价基金的另一个关键特征是实施的灵活性。虽然一些投资者通过专门的基金访问这些策略，其他人可能选择使用定制的投资组合或基于因子的方式来实施它们。这种灵活性允许投资者根据他们的偏好和投资目标调整对特定风险因子的暴露。
信号类型
基金往往暴露于多元化的对冲基金溢价组合。溢价可以涵盖从股票溢价（股票市场中性——跨价值、质量、成长和动量因子交易，以及新兴市场溢价）、宏观溢价（例如，趋势跟踪或新兴市场溢价）到套利策略（例如，风险套利——持有按行业和交易类型多元化的并购目标组合；可转债套利等）。有些风险溢价产品与一些QEMN基金有交叉，因为它们希望从一些相同的现象中受益。
一些最常见的风险溢价信号包括：
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? 价值：此溢价指的是以相对于其基本面较低的价格交易的股票往往跑赢以高价格交易的股票的趋势。为了收获溢价，对冲基金希望买入被低估的股票，做空被高估的股票。
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? 动量：股票在近期表现良好往往继续表现的趋势。风险溢价对冲基金可能使用动量策略投资于表现出正动量的资产，做空具有负动量的资产。
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? 收益率差：此因子捕捉高收益资产跑赢低收益资产的趋势，再次——市场中性地捕捉这些溢价的方法是做多高收益资产，做空低收益资产。
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? 波动率：此因子捕捉低波动性资产跑赢高波动性资产的趋势，对冲基金做多低波动性资产，做空高波动性资产。
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? 质量：强劲基本面（高质量）的资产跑赢低质量资产的趋势。对冲基金会做多强劲的公司/资产，做空弱势的公司/资产。
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? 流动性：不流动资产跑赢流动资产的趋势。一些风险溢价策略可能使用流动性策略投资于不流动资产与类似的流动资产，以捕获这种溢价。
在不同市场中的表现
另类风险溢价策略在市场压力时期表现参差不齐。虽然这些策略旨在更加多元化，与传统资产类别的相关性较低，但在高度市场波动和压力时期，它们仍可能面临挑战。
在市场压力时期，资产类别之间的相关性往往增加，这可能降低依赖于利用相对价格差异的另类风险溢价策略的有效性。此外，突发的市场冲击可能导致显著且快速的价格变动，使这些策略难以捕捉和从市场低效中获利。
然而，值得注意的是，另类风险溢价策略在市场压力时期的表现可能因具体方法和实施而异。一些专注于特定因子或采用稳健风险管理技术的另类风险溢价策略可能更好地应对动荡的市场条件，并有可能产生正回报。另类风险溢价基金的表现也受到其定量模型的准确性、其交易市场的深度和流动性以及其投资组合经理在管理风险和优化投资组合配置方面的技能的影响。
示例交易
一种另类风险溢价对冲基金可能通过同时买入和卖出两个密切相关的资产类别（如黄金和白银或原油和天然气）的期货合约来执行交易，期望这两种资产之间的价格关系将回归其历史均值。基金可能使用统计模型来识别与历史关系的偏差，并执行均值回归交易，期望从价格的趋同中获利。
另一个交易可能是在两个相关资产之间识别定价错误，如指数期货及其基础股票篮子。基金可能使用定量模型，识别两个资产之间预期风险溢价的差异，并执行做多被低估资产、做空被高估资产的多空交易。
或者，基金可能执行套息交易，买入一个资产类别中收益较高的期货合约，卖出另一个资产类别中收益较低的合约，捕捉利率差异。基金还可能采用额外的风险管理工具，如止损单、头寸大小限制或跨多个风险溢价的多元化，以管理交易风险。
风险/回报特征
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? 另类风险溢价基金通常（但不总是）长期来看是市场中性的，与传统资产类别的相关性较低。
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? 按设计，风险溢价产品对特定的风险因子具有暴露，期望得到补偿，但将驱动投资组合波动性。有时这些风险因子的变动可能很大，可能导致回撤时期和/或长期的低回报。
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? 该策略通常也高度流动，相对于传统对冲基金具有流动的投资条款。需要注意的是，一些另类风险溢价策略也可能纳入流动性风险溢价策略，按定义，它们暴露于流动性较差的领域。一些做空波动率或做多新兴市场策略在压力时期也可能流动性较差。
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? 许多另类风险溢价策略使用杠杆来放大回报，但这也增加了潜在的下行风险。
希望这篇推文可以吸引更多对LLMs在金融领域应用感兴趣的读者！有任何问题或建议，欢迎在评论区留言讨论。
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