对冲成本与基差(量化对冲交易)

2023-08-11 18:44分类：牛市操作阅读：

管好这样一只基金，没有捷径，没有取巧，凭借的完全就是硬碰硬的选股硬实力

期货高升水+现货高库存+技术转势信号做空期货

华人在华尔街大多从事量化对冲

肖冰：这是你赚取收益的一个总体思路？

现在在纽约的量化对冲基金公司里面，包括在Millennium或者Two Sigma都能看到不少华人的面孔，而且有一些华人在基金公司里面做的还是不错的。有做到中层的部门经理的，但是做到公司管理层的几乎没有。

资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益=α+β

他指出，脱碳和供应链的变化是通胀的推动因素，“未来的周期似乎更长，我认为这种趋势将持续一段时间。”

据英国金融时报报道，Systematica Investments 创始人、BlueCrest 前系统交易主管 Leda Braga 表示：

用资产配置的理念进行投资，主要有两条途径。一是买入FOF产品，优点是简单高效一键操作，缺点是FOF多是标准化产品，可能不能满足投资者的个性化需求。另一条途径是找到专业的投资顾问进行个性化配置，通盘考虑投资者的投资目标、预期收益、风险承受能力、资金周期等等情况，做出定制化、动态化的资产配置方案。

据翟海达介绍，相比传统一口价定价模式，基差模式中买卖双方是合作方，而非对立方，避免了行业不良竞争。对于基差卖方来讲，影响基差的最主要因素是当地供求关系，企业对当地供求格局越熟悉，对基差波动越易把握。同时，基差贸易模式可利用期货市场主动管理价格，为现货市场提供新的销售模式。此外，通过对市场的判断，基差卖方与下游企业可以共享市场变动利润，有效帮助下游节约采购成本。

蒋晓炜：我赚取收益的方法比较简单，主要是看一些传统的市场上的一些信号或者说是因子，我们并没有大规模的采用人工智能或者机器学习的方法，但我们也在研究。我认为作为一个好的投资经理，不管是量化还是主动的，你首先是要对这个市场进行判断，你要对这个市场有一定的认知，包括风险的认知，本身市场机制的一些认知，这些我们是基本面的东西。

正是看到了市场的巨大需求，华夏、景顺长城、光大保德信、申万菱信、德邦基金等公募都在积极申报量化对冲基金，目前有8只量化对冲或绝对收益类产品在排队候批。

杜晓海分析，今年以来公募权益产品取得了不错的收益，加上A股打新收益，量化对冲产品也是受益者，一些规模较小的对冲基金可以获得非常高的打新收益率。以海富通阿尔法为例，该只基金规模较大，打新增厚较小，但公司坚持风险预算管理，也取得了不错的净值表现。

据记者了解，本次项目中，作为基差买方的海大集团是一家集研发、生产及销售水产饲料、畜禽饲料和水产饲料预混料为主营业务的高科技型集团公司。早在2003年，海大集团就“试水”期市，2006年开始搭建套保团队，规范操作，2009年在深圳证券交易所上市，期货工具在集团的快速发展中功不可没。经过十几年参与期货市场，海大集团目前已拥有成熟的交易模式，期现两端完全统一，相关配套风险管理制度完备，已成为行业内的标杆企业。

作为基差卖方的路易达孚是全球领先的农产品贸易和加工企业，多元化的业务组合贯穿从农场到餐桌的全价值链。在企业风险管理上，路易达孚是利用期货市场对冲风险的开创者。同时，路易达孚也是最早在中国市场提出利用基差销售产品的企业之一，最早开始利用豆粕和豆油期货合约进行基差报价销售，目前使用基差销售豆粕的比例为100%。近年来，随着玉米市场化改革，玉米定价逐渐从政府调节走向市场化定价，路易达孚也积极尝试利用大商所的玉米期货进行基差报价，改变现有的贸易格局。

最终，在此次项目试点中，相比传统的提前采购现货并囤货方式，买方海大集团采购成本节约50元/吨，相比随用随采的方式降低采购成本20元/吨。卖方路易达孚最终实现基差交易利润106.5元/吨，同时路易达孚用基差销售方式提前锁定销售利润，比传统销售方式增加124元/吨的利润。总的来看，买卖双方选择玉米基差贸易模式明显优于传统的贸易模式。

目前比较流行的大数据，人工智能，机器学习我们都在进行尝试。

蒋晓炜：可能是有，硅谷的科技公司也一样，有一些文化方面的因素。

为什么需要对冲？其实是出于解决投资者“怕跌”的心态问题。在震荡市和下跌市中，我们需要通过“对冲”的手段来降低持有权益类资产的波动，提升投资体验，毕竟投资中的“过山车”，谁也不想坐。

所以，我认为要用基金经理各自的理论和经验来指导机器，树立对应的模型框架，这个量化投资系统才能转起来。

股价=每股盈利*市盈率，市盈率涨涨跌跌，高低相抵，因此，从长期看股价反映的是公司盈利能力，背后是中国的经济增长。过去十年，A股市场股票型基金的整体收益率在10%左右，而全部A股净资产收益率（ROE）的平均值也是这个水平。

数据是辅助你去实现去完成整个投资流程，我不是特别赞同本末倒置的方法，就是先拿一套机器学习的方法，再拿过来大数据，在里面滚一下得出一个结果，这个我们叫做数据挖掘，数据挖掘在大数据、数据分析里面是非常流行的一套做法，但是我觉得在做一个好的基金管理人来讲，这套东西行不通。为什么呢？因为比方说巴菲特他说他搞价值投资，人人都在追捧价值投资多么多么好，多么多么神奇，这个我们叫做一种学派或者流派，就像有人追捧科技股也是一种流派，这是基于人的经验做出的判断。

“量化对冲”：量化+对冲

通胀预期的变化感觉像是一艘大船，需要时间才能转向。

这只基金成功经历了各种考验，包括 A 股的考验（震荡市、熊市、牛市）、对冲工具受限的考验和规模从小到大的考验，而它的对冲策略在优化中变得越来越有效，基金的回撤控制的越来越好，业绩越来越稳定

就市场而言，美股是典型的机构主导，个人投资者稀少，而机构之间的激烈竞争导致市场高度有效，因此主动型基金想要胜出极为困难。