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宏观对冲:历史回溯不能代表未来!

article.author.display_name 潘錡宝
字数 1,558
阅读需 4分钟

【导论】宏观对冲的第一课:历史业绩不代表未来

加入潘錡宝的《全球系统化宏观对冲》

本期内容

大家好,欢迎来到见闻大师课《全球系统化宏观对冲》,我是潘錡宝。

见闻的朋友们大家好,欢迎参加见闻大师课。首先,非常感谢见闻的邀请,我想跟大家一起交流和探讨的话题是全球系统化宏观对冲。

先做个自我介绍,大概讲一下我的个人背景,方便大家了解后面的课程内容。2013年我加入了某股份行的金融市场部,最开始做的是利率和衍生品交易。当时也挺郁闷,基本上我买了以后市场就开始跌,卖了之后市场就开始涨。当时我自己的感觉是个人情绪并不适合去做主观交易。

2014年机缘巧合之下,我开始慢慢转向做一些偏量化的、偏系统化的交易,也有机会开始接触海外的各大类资产的一些策略,然后参与到相应的一些投资中。我们最开始也不是完全走系统化宏观对冲这个方向,而是买了很多外资行的跨资产策略,学术名叫QIS,就是量化投资策略指数。

在2008年金融危机之后,这类产品是非常有名的,因为当时外资行把一些海外对冲基金的偏量化的、偏基于规则的策略全部拿出来编制成相应的策略指数。一些养老基金、保险基金,包括一些银行自营都会去购买。然后我慢慢看到希望,觉得这个东西好像不错,有机会可以去做,因为我的情绪不会被干扰,它是基于规则的。后来发现还是有很多问题,虽然做了很多的一些回溯,回溯效果也很好,但依然满地找牙。

这是什么原因?我买进去后开始跌,然后我又买了一些回溯很好、实盘也很好的产品,但结果还是买进去就开始跌。我们当时也一直在思考这个问题,也踩了很多坑,做了深入的研究和思考。我们觉得,有个很重要的常识,可能大家都知道,历史业绩不代表未来

历史业绩不代表未来,我想大部分做投资或者做交易的人都会有这个经验。你买了很多产品,往往冲进去的时候,感觉可能要走向巅峰,实现人生财富自由的感觉。但结果是每当想在市场上大干一场的时候,市场就会大干你一场。然后我们渐渐发现,量化投资的框架是基于统计数据的,且样本量不是足够大。因为我们的策略是偏大类资产,偏低频的交易,它不像那些中高频的量化交易,统计样本量足够大,可以获取不错的效果。

如果我们做一些低频的宏观对冲,持仓周期可能在几天、几周或者几个月,这种长度的持仓周期用统计数据是不能够体现的,很容易出现过拟合或是幸存者偏差。从一个比较专业的角度去考虑这个问题,所有的回溯结果都是基于路径的。基于历史路径最后得到的这样的一个展示效果。我们需要的应该是基于结果导向的逻辑,或者说基于宏观逻辑去获得一些基于结果导向的策略,往这个方向去走。

后来我慢慢开始去接触一些偏宏观的策略,比如像达里奥的风险平价策略、英仕曼的趋势跟踪策略,我们也去研究它背后的一些逻辑和相应的收益风险特征。慢慢的,很多时候去做低频策略,我们都必须有一个基石,这个基石是基于宏观逻辑,这个宏观逻辑不是基于历史路径的,相当于这个宏观逻辑在过去是成立的,在未来大概率也是成立的。那么依据这个基石所编制出来的策略或者净值曲线,在未来大概率也有可能成立。这个是我们今天可能主要想探讨的一个话题

课程介绍

现在就开始正式的课程内容。本课程分为六个模块:

第一个模块,我会跟大家介绍一下,什么叫系统化宏观对冲。

第二个模块,我主要会讲大类资产的收益来源。因为系统化宏观对冲会涉及到各种大类资产,我们还是要对底层资产的收益和风险有比较清晰的认知。

第三个模块,承上启下,主要研究大类资产的相关性的成因。我们不是要去弄清楚相关性的结果,而是要去了解相关性背后的逻辑,或者它的因果关系,为什么会有这么一个结果。

第四个模块,我们再去考虑怎样构建风险均衡策略,这个风险均衡策略将最终形成资产配置策略。

第五个模块,因为风险均衡策略有很多问题,也有很多弊端。那我们怎样通过其他的系统化宏观对冲策略,比如说趋势跟踪策略,去对风险均衡策略做优化和补充,使得整个投资组合的收益风险比能够获得更好的提升。

第六个板块,我们会重新回到投资的原点去讨论一下收益和风险,一起交流两者间的关系。

我是潘錡宝,欢迎加入《全球系统化宏观对冲》的课程,一起学习分散化投资圣杯。

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2 条评论
tutu0116
中国北京 举报

👍😌😌✌️

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tutu0116
中国北京 举报

👍我觉得这个说的很好就是得能够重复的才叫规律

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