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加州州立大学连毅力副教授主讲浙江大学资本市场研究中心 “紫金港资本”系列讲座NO. 27

发布时间:2021-03-22 来源:管理学院 浏览次数:0

 2021314日上午,浙江大学资本市场研究中心紫金港资本系列讲座NO.27以线上讲座的形式进行。加州州立大学Stanislaus校区连毅力副教授为观众们分享了主题为主动型投资及基金业绩评估的精彩讲座。此次讲座由浙江大学资本市场研究中心主任黄英教授主持。会计学、工商管理、金融工程、计算机等专业的国内外高校师生,以及银行、证券、投资、电子商务等行业人士参与了本次讲座。


讲座内容:

一、各国股票市场收益特征

1. 股票指数月度收益对比

从表中可以看出,沪深300的平均收益大概是标普500的三倍;而沪深300的波动率也是非常大的。在中国的市场上,存在较大回撤幅度的可能性,但收益和波动率整体上是匹配的。


2. A股市场的投资者构成

观察投资者构成,retail investors(散户)和HNW individuals(高净值富人)加起来占了45.3%,而hedge fundsmutual funds分别是11.8%9.4%。有证据表明,个人投资的行为会加重波动的幅度,也给主动投资带来了很多空间。


3. 分策略私募产品周收益率

表中数据显示,股票多空和事件驱动的上下四分位数的差距大概是5%,而对于债券基金差值只有0.5%左右。是否选择高波动的投资策略、选择什么样的管理人、什么时候参与投资,结果是天差地别的。

 

4. 美国基金经理四分位收益

美国固收的上下四分位的差距只有0.5% ,对于此类型最好做被动型投资,因为付出的努力最大的回报空间只有0.5%;而风险投资收益的中位数是负的,但如果能分辨出项目的好坏,最大的收益可以达到43.2%

因此对于高波动的类别的基金组合,更适合做主动型投资。


◆小结:

·低效率的市场采用主动型投资策略,高效率市场采用被动型投资策略。

·高波动资产类别或投资策略适宜主动管理,且关键在于挑选优秀的管理人、选股和择时。


二、基金业绩评估

1. 业绩基准概述

主动型投资业绩 = 业绩基准 + 超额收益

中证500指数增强基金收益 = 中证500指数收益(beta) + 增强超额收益(alpha)

·增强超额收益alpha可能是正的也可能是负的。然而alpha是零和博弈,市场上只要有人赚到了钱,就有相应的有人遭受亏损。

·平均加权型的指数可能存在容量问题。

类似的:

·某蓝筹股价值型基金 = 沪深300指数收益 + 超额收益

·某蓝筹股价值型基金 = b*沪深300指数收益 + 超额收益(单因子

·某蓝筹股价值型基金 = b1*价值因子 + b2*质量因子 + b3*市值因子 + ... + 超额收益(多因子

即通过回归方程,可以获得系数b,根据敏感度不同,可以对超额收益进行分解。

 

2. 业绩基准潜在的问题

风格漂移:例如一带一路主题基金,却持有很多白酒,就发生了风格漂移。

运气:运气和实力是糅合在一起的,收益究竟是靠运气还是靠实力,即便通过超额收益分解也很难解决这个问题。

统计模型:模型本身存在误差。模型中的因子是人为选定的,超额收益也不一定完全被分解;另一方面,数据本身是季度结尾的时候公布,私募基金则不公布持仓,因此数据本身也有很多噪音。

 

3. 量化指标

统计学上,我们希望通过一些量化指标帮我们做选择。常见的有:

·夏普比率(Sharpe ratio):超额收益/收益标准差

·索提诺(Sortino ratio):超额收益/下行收益标准

 

4. 量化指标潜在的问题

业绩长度:一是数据长度可能不够,基金经理的任期可能会变化,经理一旦离职轮换,风格就会变化;二是数据长度够了但可能买不上,或者容量已经太大了。

市场周期:一个完整的经济周期大概在十年以上,三年五年的数据可能不代表什么,牛市可能会夸大收益,熊市则太悲观,得出的结果可能并不符合逻辑,反而是大量低估资产的时候最适合投资。

盈利逻辑:数据是怎么来的?投资者如果不知道管理人背后的盈利逻辑,会对自己没有信心,一旦有风吹草动立刻改变策略。

后视镜问题:用过去简单预测未来。

 

5. 投资逻辑的推演

·按策略划分,分析策略盈利逻辑。

主观股票多头,量化股票多头,股票对冲策略,期货趋势,等等。

·尽调和研究的意义在于寻找数据背后的逻辑,也是解决投资决策最后一公里的问题。

·数据与逻辑的统一才能证明超额的可持续性,即业绩来自能力而不是运气。

逻辑解决稳定性,数据只是检验。

 

6. 好的投资机会的特征

符合直觉。如果和直觉背离,那么这个投资策略可能是有问题的。

简洁直接。一个参数能解决的,就不要加三个参数

符合第一原理。最后的目的是获取合理收益,而不是买那些指标,指标只能作为估值和成长性的参考,不能给出最后一步决策的答案。

 

◆小结

·量化指标用于辅助决策,使用时要格外小心谨慎。

·逻辑推演用于主要决策,每个人的主观选择并不相同。

 

最后在嘉宾与观众互动的环节中,观众踊跃发言,对我国波动率大是否对高频量化基金有利、业绩评价中的运气等方面提出疑问,连教授针对这些问题进行了详细解答。本期讲座使观众们对主动型投资和基金业绩评估有了基本了解。讲座在观众们的掌声中圆满结束。

 

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