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做好风险管理,降低损失——风险控制模型

  • 原创 2017-08-15
  • 何旋

市场可能会持续非理性,一直到你破产为止

——凯恩斯


市场从长期来看,可能真的会恢复理性,也许大跌之后经过长时间的修复,市场会重新上涨,因为人们总是好了伤疤忘了疼,市场总是一个泡沫接着另一个泡沫,但是对于大部分机构来讲,他们总是等不到市场上涨的那一天,因为大部分人还有另一个心理,那就是墙倒众人推,大家都会恐慌,一旦发现势头不对,很多投资者会要求赎回资金,那么基金不得不在市场情况完全不利的时候斩仓,这会进一步加大市场的下跌和波动,所以大家也会发现肥尾现象越来越频繁。


长期资本管理公司(LTCM)倒闭的例子


对宽客影响非常大的布莱克-斯科尔斯期权定价公式有一个基本假设是股票价格是呈现随机游走的。其实早在1900年,一个名叫巴士利艾的法国人在他的博士论文中就得出了类似的结论。

 

认为股票价格的运动轨迹和花粉颗粒在水分子中的运动轨迹是一样的,因为花粉颗粒在水中会受到水分子四面八方的撞击,这就好像股票在市场中受到四面八方很多因素的影响是一样的,花粉颗粒的运动轨迹是在1827年罗伯特˙布朗所发现的,所以这种随机游走的过程被我们称为布朗运动。

布朗运动的一个基本假设就是股票的收益率在连续时间内是服从正态分布的,他忽略了价格的大幅跳动。大家可以把随机游走理解成酒鬼乱步,想象一下,在一个深夜,你刚刚加完班,穿过浓雾回家去。途径新天地时,发现一个醉汉靠在电线杆上,摇摇晃晃不知道哪边才是回家的路,他坚定的往左走了两步,不出5秒便摔了一跤,然后他改变了主意,又向前走了几步……如此周而复始,这就是连续的随机游走。

 

就好像醉汉不可能一眨眼就穿过黄浦江,那么我们同样也假设股票价格不可能出现大幅跳动。但是大家心知肚明,虽然物理世界和金融世界有很多相似之处,但是股价确实有可能会出现瞬间发生的巨大价格变动。忽略这个,就意味着把股价瞬间下跌的肥尾事件排除在外,那就无法对此做出风险管理。

长期资本管理公司就深受其害,长期资本管理公司就是由梦幻组合莫顿和斯科尔斯开发的模型所主导的,他们认为市场是服从正态分布的,黑天鹅事件可能百年难遇,他们应用的风险管理模型是计算VaR(风险价值模型),大部分计算VaR的模型都是假设收益率是服从正态分布的,所以他们当时计算的损失并没有那么大。


但是1997年发生的东南亚金融危机以及接下来的俄罗斯政府的国债违约是他们的模型根本没有预测到的,一时间长期资本管理公司几乎所有的策略都在亏钱(他们的策略主要是三个方面:债券套利、期权套利以及掉期交易),而且长期资本管理公司的杠杆非常高,所以在极短时间内,它就遭受了巨大亏损,而且由于他的资金来源主要是华尔街大型金融机构,那么这次时间也导致几乎整个华尔街都被它拉下了水。

 

因为影响过于巨大,美联储最终不得不进行救助。长期资本管理公司倒闭的时候(关于长期资本管理公司的浮沉故事我们会在后续课程里给大家详细介绍),莫顿和斯科尔斯不厌其烦的辩解说,只要他们能够撑过足够长的时间,他们最后是可以以盈利收场的。但是“市场可能会持续非理性,一直到你破产为止”。

所以关于对冲基金的风险管理,有一个最简单的方法,那就是增加投资人的资金锁定期(当然,现在竞争越来越激烈,如果增加锁定期,可能投资人会不买账,这就要依靠基金经理的过往业绩和个人魅力了)。一个比较成功的例子就是格里芬的大本营投资集团。格里芬刚出道的时候,很好的继承了索普关于可转债套利的方法,连续三年收益率都傲视群雄。

 

1994年,美联储出人意料的加息极大地打击了市场,对利率极其敏感的可转债市场更是遭遇重创,这一年大本营投资集团亏损4.3%,资产管理额下降很多(因为一部分忧心忡忡的投资者赎回了自己的份额),这一年格里芬做出了一个改变,这一改变让他在2008年的次贷危机中免于灭顶之灾。大本营投资集团规定,所有投资者在初始投资后的三年内不得撤资,长锁定期意味着在市场不好的时候大本营投资集团能够保持稳定,不至于在市场大跌时还不得不大幅抛售。


风险管理模型


说回来风险管理模型,风险管理模型最典型的就是限制风险的大小和限制风险的类型。

限制风险的大小:通过限制头寸规模来实现,比如最简单的,不论信号多么强烈,某一只股票的权重不能超过投资组合的3%,这种头寸限制在很多公募基金里面非常常见。当然也可以限制杠杆的大小,当机会不错的时候可以应用高杠杆,而当机会很少时,低杠杆才是可行的,就好像我们玩21点是一样的,当你确认胜率大于50%时,这时才加注。因为我们不用每一把都赢,只要保证赢的时候收益是大于输得时候的亏损就可以了。

 

限制风险的类型:比如在中国市场做投资,往往大盘的波动要比个股的波动更加剧烈一些,所以有很多量化策略是把beta风险给对冲掉,通过承担个股的非系统性风险来获利。这种风险管理的方法往往会直接在alpha模型中体现出来(这里也可以看出来风险管理模型和alpha模型是相互糅合的),比如根据一些因子分析选定某几只股票来投资,然后再做空股指期货对冲beta风险,最终承担的就是这几只股票的非系统性风险,这样就限制了风险的类型,因为我们这个策略就直接把系统性风险给排除在外了。


风险控制的重要性


再次强调一下,风险控制非常重要,因为全球市场的联系越来越紧密,各大市场,甚至各种金融产品之间的关联性也越来越强。

 

比如有一种交易策略是利差交易(carry trade)。其实利差交易兴起的一大背景是日本的低利率政策。为了摆脱令经济一蹶不振的通缩,日本长期实行低利率政策,利率连1%都不到,日本的银行账户每年的收益率通常只有0.5%,而美国有5%,中国更高。所以很多有金融嗅觉灵敏的公司在日本借入日元将其转换为美元、人民币等高利率的货币,然后投资于美国、中国的市场中,比如债券、大宗商品或股票市场。



但是这种投资却蕴含着巨大的风险,因为所有的利差交易的投资者交易方向几乎都是相同的,他们借入日元,然后投资于美元、人民币、新西兰元、澳元等高收益货币,推高了股票、黄金、房地产以及原油价格。

 

那么风险在哪呢?很简单,风险在于他们撤离投资的那一天,2007年2月,交易员们开始担心中国和其他新兴市场的股市涨得太高太快了,随着中国股市开始下跌,通过利差交易进入中国市场的交易员们开始恐慌,纷纷买回他们所借入的日元,导致日元开始升值。大概在同一时间,日本银行决定提高基准利率,这使得日元升值势头更猛了。


恐慌的自我强化反馈环展开:只要日元持续升值,交易员就要被迫结束掉利差交易,那么就要对日元进行还本付息,那么利差交易者就要抛掉其他国家的资产,买回日元,那么导致他们所投资的资产大幅贬值,而日元会进一步升值。利差交易导致了巨大的亏损,狂欢的音乐戛然而止。

 

可能会有人说,对于这种利差交易如何做风险管理呢?最简单的一种方法就是定期预测波动率,如果外汇市场、股票市场的波动率比较大时,那么最好停止利差交易,因为在波动率比较大的情况下,投资的货币很容易贬值,而在利差交易当中,一旦投资的货币出现贬值(即融资货币升值)很容易倒逼交易者停止头寸,那么平仓本身又会造成市场向不利方向发展,容易出现危险的自我强化反馈。


本期的风险管理模型就介绍到这里,下期我们将会介绍算法交易。下期见。


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