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理解量化分析了解对冲基金的表现和风险

虽然共同基金和对冲基金可以使用非常相似的指标和流程进行分析,但对冲基金确实需要额外的深度来解决其复杂程度和不对称的预期回报。对冲基金通常只对合格投资者开放,因为它们比其他基金需要遵…

虽然共同基金和对冲基金可以使用非常相似的指标和流程进行分析,但对冲基金确实需要额外的深度来解决其复杂程度和不对称的预期回报。对冲基金通常只对合格投资者开放,因为它们比其他基金需要遵守更少的证券交易委员会法规。

本文将讨论分析对冲基金时需要理解的一些关键指标,尽管还有许多其他指标需要考虑,但这里包含的指标是对对冲基金业绩进行严格分析的良好开端。

关键要点

  • 理解对冲基金的表现和风险特征通常比共同基金或标准的股票和债券投资组合要复杂得多。
  • 许多对冲基金寻求绝对回报,而不是试图击败标准普尔500指数这样的指数,因此业绩必须根据特定策略进行相应判断。
  • 同样,风险必须以与投资目标相一致的方式进行衡量,可能包括风险价值(VaR)以及对肥尾的分析。
  • 绝对和相对回报

    与共同基金业绩分析类似,对冲基金应同时评估绝对和相对回报业绩。然而,由于对冲基金策略的多样性和每个对冲基金的独特性,为了识别它们,很好地理解不同类型的回报是必要的。

    相对于更传统的投资类型,绝对回报让投资者知道在哪里对基金进行分类。也称为总回报,绝对回报衡量基金的收益或损失。

    例如,与新兴市场股票相比,回报率低且稳定的对冲基金可能是固定收益投资的更好替代品,新兴市场股票可能被高回报的全球宏观基金所取代。

    另一方面,相对回报让投资者能够确定一只基金相对于其他投资的吸引力。可比指数可以是其他对冲基金、共同基金,甚至是投资者试图模仿的某些指数。评估相对回报的关键是确定几个时间段的业绩,如一年、三年和五年的年化回报。此外,这些回报也应考虑到每项投资固有的风险。

    评估相对业绩的最佳方法是定义一份同行名单,其中可能包括传统共同基金、股票或固定收益指数以及其他具有类似策略的对冲基金。一只好的基金应该在每一个被分析的时期表现在前四分位数,以便有效地证明它的阿尔法生成能力。

    衡量风险

    在不考虑风险的情况下做定量分析就像蒙着眼睛穿过一条繁忙的街道。基本金融理论表明,只有通过承担风险才能产生巨大的回报,因此,尽管一只基金可能会表现出出色的回报,但投资者应该将风险纳入分析,以确定该基金的风险调整后的表现,以及与其他投资相比的表现。

    有几种度量标准用于衡量风险:

    标准差

    使用标准差作为风险度量的优势之一是它易于计算,并且回报的正态分布概念简单。不幸的是,这也是它在描述对冲基金固有风险时表现疲软的原因。大多数对冲基金没有对称的回报,标准差指标也可以掩盖高于预期的大损失概率。

    风险价值

    风险值是一种基于均值和标准差组合的风险度量。然而,与标准差不同,它没有用波动性来描述风险,而是用5%的概率来描述可能损失的最高金额。在正态分布中,它由最左边百分之五的可能结果表示。缺点是由于正态分布收益的假设,无论是数量还是概率都是可以低估的。在进行定量分析时仍应进行评估,但投资者在评估风险时也应考虑额外的指标。

    歪斜

    偏斜度是回报不对称的一种度量,分析这一度量可以揭示基金的额外风险。

    下图显示了两个均值和标准差相同的图表。左边的图形是正偏的。这意味着均值>媒体n >模式。请注意右边的尾巴是如何变长的,左边的结果是如何向中心聚集的。虽然这些结果表明一个小于平均值的结果有更高的概率,但它也表明一个极肯定结果的概率,尽管很低,如右边的长尾所示。

    Figure 1: Positive skewness and negative skewness.Image by Julie Bang © Investopedia 2020

    近似为零的偏斜度表示正态分布。任何正偏度更可能类似于左边的分布,而负偏度类似于右边的分布。正如你从图表中看到的,负偏斜分布的危险是非常负面的结果的概率,即使概率很低。

    峰度

    峰度是分布尾部相对于分布其余部分的组合权重的度量。

    在下面的图2中,左边的分布呈现负峰度,表明平均值附近结果的概率较低,极值的概率较低。正峰度(右侧的分布)表示平均值附近的结果概率更高,但极值的概率也更高。在这种情况下,两种分布也具有相同的均值和标准差,因此投资者可以开始了解分析标准差和VAR之外的额外风险指标的重要性。

    Figure 2: Negatives kurtosis and positive kurtosis.Image by Julie Bang © Investopedia 2020

    夏普比率

    对冲基金最常用的风险调整回报指标之一是夏普比率。夏普比率表明了每一级风险所获得的额外回报。夏普比率大于1是好的,而比率低于1可以根据所使用的资产类别或投资策略来判断。在任何情况下,计算夏普比率的输入是平均值、标准差和无风险利率,因此夏普比率在低利率期间可能更有吸引力,而在高利率期间则不太有吸引力。

    用基准比率衡量绩效

    为了准确衡量基金业绩,有必要有一个比较点来评估回报。这些比较点被称为基准。

    有几种方法可以用来衡量相对于基准的性能。这是三个常见的:

    希腊字母表中第二个字母

    贝塔被称为系统风险,是一种相对于指数回报的基金回报度量。被比较的市场或指数的贝塔系数为1。因此,贝塔系数为1.5的基金,市场/指数每变动1%,回报往往为1.5%。另一方面,贝塔系数为0.5的基金,在市场上每1%的回报就有0.5%的回报。

    贝塔系数是一个很好的衡量标准,可以用来确定一只基金对某一特定资产类别的股权敞口有多大,并允许投资者决定是否应该对一只基金进行d/或多大规模的配置。贝塔系数可以相对于任何基准指数进行衡量,包括股票、固定收益或对冲基金指数,以揭示基金对特定指数变动的敏感性。大多数对冲基金计算相对于标准普尔500指数指数的贝塔系数,因为它们是基于对更广泛的股票市场的相对不敏感性/相关性来出售回报的。

    相关

    相关性与贝塔非常相似,因为它衡量回报的相对变化。然而,与贝塔不同的是,贝塔假设市场在一定程度上推动基金的表现,相关性衡量两只基金的回报可能有多相关。例如,多样化是基于这样一个事实,即不同的资产类别和投资策略对系统因素的反应不同。

    相关性是在-1到+1的范围内测量的,其中-1表示完全负相关,零表示完全没有明显的相关性,而+1表示完全正相关。通过比较标准普尔500指数多头头寸和标准普尔500指数空头头寸的回报,可以获得完美的负相关。显然,一个位置每增加一个百分点,另一个位置就会减少相同的百分点。

    相关性的最佳用途是比较投资组合中每只基金与该投资组合中其他每只基金的相关性。这些基金之间的相关性越低,投资组合就越有可能分散。然而,投资者应该警惕过度分散,因为回报可能会大幅下降。

    希腊字母表中第一个字母

    许多投资者假设阿尔法是基金回报和基准回报之间的差异,但阿尔法实际上考虑的是回报相对于所冒风险的差异。换句话说,如果回报率比基准高25%,但承担的风险比基准高40%,阿尔法实际上是负的。

    因为这是大多数对冲基金经理声称要增加回报的东西,所以理解如何分析它很重要。

    阿尔法是使用资本资产定价模型计算的:

    ERi = Rf+βI ×( ERm Rf)其中:ERi =预期投资回报Rf =无风险利率βI =预期投资回报Rm =市场预期回报\ begin { aligned } & \ text { ER } _ I = \ text { R } _ f+\ Beta _ I \ times(\ text { ER } _ m-\ text { R } _ f)\ \ & \ text BF { where:} \ \ & \ text { ER } _ I = \ text {预期投资回报} \ &\text{R}_f

    为了计算对冲基金经理是否根据所承担的风险添加了alpha,投资者可以简单地将对冲基金的beta代入上述等式,这将导致对冲基金的业绩出现预期回报。如果实际回报超过预期回报,那么对冲基金经理根据承担的风险增加阿尔法。如果实际回报低于预期回报,那么对冲基金经理不会根据承担的风险增加alpha,即使实际回报可能高于相关基准。投资者应该希望对冲基金经理在承担风险的情况下增加回报,而不是仅仅通过承担额外风险来产生回报。

    底线

    对对冲基金进行定量分析可能是复杂、耗时且往往具有挑战性的。但是,本文简要描述了为分析增加有价值信息的其他指标。还有各种各样的其他方法可以使用,甚至本文中讨论的那些方法对一些对冲基金来说可能更相关,而对其他基金来说就不那么相关了。

    投资者应该能够通过进行一些额外的计算来了解特定基金固有的更多风险,其中许多计算是由分析软件自动计算的,包括晨星、PerTrac和泽法等提供商的系统。

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    作者: 爱财富网

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