阿尔法ALPHA策略

更新时间:2024-12-24 11:24:47 阅读: 评论:0


2022年8月1日发
(作者:重庆市房产税)

阿尔法(ALPHA)策略

Alpha策略是典型对冲策略,通过构建相对价值策略来超越指数,然后通过指

数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。中性策略也是比较典型对冲策

略,通过构造股票多空组合减少对某些风险暴露。Alpha策略和中性策略在本质上

差异最小,Alpha策略可以看成中性策略一种。但是Alpha策略约束更小,其Alpha

来源可能是行业、风格或者其他;而中性策略则将更多无法把握风险中性化了。

一、阿尔法(ALPHA)策略

1.什么是阿尔法(ALPHA)策略?

投资者在市场交易中面临着系统性风险(β风险)和非系统性风险(α风险),

通过对系统性风险进行度量并将其分离,从而获取超额绝对收益策略组合,即为

阿尔法策略。从广义上讲,获取阿尔法收益投资策略有很多种,其中既包括传统

基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等,也包括利用衍生工具对冲掉

贝塔风险、获取阿尔法收益可转移阿尔法策略。

2.阿尔法策略有哪些关键要素?

Alpha策略成败有两个关键要素:其一是现货组合超额收益空间有多大;其

二是交易成本高低。两者相抵结果,才是Alpha策略可获得利润空间。在股市Alpha

策略中,最考验策略制定者水平因素在于选股方法和能力。阿尔法策略就是买入

一组未来看好股票,然后做空相应价值期货合约,组合对冲掉系统性风险,组合

收益完全取决于投资者选股能力,而与市场涨跌无关,做到了市场中性。

3.阿尔法策略优势?

阿尔法策略有三大优势:一是回避了择时这一难题,仅需专注于选股;二是

波动较单边买入持有策略要低;三是在单边下跌市场下也能盈利,阿尔法与市场

相关性理论上为0。在熊市或者盘整期,可以采用“现货多头+期货空头”方法,

一方面建立能够获取超额收益投资组合多头头寸,另一方面建立股指期货空头头

寸以对冲现货组合系统风险,从而获取正绝对收益。

4.如何构建阿尔法策略?

阿尔法策略所涉及市场领域非常广泛,在股市、债市、商品市场等各类市场

都有应用。目前国内市场上最常见是股市阿尔法对冲策略,其通常利用选股、择

时等方面优势,寻具有稳定超额收益现货组合,通过股指期货等衍生工具来分

离贝塔,进而获得与市场相关度较低阿尔法收益。有机构根据获取阿尔法途径,

采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。

5.阿尔法策略适合市场?

从国内外经验来看,阿尔法策略一般运用在市场效率相对较弱市场上,如新

兴股票市场、创业板市场等。我国股票市场正是一个新兴市场,效率相对较低,

特别是伴随着股指期货、融资融券等衍生品种推出,确存在利用风险对冲来获取

超额收益Alpha巨大需求和空间。

6.阿尔法策略与贝塔策略区别?

根据CAPM理论,资产收益分为来自市场风险部分期望收益贝塔和与市场风

险无关收益阿尔法。阿尔法策略注重选股,属于主动投资,而贝塔策略注重对投

资时机选择,属于被动投资。股票阿尔法值是它超过或低于通过资本资产定价模

型预测可能期望收益部分,若股票定价公平,则其阿尔法值为0。

二、阿尔法(ALPHA)套利

1.套利机制

阿尔法(ALPHA)策略是利用指数期货与具有阿尔法值证券产品之间进行反向

操作套利策略,就是做多具有阿尔法值证券产品,做空指数期货,通过对冲掉系

统性风险,获得稳定超额阿尔法收益,常用阿尔法策略有动量投资与反转策略、

基本面选股套利和事件驱动型套利策略等。

为实现阿尔法套利,选择或构建证券产品是关键。首先,兼具折价率与超额

收益阿尔法证券产品是进行阿尔法套利交易首选,包括具有折价率,并能超越市

场指数认购权证,封闭式基金等。其次,具有超额收益阿尔法证券产品是进行阿

尔法套利交易次选,主要包括开放式股票基金、股票、行业指数产品。阿尔法在

套利中属于典型高收益、高风险套利方式。此种套利仅适合有能力挑选出具有稳

定阿尔法证券产品投资者,投资者在做阿尔法套利时候应该与市场驱动因子监测

体系结合起来分析。

阿尔法套利就是高于经β调整后预期收益率超额收益率,其最初是由

WilliamSharpe在1964年其著作《投资组合理论与资本市场》中首次提出,并指

出投资者在市场中交易面临系统性风险和非系统性风险,公式表达如下:

E(Rp)=Rf+β*(Erm-Rf)

其中β=Cov(Ri,Rm)/Var(Rm),E(Rp)表示投资组合期望收益率,Rf为无风

险报酬率,E(Rm)表示市场组合期望收益率,β为某一组合系统风险系数。CAPM

模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间关系,也即是单个投资

组合收益率等于无风险收益率与风险溢价之和。

资本资产定价模型(CAPM)认为,在有效市场里,只有承担系统风险才可以

得到一定收益补偿,非系统风险无法获得补偿,所以一种证券预期收益主要由其

β值决定。β值越高证券,预期收益就越高,β值越低证券,预期收益就越低。

经验表明,由于新兴市场有效性较弱,专业投资者容易在这种市场利用专业管理、

积极操作、资金规模等优势获得较高阿尔法收益,从而跑赢大市。

2.套利操作

阿尔法套利中阿尔法α是指股票相对指数超额收益,当α为正时,表明股票

走势能够强于指数。而α套利,是指寻到获得较高α正值股票构建一个组合,

买入该组合股票,同时卖出等值股指期货合约,在建立套利头寸后,股票组合如

果表现强于指数,若价格是下跌,则指数下跌幅度高于α股票组合,指数期货空

头收益高于α股票组合损失,套利组合获得收益;若价格上涨,则α股票组合上

涨收益多于期货空头损失,套利亦获得收益。

能够产生阿尔法收益大致有两种产品:一种是诸如债券等固定收益产品,依

靠自身产品设计就能够获得阿尔法,另一种是通过产品组合获取阿尔法,各类机

构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同资产类别构成组合。第一

种方法较为简单,一般投资者都可以实现;第二种方法则要求投资者具有较高研

究分析能力,在国外市场普遍应用于对冲基金之中。获取第二种阿尔法收益具体

策略而言,主要涵盖:

1)多/空策略,就是将基金部分资产买入股票,部分资产卖空股票或者股指

期货。对冲基金经理可以通过调整多空资产比例,自由地调整基金面临市场风险,

往往是规避其不能把握市场风险,尽可能降低风险,获取较稳定收益。

2)套利策略,就是对两类相关资产同时进行买入、卖出反向交易以获取价差,

在交易中一些风险因素被对冲掉,留下风险因素则是基金超额收益来源。由于采

用产品不一,因此套利策略又可以分为:股指套利、封闭式基金套利、统计套利

等。

3)事件驱动型策略,就是投资于发生特殊情形或是重大重组公司,例如发生

分拆、收购、合并、破产重组、财务重组、资产重组或是股票回购等行为公司。

事件驱动策略主要有不良证券投资和并购套利,其他策略常与这两种策略一并使

用。

4)趋势策略,通过判断证券或市场走势来获利而不再是将市场风险对冲掉后

依靠选择证券能力来获利,而且有时还大量采用杠杆交易以增加盈利。类型上可

以分为:全球宏观基金、新兴市场对冲基金、纯粹卖空基金、交易基金及衍生品

基金。

三、阿尔法(ALPHA)套利流程

阿尔法策略是国外公募基金常用一种交易策略,国外监管机构一般将其界定

为风险对冲,而非套利。阿尔法套利是指股指期货与具有阿尔法值股票组合之间

进行反向对冲套利,做多具有阿尔法收益股票组合,做空股指期货,实现规避系

统性风险下跑赢指数阿尔法收益。

阿尔法策略是一种中性策略,一般不去判断大盘走势,在弱势和振荡行情中

也能获得稳定收益。跟期现套利相比,阿尔法策略有着独特优势。期现套利是在

期现价差扩大到一定范围后被动地去进行操作,即交易时机是由市场来决定,但

阿尔法策略具有极强主动性,交易时机不用被动等待,通过主动选取具备α正收

益股票,随时可以进场交易。在期现套利机会越来越少情况下,阿尔法策略独特

魅力逐渐显现。

阿尔法策略核心是选股和构建股票组合,如何构建一个跑赢现货指数现货组

合是关键。指数表现一般、个股表现突出、结构性牛市行情下最适合阿尔法策略。

当投资者有一定把握从市场中筛选出相对优秀证券或证券组合,但是又很难

预测市场整体走势时,即可运用金融工程方法,把证券或证券组合ALPHA剥离出

来,锁定为实际投资收益,即绝对ALPHA套利。

因为目前现货方面只能做多,而融券方面因为高额费率以及成交量较少,所

有暂不考虑证券或证券组合做空情况,因此目前ALPHA套利策略由具有稳定ALPHA

股票组合和对冲现货组合股指期货空头构成。

四、可转移ALPHA策略

1.获取资产ALPHA策略(适用于熊市)

筛选能产生正ALPHA值组合,通过卖出衍生产品对冲组合beta值。

2.可转移ALPHA策略(适用于牛市)

指ALPHA在不同资产类别间发生转移,选定资产组合beta值,通过购买衍

生品得到相应beta暴露,由于衍生品杠杆交易,仅需支付保证金和预留保证金,

占总面值一部分,其余资金可以寻市场上拥有超额ALPHA值资产,并用衍生品

对冲掉这部分资产beta暴露(内嵌beta)。

但阿尔法策略不确定性体现在以下几方面:

1.对冲beta期货相对于现货折溢价和对冲期内基差风险,基差风险会导致

对冲不完全,期货价格不合理可能会抵消ALPHA值带来收益。

2.对beta系数估计不确定性,如果用线性回归历史数据估计beta值存在偏

差。考虑时变beta,用GARCH模型测算,每段时间测量beta并进行对冲,会产

生交易费用,应从交易费用和对冲效果之间权衡。

预测失败。

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