"對portfolio做好風險因子和業績做獨特化的歸因是系統化投資的核心。"

作者｜羅賓

以下為本文目錄,建議結合要點進行針對性閱讀

一、基金，尤其是對沖基金的投資

二、配置、管理和風控

三、提高資金利用效率

四、現階段宏觀環境和預期會Outperform的策略

1、區分Beta和Alpha：海外市場中的對沖基金大概有9000多支，我們內部和對外投資的基金經理一共近140個。投資對沖基金，我們希望拿到回報的來源是基金管理人賺取alpha的能力，而非beta，因為2009年開始美股長牛導致beta回報很好。二級市場是比較公平的，我們會考量管理人的研究、交易、風控能力。

2、費後回報一般。投資人的回報被管理人的費用吃掉了。2008年以前對沖基金回報相對較高，但2008年之後市場進入了低利率環境，如果追求對沖基金的alpha，和股票市場的Beta比可能不是很公平，總的來講，海外機構投資人會追求絕對回報，也可以用3 Months Libor加上一個利差來衡量。

3、海外對沖基金基本策略類別

1）股票類：股票多空和Long-only，Long-only在海外對沖基金中佔比少；股票多空策略在對沖基金管理規模中佔比可能靠近40%，一般分為Long/Short, Long Bias、Low Net、Market Neutral等策略。股票策略的投研人數較多。

2）固收、信用債類，也包括G7 Rates Arbitrage、Distressed Credit等等，這部分規模佔比較小，因為固收類資產主要投資者還是共同基金、養老金，保險公司等Long-only的基金。

3）相對價值類：包括併購套利，資本結構套利等策略。

4）宏觀對沖：今年表現較好的策略之一，宏觀策略傳統上交易宏觀類資產，包括外匯，Rates，股指，商品期貨等等。在演化過程中，宏觀策略管理人也交易各種股票，債券，新興市場等等。

小宋老師（WhatIf信息官特邀提問者）：中國基金向投資人收取的費率比美國基金高很多。美國市場beta一向比較高，追求beta其實買共同基金就可以了，而我們作為投資人願意為基金管理人的alpha付carry，那麼在海外我們怎麼定義alpha？

邵博士：我們現在有70多個自己的exclusive portfolio manager，根據每個基金經理的benchmark可以得出每個alpha和beta。我們有基金經理的基金回報和alpha（beta/夏普比率等指標）的一個兩列矩陣去決定費率，而且傾向於少付管理費或不付管理費，對於回報較好的產品，我們可以多付一些performance fee。為了給投資人更好的Return Profile，我們有些產品會有不同的Share Class，例如在預定的Performance Cut或管理費中收取一個更高的費用，在我們的gross rate較低的時候，我們只收較低的費用，share class和夏普比率也更加合理，給投資人更好的回報。

小宋老師（WhatIf信息官特邀提問者）：你們會用longer lockup去置換費率條件？

邵博士：沒有，我們現在都是SMA產品，每天都有流動性。

4、穩定的數值。雖然從2008年前後，市場環境變化很大，對沖基金年化收益率波動也大，因為2008年美聯儲實現零利率後，對沖基金只能賺到0基準利率加spread的收益，但2008年前後，對沖基金（所有策略）總體的夏普比率變化不大，穩定在一個範圍內。所以你想要獲得高回報還是要承受高年化波動率。

1、配置管理

1）配置的目的：平滑年化波動率，分散風險，提高年化收益。這可以通過不同地域不同策略的配置達成。例如我們的一個股票多空（Market Neutral）產品有50個基金經理，其中48個是fundamental策略，2個quant，我們挑選的是夏普比率1.2到1.5的管理人策略，經過分散化配置可以將整體產品的Sharp Ratio提高到接近2。

2）配置的原則：在同一個portfolio裡，我們如果要配置不同的策略，一般遵循類似於風險平衡（risk parity）策略的做法，也就是不想讓某一個或少數管理人佔很高的風險比重我們希望正確地利用風險獲得高回報，但不會把大部分波動率押到幾個基金經理或某個策略上。因為我們會堅持穩健的風格。

小宋老師（WhatIf信息官特邀提問者）：在國內剛剛做allocation的時候，競爭對手都在追高的情況下，如何在心態上平衡？

邵博士：國內會出現某些beta很高的年份，但5-10年的維度，我們相對於同類產品是有優勢的。當然，如果投資人是以短期去衡量，確實很難。所以，這一點上，美國的投資人教育已經比較成熟。追高的時候，你的某一個risk factor（也許這個Risk Factor不能用現成的模型來衡量）也會很高，雖然有一些配置outperform，但波動率也上升了。所以我們的經驗來看，對於某個基金經理來說，他的穩定數值基本只有夏普比率，而不會一直超水平發揮。如果某個管理人的高收益率來自於某個Risk Factor的持續上行，我們往往會很小心，因為市場情況可能變化很快。作為一個基金產品，我們希望把各種Risk Factor都控制在很小的風險範圍內。

2、基金管理

1）人才

小宋老師（WhatIf信息官特邀提問者）：你們的平臺是怎麼選出上述的140個基金經理的？

邵博士：我們積累了20年，每年由一定的rotation rate（15%-20%），隨著AUM和產品數量增加也會有人數的淨增加。平均每個基金經理會在我們平臺上待5-7年，每年新增30個左右。此外，我們還有兩個基金經理的人才庫，一類符合我們標準可以近期替換到我們的pipeline裡，有200多個人；另一類是我們定期溝通業績情況的candidate pool，大概800-1000人，而且它是比較流動的。

2）系統（股票）

I.風控系統：

-風控的原則：風控系統我們有內部和外部第三方的。內部風控我們會把自己需要的指標和商業購買的市場數據組合起來，整合成一個內部使用的界面。第三方獨立的風控系統能提供一些風險參數給到基金後臺，對風險評估起到相互驗證的作用。

-風險因子歸因：瞭解portfolio有什麼樣的exposure，更好地選拔基金經理，優化基金的配置，所以風控系統首先是一個research system。第二，它也是一種壓力測試，我們可以瞭解到黑天鵝事件來臨時每個基金經理的回報，看看單個基金經理是否能處理好極端環境。第三，我們可以看到基金經理所有的交易記錄、持倉記錄，風險因子也就在他的風格里體現出來了。再例如，對於一些growth或momentum的基金，由於我們對他們的交易情況都有統計，我們能掌握大數據，就可以比較出基金經理的hitting rate水平。

我們系統的指標必須有獨特性，才能幫助我們在市場中跑贏。例如我們非常關注一個叫做Overlap的指標，是指我們的整個portfolio和單個基金經理與市場所有對沖基金的倉位的重合度。重合率越高，市場下行（或者擠空上行時）時就很容易出現踩踏了。對此我們能監測到daily feed，尤其是空頭倉位的情況，控制被squeeze的風險。如果Overlap上升到一定值，我們會建議基金經理注意流動性的控制。例如2020年2月在COVID-19第一次爆發前，我們已經注意到踩踏風險的升高，有些基金經理逐漸降了倉位。

-業績歸因：量化策略的回報容易用數據指標去做對基金經理做明確歸因，而對於做fundamental的基金經理，並不能找到明確的因果關係，我們可以用系統做一定的指標相關性（類似指數或beta）業績歸因，找到alpha的來源。例如，我們和初創公司合作，把市場上上市公司的新聞做成因子並進行分類，然後用這類非傳統因子對管理人進行進一步的解碼。舉個例子，我們發現最後保留下來的管理人對於季報的押注能力，或者對於季報因子的歸因，總體而言都是正的，從這個角度看，可以幫助我們刪選管理人。

Ii.交易系統：未知因素歸因、實時監測、集中進出。

-股票交易系統中大家最主要的訴求是希望每次交易是從自己的系統進出的，我們自己可以實時監控，把每個基金經理的exposure、risk和我們自己的風控系統相連接。我們的系統幾分鐘會刷新一次這些指標，確認整個portfolio的狀況。我們還是聚焦交易的實時監控，為基金經理的策略提供優於市場的算法的支持，幫他們提高業績。

小宋老師（WhatIf信息官特邀提問者）：國內對基金的投資決策更看重“人”（管理團隊）的因素，而非像你們一樣的process的因素，也就是說，你們怎麼看qualitative和quantatitive的因素在投資中的佔比？

邵博士：我們認為看人最後還是會歸因到他的某些優勢上，無論是過人的研究方法還是歷史業績等。在這方面我們也有過案例，我們2012年投資過一個來自MIT的機器學習團隊。他們原來是做通過圖像識別預測癌症的，由於辦公地點就在我們總部附近所以認識。我們從開始的幾千萬美元到頂峰時候的幾億美金投資了他們的團隊，因為我們相信他們的算法能力是可以遷移的。在市場上機器學習策略還沒有現在這麼流行的時候，他們的團隊確實有很高的收益。但這種嘗試的投資並不佔我們的主要部分，我們主要的資金規模還是會依據我們process-driven的本質，這也可以說是投資和投機的區別。Process-driven才是可預測的。

1、對於海外基金有用，國內還不行。像我們一樣的海外平臺型對沖基金把不同基金經理放在同一個基金是為了更好地提高資金利用率，從而提高基金回報。但國內現在還無法這麼做，因為監管的原因，槓桿和做空都有很大限制。

2、重疊和抵消：不同的基金經理倉位有重疊。對於同一個標的我們基金裡同時有long和short，倉位可互相抵消，但同時又有兩份不同的risk，或者你也可以認為是倉位佈局，意味著我將有兩份預期回報。例如我上文提到的產品，48個fundamental基金經理我們佈局在了不同行業，他們之間重疊抵消相對較少；量化策略很多時候與fundamental的倉位也是相互抵消的，兩者就有zero correlation甚至negative correlation，這也是我們樂於見到的。所以我們portfolio一般有一部分倉位是被抵消的，同時不影響基金經理去take risk。

3、槓桿率和Margin的使用。平臺上基金經理一般都有stop loss level，所以他們不會把分配可用到的GMV（long加short）配滿，一般選擇配一半倉位。這種情況對我們來說可以overallocate，但並不會overleverage。因為在基金P&L好的時候，基金經理會主動take更多的risk；不好時他們會主動收縮風險。這種自動的配置過程可以讓我們去向基金經理們promise更多的資本金，資金利用更高效了。

4、Central Book。我們現在還沒有，但很多機構有這樣的一個設置。Central Book簡單說就是把平臺上的賺錢的基金經理的倉位複製一份，再用量化手段優化一遍，去掉一些風險因子。也正是由於他們可配置資金的capacity沒有用到極限，他們選股所產生的alpha也沒有用滿。所以只要不影響整個portfolio，Central Book可以把剩餘的alpha價值提煉出來。

1、美聯儲加息預期從去年底的3次變為現在11-12次，加上俄烏衝突和國內疫情對通脹數據都沒有正面影響。就業市場一直非常火爆，美國房貸利率上升也未能阻止房價持續上漲，所以通脹數據還是沒有到頂的跡象。大家認為美聯儲想要加息但不傷害就業，不引起經濟衰退的目標其實比較難實現，因為過去五六十年美聯儲沒有加息又沒有造成大規模經濟衰退的只有三次，分別為1968年、1984年和1994年，而且後面兩次通脹數據都在下降。這次的情況並不相同。

2、所以我們看到今年股票和債券都表現不佳，在通脹環境下大宗商品表現不錯，但是後面需求下行甚至進入衰退時並不能持續這種走勢。所以從策略大類上看走得最好的還是Global Macro，比如短期CTA策略等。股票多空幾乎只有Market Neutral策略可以做到正收益。現在的市場環境對於相對收益類產品來說，除了Rates和Merger Arbitrage外，對IPO、SPAC都很不利。我們自己也是在Global Macro和Market Neutral equity產品上表現突出，也在增加更多的相關策略的基金經理。

我們相信《賺認知的錢》在經歷一些結構化變化。在這個新的系列中，我們用多期分享這個主題。WhatIf首席信息官對他們的Portfolio或者投資歷史有至少12個月的閉環跟蹤，因此我們有信心他們的敘事信噪比高、閉環和系統不偏執。

敘事者所在機構：Lighthouse

Lighthouse是總部位於美國佛羅里達的另類資產管理公司。自1996 年成立以來，Lighthouse 就一直專注於對沖基金策略的投資，創新和積累，主要產品包括平臺型對沖基金（Platform HedgeFund）以及對沖基金解決方案（Fund of Hedge Funds 或者Customized Funds）。通過構建和優化不同基金管理人的策略組合，Lighthouse 致力於為投資人提供穿越市場週期的穩健Alpha 回報，例如市場中性股票多空策略North Rock Fund, 全球宏觀交易策略Mission Crest Fund 等。