增强指数策略之低风险下的超额收益

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,增强指数策略,低风险下的超额收益,主要内容,增强指数策略的优势,增强指数的方法与实现,增强指数策略的要点,策略的测试数据,增强指数策略的风险控制,增强指数投资团队介绍,宽智历年来管理业绩回顾,增强指数的优势,从估值角度来看，市场的价值投资正在逐渐抬升,增强指数的优势,此轮回调至,2015,年,9,月底，所有指数的估值均回落至中值附近，中证,1000,（,21.5%,）、上证,50,（,24.0%,）、沪深,300,（,32.6%,）、上证综指（,34.3%,）、中证,800,（,42.5%,）。,所有主要指数已低于国际主要指数的平均估值水平，市场的估值更加合理,增强指数的优势,从股指期货的限仓规则来看，使得市场缺乏对冲的工具,传统的期现套利中性策略受到重大的影响，由于担心账户被停的风险，大部分的基金都处于低仓位的开仓状态，但是增强指数可以通过逐步加仓的方式保证资金的充分利用度,增强指数的优势,增强指数的优势,从宽智已有优势的角度来看,在实际的应用中，增强指数策略可以看成：,宽智已在中性,Alpha,套利策略上取得了优秀的管理业绩，具有较强的优势，现有的中性策略也是在之前策略基础之上，利用全新的数学模型而构建的。,增强指数,=,被动管理（全样本复制）,+,中性,Alpha,策略,中性,Alpha,策略,=,多,Alpha,股票组合,+,空沪深,300,期货,增强指数的方法与实现,增强指数前提：在严格保持行业中性的前提下，综合考量多种能带来阿尔法的因子构建增强组合,对给定的增强组合，通过持有一定的时间逐步累积增强收益,定期对增强组合进行调整，保持因子增强的有效性，同时对由于市场变而使因子退化的时点进行识别，借助相对高频数据实现,合理的风报比与胜算：组合收益与风险的对称性,（,Balance,）,增强指数策略的要点,综合行业、个股估值等基本面因素以及价格、成交量、资金流等情绪面因素筛选出相应的统计量构建量化模型,用量化择股与市场模态识别相结合手段，将行业偏离控制在一定精度内的被动跟踪标的指数策略，组合与标的指数之间的市值偏离也被严格控制,以,Monte Carlo,随机模拟生成数十万个组合，挑选并分组得出：无偏标准组合、大权重组合、小权重组合,增强指数策略的要点,策略止损：将增强组合调整为指数全样本组合，完全复制指数，减少交易费用,策略使用时点：用高频数据监控三类增强组合的动态表现，结合市场状态确定介入与否及使用的组合性质,组合运用的判断：根据我们的市场模态指针模型的提示来选择应用哪种类型的组合,回溯测试数据,初始净值为,1,，样本内测试时间,2012,年,1,月,4,日至,2014,年,6,月,30,，样本外测试时间自,2014,年,9,月,22,日至,2015,年,9,月,15,日,以日收盘价计算组合收益,不考虑开、平及调整仓位时期货与现货之间的价差，完全以增强组合的市值计算,交易费、市场冲击成本及印花税合计以每次（开千一、平千二）千三计,每,10,个交易日调整一次组合，调整比例不超过,60%,增强,300,指数策略的净值图（样本内）,回测时间：,2012/01/042014/06/30,年化超额收益率：,15.37%,增强,300,指数策略的持股分析（样本内）,增强,300,指数策略业绩评价（样本内）,增强,300,指数策略的净值图（样本外）,回测时间：,2014/09/222015/09/15,最终超额收益率：,18.40%,增强,300,指数策略与,300,指数最大下侧偏离及回撤表现图（样本外）,增强组合与,300,指数的最大下侧偏离：,-1.77%,增强组合最大回撤率：,-42.02%,沪深,300,指数最大回撤率：,-43.48%,增强,300,指数策略月度表现（样本外）,增强,300,指数策略月度表现（样本外）,日期,超额收益,沪深,300,增强组合,2014,年,9,月,0.40%,2.19%,2.60%,2014,年,10,月,-0.30%,1.38%,1.08%,2014,年,11,月,0.97%,12.23%,13.33%,2014,年,12,月,1.96%,29.14%,31.63%,2015,年,1,月,2.81%,-7.90%,-5.28%,2015,年,2,月,0.22%,7.37%,7.60%,2015,年,3,月,0.93%,14.51%,15.53%,2015,年,4,月,3.00%,16.10%,19.56%,2015,年,5,月,3.08%,6.02%,9.29%,2015,年,6,月,1.77%,-16.22%,-14.77%,2015,年,7,月,2.42%,-9.96%,-7.94%,2015,年,8,月,-0.15%,-12.20%,-12.36%,2015,年,9,月,1.26%,-6.24%,-5.00%,整个回测区间,18.40%,36.43%,55.28%,增强,300,指数策略业绩评价（样本外）,增强指数策略的风险控制,组合的成份股完全来源于跟踪标的指数的成份股,以跟踪标的指数的行业权重为增强组合的行业权重参照，并严格控制行业偏离度，做到完全的行业中性,全过程几乎满仓跟踪指数，不做人为择时判断，避免因人为判断失误造成系统性损失,定期调整组合，保证跟踪精度及增强组合的持续阿尔法能力,当增强组合与跟踪标的的偏离超过一定域值时，采用全样本复制技术实现组合纠偏，做到事实止损,指数增强投资团队介绍,董安 基金经理，经济学硕士，,17,年投资从业经历，,2010,年以来一直负责中性策略研究及投资工作，副总经理兼投资总监，任公司旗下多个产品的基金经理,吴克生 基金经理助理,数学博士，公司策略研究部研究员，主要从事多因子量化模型的开发与研究工作，擅长数据挖掘及用量化方法构建阿尔法类的交易策略,李凡晔 交易员，经济学学士，具有证券、期货从业资格，熟练应用多种金融工具，长期从事量化交易，交易技巧娴熟，资深交易员,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,1,号,运行时间：,2014/112015/10,年化收益率,：,34.06%,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,1,号,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,1,号,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,2,号,运行时间：,2014/092015/10,年化收益率,：,33.44%,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,2,号,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,2,号,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,3,号,运行时间：,2014/092015/10,年化收益率,：,34.82%,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,3,号,历史业绩回顾：宽智阿尔法对冲,3,号,宽智愿与各位携手共创美好的明天,谢 谢,演讲完毕，谢谢观看！,内容总结,增强指数策略。所有主要指数已低于国际主要指数的平均估值水平，市场的估值更加合理。从股指期货的限仓规则来看，使得市场缺乏对冲的工具。增强指数前提：在严格保持行业中性的前提下，综合考量多种能带来阿尔法的因子构建增强组合。对给定的增强组合，通过持有一定的时间逐步累积增强收益。定期对增强组合进行调整，保持因子增强的有效性，同时对由于市场变而使因子退化的时点进行识别，借助相对高频数据实现。合理的风报比与胜算：组合收益与风险的对称性（Balance）。综合行业、个股估值等基本面因素以及价格、成交量、资金流等情绪面因素筛选出相应的统计量构建量化模型。用量化择股与市场模态识别相结合手段，将行业偏离控制在一定精度内的被动跟踪标的指数策略，组合与标的指数之间的市值偏离也被严格控制。策略止损：将增强组合调整为指数全样本组合，完全复制指数，减少交易费用。组合运用的判断：根据我们的市场模态指针模型的提示来选择应用哪种类型的组合,