读书笔记 | FINDING ALPHAS(2)

墨城的小宇宙
13008-21 15:35

作者:墨城的小宇宙

题图:墨城的小宇宙微信公众号


最近有朋友问我什么时候把这本书的读书笔记写完 读书笔记 | FINDING ALPHAS(1),其实我自己都没意识到上一次更新读书笔记已经差不多是半年前了,确实一件事情一旦在Todo List中被拆分,就很容易被旁置。

实际上,这本书本身跟IGOR TULCHINSKY关系并不大,大部分是团队的成员各自负责几个章节来写,导致内容出品并不稳定。如果说第一部分是Alpha的Design and Evaluation的话,第二部分Extended Topics就是讲不同领域的Alpha,实战性更强。需要说明的是,以下并不是全书内容的概述,只是我的笔记和思考,仅供大家参考:

股票量价的Alpha

Momentum-reversion Effect

- 跟主流学界不同的是,这本书倾向于认为资产在短期(intraday or daily horizon)是偏mean-reversion的,而长期(weeks or months)是偏momentum的;

- 除了在时序上的特征以外,在行业/子行业中,个股的mean-reversion会更加显著,可以根据这个特征来构建行业内截面Alpha;

Integer Effect

- 对于human traders来说,整数点位是很重要的心里关口:无论是经济数据(5% VS 4.9%)、指数点位(3000 VS 2999)、股票价格(100 VS155.29)、均线参数(5,10,20)、甚至购买的股票数量等,一旦突破了整数点位,在经济意义上未必有十分显著的信号,但在心里意义上确是十分显著,从而推动human traders的交易行为;

- 从这个角度来说,量价的Alpha在设计参数时可以参考human trader常用的整数,尤其是人为交易参与占比较高的市场;

Momentum Alphas

- Momentum效应除了信息传播速度不同以及行为金融学的解释以外,书中提到在实践中,股票的Momentum常是因为卖方分析师的覆盖不足所导致,这些股票往往是冷门股票(特征是high bid-ask spread),在Momentum策略上更容易outperform;

- 行业动量其实是一种group momentum。相较于个股,group momentum在industry return中更为稳定,尤其在6个月的时间周期下;

财报中的Alpha

- 本质上是建立在对不同行业经营模式的理解上。

- 不同行业、不同成长周期的股票的财报因子差异较大,有些是适合用绝对值过滤,有些适合行业内做相对值排序,只有少数的财报因子才能跨行业去做比较;

- 考虑到部分财报会修正数据,所以在回测的时候一定要用PIT数据,避免用到未来数据。

- 一些footnotes有时候很值得去挖掘;

社交媒体的Alpha

- 社交媒体的数据量要相较于传统媒体大得多,但也会带来更多的噪音;

- 它的优势在于信息的快速传递以及覆盖面几乎是全市场,但准确度确不如一名分析师;

- 在行业中性的前提下,构建社交媒体的Sentiment Alpha会比基于全市场来构建更稳健;

- No New is Good News? 诚然,新闻带来更多的曝光,从而导致成交量、波动率、关注度上升,以及带来更多的新闻。但如果一家公司短期出现异常多数量的新闻,那么做空它可能会更好的选择。

股票期权市场的Alpha

- 标的期权可能比标的资产本身有更大的信息量。期权这种非线性工具可以让资产定价以及投资观点的表达更为精准,从而其中的增量信息会作为标的资产的Alpha;

- 波动率微笑:来源于市场情绪和期权的供需。一般会认为,skew和股票未来收益有负向的联系,所以如果要构建一个long-short策略,可以考虑Long一个lower volatility skew option的股票,short一个higher volatility skew option的股票;

- 在构建skew alpha时,要考虑坏消息与好消息对skew影响的非对称性;

日内的Alpha

- 资本市场的交易可以分为报价驱动和订单驱动,大部分日内Alpha的研究围绕在订单驱动市场的微观结构上;

- 从订单的类型又可以分为限价单和市价单;前者提供流动性,而后者消耗流动性,两种类型的订单共同驱动了订单簿,形成了不同订单簿的形态;

- Bid-ask Spread无论在时间序列还是在截面上都在不断变化,成为了日内Alpha的主要来源之一;

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- 如果考虑交易成本,由于日内成交量的U型结构以及Spread的反J型结构,最好的交易时间依然是开盘以及收盘附近;

- 日内的Alpha比日间的Alpha在统计意义上更显著;同时,也不需要像日间Alpha一样去考虑隔夜的风险因子。

指数和ETF的Alpha

- 成分股调整的Alpha:比如在Russell 2000上,在成分股调整日买入新选入的股票、卖出新选出的股票,可以较稳定地获得每年28bps的负alpha(2007 - 2015);这个特性有些反常识,反向操作即可以获得稳定的正alpha —— 可以把它看作是赚ETF rebalance cost的钱;需要注意的是:这个特性只在小盘股ETF身上体现,大盘股的ETF比如S&P 500则没有出现,可能是和流动性有关;

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- 指数成分内外的估值差异:文中对比了同样行业中,指数成分股与非指数成分股的估值差异,发现一个有趣的现象:罗素2000的成分股比非罗素2000成分股几乎在每个行业都存在估值溢价,而S&P 500的成分股却都存在估值折价

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- 可能存在的原因除了市值差异以外,罗素2000的成分股可能包含了近期表现较弱的中盘股以及表现较好的尾盘股,而S&P 500则只包含了近期表现较好的中盘股。这两者某种意义上会暴露一部分股票的中期动量/反转因子。

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- 实际上,由于ETF天然性分散的特质,在ETF领域可以获得的Alpha含量要远低于股票;如果在ETF层面获得的Alpha绩效很好,那么你就要思考是不是存在过拟合或者它本身是一个“Fake Alpha"了。文中以2009年金融危机以后的VXX为例(做空VIX策略),除了欧债危机以外,该指数表现非常好,在长达10年的时间里有1.1夏普的绩效。

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当然,看看这两年国内的期权卖权策略,我们都清楚做空波动率意味着什么。但事实上,即使它稳定地长期暴露某个因子敞口、即使它是所谓的Fake Alpha,在特定的环境下也能拥有不错的绩效表现,需要我们做好区分。

期货和远期的Alpha

- 在条件相同的情况下,Alpha的Sharpe与Universe宽度的平方根成正比;期货市场的宽度远不如股票市场,所以做截面Alpha的难度要远比股票市场高;所以期货的Alpha更多应该在深度上做挖掘。

- 由于期货市场不如股票市场有个市场Beta存在,所以finding the right-siz group 去test alpha很重要;

- 一个比较好的去test fake alpha的方式是做AB test :即把要测试的alpha放在它逻辑上影响最大的组,以及影响相对较小的组甚至不相关的组上测试,做绩效对比,来增加因子的robustness;

- Follow the (Smart) Money。证券市场有北向资金,海外市场有CFTC公布的COT(Commitment of Traders)。COT的持仓分为Commercial Traders(生产商、贸易商等实体企业)、Noncommercial Traders(大型投资者)和Nonreportable Traders(小型投机者);实体企业的持仓变化主要反映了对冲需求,而后两者更多反应的是投资和投机需求;分析在哪些品种上,哪种交易对象的持仓变化会对价格产生明显影响,是基于Smart Money构建截面Alpha的来源之一;

- Seasonality。我不确定这个算Alpha还是算异象。从理论上说,商品在一年中的供需波动必然会呈现一定的季节性特征,最典型的是农产品和能源市场。当然,也包括外汇市场的AUD。从策略构建的角度上来说,Seasonality因子更适配于1-3个月周期,太短可能无法过滤短期噪音。当然,这种策略无法应对突如其来的供应冲击(比如飓风、地震等等)。

以上,作业交完,负债清零,神清气爽。

封面仅为了支持国产游戏(虽然本人不懂游戏),与本文内容无关。


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