盛世末世 - 我在纽约对冲基金业的这些年(9) - 北美在线 / North America Online News

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盛世末世 - 我在纽约对冲基金业的这些年(9)

【北美在线 NAOL.CA/NAOL.US】 2009/01/07 天涯经济杂谈作者：糖卷果

　　在高盛旗下的全球阿尔法基金，量化交易模型主要关注六个方面的参数：盈余水平（earnings quality），当前定价（valuation），盈利程度（profitability），股价变化趋势（momentum），分析师看法（analyst sentiment）以及管理层影响（management impact）。在这几个指标上建立起来的交易系统能够根据当前的股价水平，给出买进或者卖空的信号。很多量化基金的模型都与此类似，加上广泛采用高频交易，贡献了市场相当部分的交易量。
　　
　　我们曾经在这类量化基金年景好的时候--也就是07年8月之前--有一次电话会议中询问过，既然基金的表现如此稳定，为什么自从三四年前以来一直就对所有投资人关闭，不再接收新的资金进来。得到的回答是由于交易对象主要是罗素2000指数(Russell 2000)相对应的中小股，由于股票流动性(liquidity)的限制，不可能把基金的规模放大很多倍，而且根据内部的虚拟交易模型验证，如果管理资产规模比现今扩大仅仅一倍，那么交易手续费就会蚕食掉大部分盈利。可见这样的高频交易模型(high frequency program trading)里，价差套利被压缩到了多小的程度。

　　为了加大套利空间，快速有效的一条路就是加大杠杆。
　　
　　前文提到的博格基金的杠杆只有200%，也就是做多100%同时做空100%，相比其它大基金这实在不能算是很高。高桥旗下的统计机遇基金在8月之前，做多用了369%的净资产，做空用了365%，总计734%。艾鸠耳旗下的绝对回报基金，做多991%，做空1079%，总计杠杆率达到2070%，也就是说每100万元的净资产，艾鸠耳拿来向主要经纪的券商融资买入991万元的股票，同时再卖空1079万元。
　　
　　这样可观的杠杆率之下，回报又有多高呢？在07年前六个月，艾鸠耳绝对回报基金净收4.3%，而高桥损失了-4.3%。
　　
　　太多的钱，追逐太少的机会，这就是绝大多数量化市场中性基金的现状。
　　
　　8月13日雷曼兄弟公司分析师马修罗斯曼在电话会议中提到，在月初发生的量化基金同时大规模亏损，如果按照他们自己的模型，那应该是10000年才有一次的事件。别家投行的分析报告里也首次提及了相当于25倍西格玛(sigma)的极小概率事件发生几率。
　　
　　夸张啊。
　　
　　在统计学里，西格玛衡量了正常状态下偶然事件发生的几率。偏离平均值正负一倍的西格玛之间的发生几率大概是67%，两倍就上升到了95%，也就是说，二十次里只会发生一次偏离在这个范围之外的可能；如果再继续扩大到三倍，这样的极小概率事件发生几率只有0.3%，也就是说，三百次里大概会有一次。如果是六倍的西格玛，那么有99.99996%的可能不会发生，以天计，相当于2500000天里只有一次。
　　
　　这样极小概率事件，在8月初已经连续发生了3次，在3天的时间里，大多数严格按照既定交易模型执行的量化基金，平均跌去了-15到-20%。直觉告诉我们，如果模型告诉我们这些事情根本不会发生，可是现实里市场上实实在在的发生了，那么模型和市场之间，只能有一个是对的。这只能是市场。市场，永远是对的。
　　
　　无论哪家基金，采用的模型如何的高深莫测，它们之间有很多特征是相同的，不论交易的对象是股票也好，可转换期权也好，归根结底，对于基本面观测的指标大抵上就那么些，如果将这些指标作为参数写到交易模型里去，那么考虑到这些量化基金的规模，和它们广泛应用的高杠杆交易率，对于那些最能引起注意的股票来说，每一支身上集中的资本规模，是相当惊人的。这就是所谓的集中风险（concentration risk）。
　　
　　在所有量化交易的对冲基金里，单向做多的基金资产总额大约有一万两千亿美元，但是这部分基金杠杆用的少；相对应的，采用多空策略的基金总额大约是两千亿美元，可是这些基金广泛采用平均四到六倍的杠杆，所以使用的实际资金总量也有一万亿之巨，加在一起，保守来算，大约有两万亿美元的资金总量。八月初的头两周，那些被这些基金集中拥有的股票，跌幅远远超过了那些相对冷门的股票。同时，越是使用杠杆多的基金，跌的越惨。
　　
　　全面否定那些交易模型，大概也是不合适的，在常规的市场环境下，这些交易模型给基金经理带来了持续稳定的现金回报。可是做这行的都是人中龙凤，英雄所见略同，想到的点子全都一样，赚钱的股票也都是殊途同归。问题来了，当绝大多数人步调一致一起赚钱的时候，是谁在赔钱？反过来说，当这种一荣俱荣的情形成为潮流以后，接下来是不是就会一损俱损呢？

　　