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量化投资分析:量化投资基金风险的管理

炒股入门, 炒股入门 2022-04-09 量化交易 468 ℃ 0 评论

1. 量化投资基金风险的评估
在明确对应的风险后,对于不同的风险种类,应该对其进行相应的评估,取得危险程度,进而釆取相应的控制方法。
(1) 评估原则。风险评估的结果是一个大致的参考值,虽然风险评估的目的是测算某 种不确定因素,及其导致投资收益减少的程度,却不能从中得到精确的答案。
(2) 坚持动态跟踪的习惯。风险评估的结果会由于外界因素的不断变化而发生变化。 风险的这种变异性决定了股票的风险变异程度,因此对股票的风险评估是一个连续动态的 过程,需要定期对其进行考核,不断修正其结果,一起确定评估结果的相对稳定性和准确性。
(3) 坚持个性化方法。评估风险的方法通常是根据风险变动的一般规律或统计经济学 的定理设计的。一般说来,处于不同时间、不同空间,发生在不同类型股票上的风险会具 有自身的特殊性,这必将影响股票的风险水平。所以,在应用风险评估的方法及其评估结果时,应具体问题具体分析。
2. 量化投资基金风险的管理
风险的控制是一个总的概念,可以从以下五个方面着手实施风险的管理和控制。
(1) 风险的预防。投资风险的预防是指在风险时间未发生或导致损失之前通过运用一 定的防范性措施以防止损失的实际发生或将损失控制在可能承受的范围之内。
(2) 风险规避。风险规避是通过主动放弃或者拒绝承担风险来实现的。规避风险能够 在事件发生之前,完全消除某一特定风险可能造成的各种损失,因此是一种彻底地控制风 险的对策。而其他任何风险控制对策只能减少损失发生的概率或者损失的严重程度。
(3) 风险的分散。投资组合的多样化可以分散部分风险,这就是马科维茨投资组合理 论的观点,如果投资组合内各项资产彼此间的相关系数小于1,则资产组合收益率的标准 差小于各资产收益率标准差的加权平均值。因此有效的资产组合就是要找出彼此之间相关 关系比较弱的资产加权组合,在不影响收益率的情况下尽可能地降低风险。当资产组合中 的资产种类数目趋于无穷大时,组合的非系统风险将趋于零。
(4) 风险的转移。通过合法的市场手段,投资机构可以将其所面临的特定风险转移出 去,同时又由有意愿和有能力承担风险的其他经济主体来承担.这就是风险的转移,
风险转移最典型的例子就是向保险公司投保,通过向保险公司支付保费,可以将风险 转移到保险公司。目前,我国的一些基金公司向客户推岀了买基金送保险的服务。
VaR是指正常的市场条件和给定的置信水平内,用于评估和计量任何一种金融资产或 资产组合既定时期内所面临的市场风险大小和可能遭受的潜在最大价值的损失,置信度是 VaR中一个基本因素。VaR方法特别适合于对可交易金融资产受险价值的计算,因为人们 可以很容易地从资本市场获取这类资产市值和它们的标准差。
20世纪90年代中期以前,VaR这种风险管理方式在基金管理中的使用还不是很广 泛。后来,1998年美国四大对冲基金之 美国长期资本管理公司的倒闭、2000年3
月纳斯达克股市的崩盘,使人们开始意识到风险控制在投资中的重要性。而在现在的资本 市场中,VaR基本上已经被基金经理、机构投资者和银行广泛运用到风险控制领域中。
我们已经讨论了一些衡量风险的指标,例如,下行风险、最大回撤和方差等,都只能 衡量一只基金或者资产组合中的某一项资产的风险。对于基金经理人或者机构投资者来 说,每天要面对成百上千的风险衡量数字。相对地,VaR则试图将这些资产或者这些基金 作为一个整体(如基金的基金Fund of Fund),然后提供一个统一的风险衡量指标。
通俗地说,VaR实际告诉我们的就是:到底结果能变得多坏?这也是大多数基金经理 试图回答的问题。
我们将上面这个问题量化,可以演变成:我有X%的把握在以后的N天内,这个资产 组合的损失不会超过V。
那么V就是VaR, X则是我们的置信度(Confidence Level),就是我们有多大的把握。 所以这项资产组合的损失有(100-X)%的可能性会超过V。最后,N就是我们需要预测的 时间段。
计算VaR的方法有三种:历史模拟法(Historical Method)、方差一协方差法 (Variance-Covariance Method)和蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo Simulation) 0
(1) 历史模拟法。这种方法是以一段时间的历史数据为基础,认为历史可能会重演。 例如,我们收集“华安•磐华义正”量化基金在2012年全年的基金净值,计算出252个交 易日之间的收益率。基于这种方法的假设,我们认为这只基金2013年每个交易日之间的 收益率和2012年间的同一个日期的收益率相同。然后再按高低顺序排列这些数据,按照 置信度的不同,我们可以得到VaR。这种方法直观、易于理解。但是,它基于的假设是收 益将来的走向,会重复历史收益率的走向,而且需要一段较长时间的数据。
(2) 方差一协方差法。这种方法假设,市场上资产组合收益率呈正态分布。它需要两 个数据:期望收益和收益率的标准差。
如图7-12所示,假设置信度为97.5%,那么VaR为-1.96。

计算公式为:
VaR: = E( Rj) + Zcffi
其中,E(R,)和er,为资产组合的期望收益率和标准差,从历史数据中得来;Zc根据置 信度得岀,如置信度为95%时,Zc为-1.96。置信度为99%时,Zc为-2.33。
方差一协方差法是1994年10月首次在JP-Morgan被介绍使用。这种计算方法因为依 靠了很多先前假设(如投资组合的收益率为正态分布),所以VaR能够被快速地计算出来。
如前所述,VaR的一个显著优点就是能够将众多资产组合中有关风险衡量的数据通过一个数值表现出来。那么下面引入N只基金VaR的计算公式:

其中.Pi,j为基金i和基金j之间的相关系数;W,为在N只基金中,基金i的权重; VaR,为基金i的VaR。
(3)蒙特卡罗模拟法。蒙特卡罗模拟法是将一只基金在现实世界(Real World)的模 拟在人为的环境中模拟出来。先从基金以往的表现判断它的分布。然后可以从这个分布函 数中提取一个随机数,可以认为这个随机数可能是我们要预测时期中的一个数字。通过将 这个过程重复数千次或上万次,然后就可以得到预测的收益率的分布。我们可以认为这个 分布和现实世界的分布非常接近,最后根据置信度得到VaR。
蒙特卡罗模拟法的进行必须依靠数理软件的帮助才能进行,由于要进行大量的重复计 算,所以是三种方法中计算速度最慢的。
为了更好地讨论VaR,我们依然沿用上面的例子,对这个指标进行说明。由于篇幅所 限,我们采用方差一协方差方法来计算对比这几只基金的受险价值。
首先,我们把这几只基金2010年1月初至2012年12月中旬的日收益率做成分布图, 如图7-13所示。


由图7-13可以大致知道,由于样本的原因,除“富国产业债券”的收益率分布图有 一个明显的峰度外,其余两只基金的日回报率基本上呈正态分布。我们分别取了 99.99%、 99.75%、99.50%、99%、97.5%、95%、90%, 7个置信度,运用基金的回报率的期望回报 率和标准差来计算年化VaR0
由表7-9可以看出,“富国产业债券”在7个置信度下的VaR均表现最好。用当置信 度为99.99%时来说明,“富国产业债券”有0.01%的可能在1年内的损失和现在的市场规 模相比将会超过0.0989lo例如,截至2012年12月27日,“富国产业证券”的市场规模 为42.84亿元,①那么这只基金在1年内,有0.01%的可能,其损失会超过:4284000000 x 0.09891 =423730440 (元)。可以说,“富国产业债券”损失其现有资产10%的可能性非 常小。

与此同时,“瑞福分级”在带来2012年度最高收益的同时,却也有最差的VaR表现。 它将有1%的可能性在I年内的损失会是现有市场规模的1.1601倍。对于风险厌恶系数较 低,追求高风险、高回报率的投资者,这只基金将是一个好的选择。
其次,在风控上表现较好的是“华安•磐华义正”,在1年内的损失超过现有资产一半 的可能性只有0.01%。这是因为这只基金在风险控制上釆取了分级管理。它由有限合伙人 和次级合伙人组成,当基金发生亏损时先由次级合伙人承担。当基金净值跌至0.9时,基 金将被强行平仓。所以这样的处理不仅首先控制了优先合伙人的风险,同时也控制了全局 的风险。

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