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量化专题: 基于动量反转策略建构G7货币对冲组合

2019年4月11日 12:11 | By : Lee, Leonardo

报告导读

  • 以G7货币对共28个组合建立了最佳形成期及持有期下的动量反转模型,并每周调仓以建构市场中性的多空对冲组合。在考虑交易成本下,我们发现策略配合波动率分配资金能获得稳定且可观的超额收益,为投资者带来传统股票期货以外的分散投资工具。

摘要

  • 动量反转策略即认为资产价格将在未来反转,并买入输家组合同时卖出赢家组合。国内外的投行均有相关研究,惟主要集中于股票期货,针对外汇市场的研究不多,本报告对其在G7货币对的应用作了更深入的量化分析,并提出组合优化的策略。

  • 动量反转效应的形成期及持有期均影响策略收益,我们对不同参数进行了敏感测试,包括探讨累计回报、夏普比率及最大回撤等指标,确定最佳的形成期及持有期分别为20周及1周 (详见表1) 。

  • 周初计算每一货币对在过去20周的总回报,以最差的3对建立长仓及最好的3对建立短仓并持有组合1周,每周调仓。2011年1月至2018年12月共8年历史数据回测,扣费后年化收益为6%,夏普比率0.5,最大回撤10%,胜率57%,此风险及回报表现跑赢同一时期5大CTA、外汇及宏观对冲基金指数。

  • 在动量模型中,以反向波动率分配资产为常见组合优化策略,意即分配更少资金到较波动的资产。本报告基于动量反转策略建构组合,我们提出根据历史波动率以分配多空头寸,即分配更多资金到较波动的资产,并发现此方法相较于等权分配,能提高年化收益及夏普比率。

  • 对冲组合策略旨在为投资者带来市场中性回报,我们发现本策略与标普500指数的贝塔系数及相关性分别为0.05及0.09,显示有效地分散股票投资的风险,特别是2018年第4季股市大跌约15%时仍能带来扣费后8.4%回报。

  • 在没有考虑杠杆下,策略2019年至今实盘累计收益为5.4% (基准收益: -3.0%),并均录得月度正回报。依据动量反转模型,本周组合资金分配为多头13.1% 瑞/日、13.2% 欧/镑 及23.6% 澳/日,空头13.6% 镑/瑞、17.2% 镑/加及19.2% 镑/澳,利差为正向。

风险提示: 回测仅为历史经验的总结,存在失效的可能,本报告只供参考,不构成邀约或任何投资建议,请务必阅读正文之后的免责条款部分。

1. 动量反转效应

动量效应指收益率延续原来的趋势,即过去一段时间收益率较高的货币对在未来的收益率仍会高于过去收益率较低的货币对。

动量反转效应则相反,指在过去一段时间表现较差的货币对在接下来的一段时期内表现较好,原因是外汇市场一般呈均值回归现象使背离均值的上涨或下跌衰退,本报告的主要研究策略及组合建构方法也是建基于动量反转效应。

动量反转效应的形成期及持有期均影响策略收益,我们发现中线形成期 (20周) 及短线持有期 (1周) 能有效地捕捉外汇市场的动量反转效应並获得稳定且可观的超额甚至绝对收益。下文将详细探讨不同形成期及持有期下的组合回报。

2. 交易策略及组合建构

我们基于动量反转策略建构G7货币对冲组合,流程如下:

  • G7货币即美元、欧元、英镑、日元、瑞郎、加元、澳元及纽元,所有货币共28个配对组合。我们在周初计算所有组合在过去P周(形成期) 的总回报并顺序排列。

  • 以过去P周总回报最差的3对建立长仓及最好的3对建立短仓以平衡系统风险,并持有此对冲组合Q周(持有期)。若持有期Q为1周,即每周调仓,如此类推。

  • 以2011年1月至2018年12月历史数据对(P,Q)进行敏感测试,包括探讨累计回报、夏普比率及最大回撤等指标以确定最佳形成期及持有期。

以上对冲组合假设资金以等权分配、不考虑交易成本及杠杆,下文将详细探讨组合优化策略及不同交易成本对策略回报的影响。

表1给出了不考虑交易成本时不同 (P, Q) 动量反转组合的累计回报、夏普比率及最大回撤。我们发现,大部份动量反转组合的累计回报均为正数,这表明G7货币存在动量反转效应。考虑到不同组合的风险与回报稳定性,表1显示中线形成期及短线持有期的组合明显较优,其中形成期为20周及持有期为1周 (20,1)的组合最佳,累计回报及夏普比率均为众多组合中最高,而最大回撤也仅为10%,因此我们认为 (20,1) 为最理想动量反转组合以建构G7货币对冲交易策略。

3. 组合优化

表1结果显示 (20,1) 为最理想动量反转组合以建构G7货币对冲交易策略,在假设资金以等权分配、不考虑交易成本及杠杆下,2011年1月 - 2018年12月间累计回报共49% (年化收益: 6.17%),夏普比率0.48及最大回撤10%。以下我们将探讨非等权资金分配的组合优化策略。

在动量模型中,风险平价法 (Risk Parity) 为常见组合优化策略,使组合内资产之风险权重相同,以确保平均分散投资组合之风险来源并追求投资组合风险极小化。均等边际波动 (Equal Marginal Volatility) 为风险平价法的其中一个特例,旨在以反向波动率分配资产,即分配更少资金到较波动的资产使组合内资产之风险权重相同,惟此方法忽略了资产或货币对之间的相关性。公式如下:

当货币对大跌时,波动率上升,部分投资者选择平仓或离场,使该下跌背离均值并保留了风险溢价,反之亦然。因本报告基于动量反转策略建构组合,我们对这现象提出根据历史波动率以分配多空头寸,逻辑跟动量模型使用均等边际波动相反,即组合里过去20周总回报最高及最低的6个货币对中,在平衡长短仓 (系统风险曝露度) 的前设下,我们分配更多资金到过去20周较波动的货币对,并发现此方法相较于等权分配,能提高年化收益及夏普比率并降低最大回撤,同时偏度也正向提高,显示大幅度回撤的风险更低。

4. 交易成本

在确定了动量反转组合最佳形成期及持有期后,我们也提出了组合优化策略。以下我们将分析交易成本,特别是探讨MEXGROUP旗下不同帐户类型的交易费用对策略回报的影响。交易费用包括买卖点差及手续费,取G7共28个货币对的中位数。

调仓频率及帐户类型均影响交易成本,继而蚕食策略表现。一般而言,周度以上调仓频率所构成的交易费用对策略表现影响不大,例如我们提出的 (20,1) 动量反转组合。相反,更短的持有期例如日内交易将大幅提高交易费用,故此追求稳定回报且跑赢大市的投资者不应交易过多,并严格执行组合建构策略。

表3给出了不同帐户类型的平均交易费用以及对策略累计回报、夏普比率及最大回撤的影响。ECN 2交易费用最低,相应的策略风险与回报表现也最为贴近在没有费用假设下的情况,并明显地优于标准帐户,特别是我们注意到ECN 2的夏普比率较标准帐户高出约四成。根据表3的敏感分析,投资者应尽量选择ECN帐户类型并避免交易过多,以减低交易成本对策略表现的蚕食并降低投资者因交易过多而引致判断失误的机会。

5. 策略回测

以上我们提出了交易策略为周初计算每一货币对在过去20周的总回报,以最差的3对建立长仓及最好的3对建立短仓并持有组合1周,每周调仓,同时根据货币对的历史波动率分配资金以优化组合。以2011年1月至2018年12月共8年历史数据回测,我们发现策略绩效跑赢同一时期5大CTA、外汇及宏观对冲基金指数。

考虑交易成本后,在长达8 年的回测过程中,动量反转组合 (20,1) 取得6.03%的年化收益,表现明显較同一时期5大CTA、外汇及宏观对冲基金指数为佳,胜率57%,夏普比率0.5,最大回撤仅10%。此外,对冲组合策略旨在为投资者带来市场中性回报,我们发现本策略在回测期内与标普500指数的贝塔系数及相关性分别为0.05及0.09,显示有效地分散股票投资的风险,特别是2018年策略与股市仍然维持低系统风险曝露度及相关性,当第4季股市大跌约15%时仍能带来扣费后8.4%回报,这为投资者带来传统股票期货以外的分散投资工具。

6. 实盘表现及对当前市场的判断

我们提出的策略在2011年1月至2018年12月共8年回测期间绩效不错,跑赢同一时期各大CTA、外汇及宏观对冲基金指数。但回测仅为历史经验的总结,存在失效的可能,对此我们在2019年实盘测试策略,同样稳定地跑赢各大CTA、外汇及宏观对冲基金指数。在没有考虑杠杆下,至今14周实盘累计收益为4.8% (基准Barclay BTOP FX Index收益: -2.8%),并均录得月度正回报。

以下是我们年初至今的每周对冲组合,根据当前市况及依据动量反转模型,本周组合资金分配为多头13.1% 瑞/日、13.2% 欧/镑 及23.6% 澳/日,空头13.6% 镑/瑞、17.2% 镑/加及19.2% 镑/澳,利差为正向。

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