量化投资与宏观对冲：股市新宠儿？
量化投资与宏观对冲：股市新宠儿？
量化投资与宏观对冲：股市新宠儿？
定义与原理
量化投资是一种借助现代统计学、数学的方法，从海量历史大数据中寻找能够带来股票上涨的多种“大概率”策略和规律的投资方式。其核心在于通过模型和算法进行独立投资决策，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资的运作和FOF（基金中的基金）有点像类似，基金经理构建出一篮子模型组。每个模型根据自己的构建原理采用不同的策略自主选股，好像是一个独立的子基金。在运作过程中，基金经理根据实际情况和业绩因地制宜的对因子或模型进行调整，使之不断迭代，持续有效。一般来说，真正的量化投资，基金经理是模型的构建者和资金的给与者（仓位控制），至于模型选出什么股票，基金经理不是无权干预，而是无法干预。这么一来，量化基金保证了模型的独立自主和自我学习的有效性，最大限度的降低了人性弱点可能带来的错误。综上，“量化”即借助工具（统计方法、数学模型、机器学习等）选出优于市场的股票组合。
对冲基金的英文名称为Hedge Fund，意为“风险对冲过的基金”，本源的宗旨在于利用期货、期权等金融衍生产品以及对相关联的不同股票进行买空卖空、风险对冲的操作技巧，在一定程度上规避和化解投资风险。如下图，从结果上讲，蓝颜色的股票组合只要比同期沪深300跌的少，即存在超额收益，那么虽然这个组合是跌的，但是只要同期做空沪深300（买入等额期货），就能够把超额收益提取出来，最终形成红颜色收益曲线。
严格来说，在对冲基金的定义里，这种操作策略叫做α（阿尔法）策略，指的是股票组合超越股票指数所带来的超额收益。这也就是所谓的，不管市场涨跌，对冲基金都能赚钱。我们都知道一个故事，两个人在森林里遇到了野兽，其中一个说，别跑了，跑也没用。而另一个却说，跑过了你我就能活。道理是一样的，没有对冲工具之前，市场如果一路下跌，没人能够幸免，有人亏的多有人亏的少，但总之你是没办法赚钱的。但有了对冲工具之后，情况就不一样了：
熊市的时候，只要跑赢市场就依然能够获利。
而牛市的时候，依然不能掉以轻心，因为获利模式不再是单纯的依靠大势了，跑不赢市场也就是Beta（市场收益），哪怕牛市依然会亏钱。不过正是因为有对冲在，我们就有了不管市场如何都能赚钱的投资策略。综上，所谓“对冲”即通过卖空股指期货抵消市场风险。
用量化投资找到超额收益α，然后做空股指期货，然后获取稳定的超额收益。
基差套利交易指的是由于各种原因，期货和现货价格出现较大的偏离，那么此时买进一个期货合约的同时卖出另外一个合约并持有到期，因为最终期货价格和现货价格会趋于一致，所以能够获得无风险收益。
宏观对冲策略则是利用宏观经济学的基本原理，来挖掘大类资产价格直接爱你的相关性，并通过资产间的价格错配来获取盈利的投资策略。其主要分为主动宏观对冲和系统化宏观对冲两种：
主观宏观对冲策略更多是依靠投资经理去收集各种信息并做出做定量分析或定性的分析。这会导致其投资标的比较集中，很可能就只集中在某几个品种（因为人的精力有限），然后它押注也会比较大，会更注重单笔交易的一个盈亏的一个情况。比较有代表性的产品就是索罗斯的量子基金。
系统化宏观对冲策略是基于宏观框架和投资逻辑构建的策略，是基于宏观经济的原理而构建出来的投资组合。他没有太多的主观因素存在，而是严格的按照规则来进行止盈和止损的交易操作。
所以，系统化宏观对冲策略的头寸会比较分散，对于每个资产的押注都会比较小，更加注重投资组合的管理。
市场中，什么是确定的呢？
经济增长是相对确定的，无论是您相信未来中国、还是一美国为代表的G7国家，他们的GDP能够持续稳定的增长，汇率也相对比较稳定，那您就可以在错综复杂的市场中找到确定性。
这也可以说是赌国运，而不是说只赌单个的股票。
那么，实体经济怎么会影响到金融市场呢？
举个例子来说，过去十年里，中国一直以较高的GDP增速在增长，但如果只是看股票市场的话，其收益并不是那么的明显，但如果把股债商等大类资产结合起来看的话，其还是在不停的创新高，股票市场只能反映其中一部分的市场。
而回到GDP的定义来看，名义GDP是等于实际GDP*GDP平减指数的，其中，GDP反映的是实际的产出量，而平减指数反映的是物价水平的变化。
回归到资产
市场表现
在当前市场环境下，量化投资和宏观对冲策略都展现出了独特的优势。
量化基金在2024年表现亮眼，部分产品收益超过20%。例如，华安事件驱动量化混合基金近一年收益率达21.31%，显著跑赢同期业绩基准。该基金通过行业轮动模型和多因子选股策略，在不同市场环境下灵活调整持仓，成功捕捉了多个结构性机会。
宏观对冲策略同样表现出色，平均年化收益达19.11%，且显示出很强的业绩稳定性。以桥水基金为例，其在国内发行的产品实现了18%的年化收益，最大月度回撤仅5%。国内宏观对冲策略基金管理人如凯丰投资、从容投资等也取得了优异的业绩。
案例分析
- LTCM基金案例
LTCM基金（Long-Term Capital Management，简称LTCM）由债券交易员约翰?梅里韦瑟（John Meriwether）于1994年2月建立，巅峰时期与量子基金、老虎基金、欧米伽基金一起被称为国际四大“对冲基金”。LTCM基金成立之初，资产净值为12.5亿 美元 ，到1997年末，上升为48亿美元，净增长2.84倍。
LTCM基金的创始人早在1986年在所罗门兄弟工作时，就将麻省理工学院（MIT）的物理学引入债券分析，为利率期限结构建模，卖出高估的债券，买入低估的债券，进行后来被业内广泛模仿的债券相对价值投资。LTCM基金延续了梅里韦瑟早期的这一做法，以寻找各种证券之间的相对价值为投资目标。
由于LTCM的合伙人中包括了期权定价BS公式创始人、诺贝尔经济学奖得主罗伯特?默顿（Robert Merton）和迈伦?斯科尔斯（Myron Scholes），因此增加了学术色彩。实际上，虽然相对价值投资思想属于量化投资大体系的重要分支，但是LTCM并未重度使用量化投资模型，寻找低估和高估资产的主要方法则是从基本面出发获取方向性判断，然后根据价差的历史数据进行简单的正态分布建模，并用来测算资金管理。
2000年，LTCM破产清算，并被华尔街银团接管。其失败的主要原因是：
1.笃信相对价值的走势符合正态分布
相对价值，即价差的判断往往需要
这个案例揭示了过度依赖简单模型和统计规律的局限性，特别是在极端市场条件下。
- 桥水基金案例
桥水基金通过宏观策略实现稳定收益。其核心在于根据不同的市场环境，选择性配置权益、债券、商品等资产，实现基金净值的长期稳健增值。桥水基金的成功在于其对宏观经济趋势的深刻理解，以及在不同资产类别之间的灵活配置能力。
风险与挑战
尽管量化投资和宏观对冲策略在当前市场环境下表现出色，但它们也面临着各自的挑战。
量化投资的主要风险在于模型的复杂性和可解释性问题。随着技术的发展，量化模型变得越来越复杂，这可能导致模型的可解释性降低，从而增加风险控制的难度。此外，量化投资对数据的依赖性较强，数据质量的波动可能影响模型的预测能力。
宏观对冲策略则需要应对复杂的全球经济环境。宏观经济变量的不确定性、政策变化的不可预测性以及不同市场之间的相互影响，都可能对策略的有效性产生影响。此外，宏观对冲策略对管理人的宏观经济认知和风险管理能力要求较高，这增加了策略实施的难度。
未来展望
随着金融市场的发展和投资者需求的多样化，量化投资和宏观对冲策略有望在未来的投资领域发挥更大的作用。量化投资通过不断优化模型和算法，可以更好地适应市场变化，提高投资效率。宏观对冲策略则通过跨资产、跨市场的多元化配置，为投资者提供更稳定的投资回报。
然而，这两种策略都需要不断进化以应对市场的挑战。量化投资需要解决模型复杂性和可解释性的问题，而宏观对冲策略则需要在复杂的全球经济环境中保持敏锐的洞察力。只有这样，它们才能在未来的投资市场中持续保持竞争力。
结语
量化投资和宏观对冲策略作为新兴的投资方式，已经在当前市场环境下展现出独特的优势。它们不仅为投资者提供了新的收益来源，也为金融市场的发展注入了新的活力。然而，这些策略并非万能的，它们同样面临着各自的挑战和风险。因此，在使用这些策略时，投资者需要充分了解其原理和局限性，谨慎决策，合理配置资产。