『壹』 北向資金的流入和流出是怎麼計算的
北向資金買入了就稱為北向資金的流入。合計數就是買入的總額。北向資金賣出了就稱為北向資金的流出。合計數就是流出的總額。都說北向資金是聰明資金,有一定的代表性。
『貳』 資金流向指標如何計算
同學你好,很高興為您解答!
高頓網校為您解答:
資金流向的演算法各大軟體廠商都不一樣,但大都以鷹眼個股智能跟蹤系統資金流向的演算法為核心,進行參數調整而開發出來。核心公式如下,僅供參考。
流通:=AMOUNT/VOL;
PJJ:=DMA((HIGH+LOW+CLOSE*2)/4,0.9);
JJ:=REF(EMA(PJJ,3),1);
QJJ:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN));
XVL:=(IF(CLOSE>OPEN,QJJ*(HIGH-LOW),IF(CLOSE<OPEN,QJJ*(HIGH-OPEN+CLOSE-LOW),VOL/2))+IF(CLOSE>OPEN,0-QJJ*(HIGH-CLOSE+OPEN-LOW),IF(CLOSE<OPEN,0-QJJ*(HIGH-LOW),0-VOL/2)));ZLL:=VOL/CAPITAL;
HSL1:=IF(ZLL>10,10,ZLL);
HSL:=(XVL/20)/1.15;
攻擊流量:=((HSL*0.55+(REF(HSL,1)*0.33))+(REF(HSL,2)*0.22));
STICKLINE(HSL*0.4>=0,HSL*0.4*1.5,0,1,0),COLOR808080;
STICKLINE(HSL*0.4<0,HSL*0.4*1.5,0,1,0),COLOR808080;
GJJ:=EMA(攻擊流量,8);
LLJX:=EMA(攻擊流量,3);
資金流量:LLJX,LINETHICK0,COLOR0000FF;
STICKLINE(資金流量>0,資金流量,0,3,0),COLOR0000FF;
STICKLINE(資金流量<0,資金流量,0,3,0),COLORFF0000;
流量基線:GJJ,COLOR00FFFF;
ZJLL:=REF(LLJX,1);
QZJJ:=((LLJX-ZJLL)/ZJLL)*100;
流量增幅%:IF(LLJX>0 AND ZJLL<0,ABS(QZJJ),IF(LLJX<0 AND ZJLL<0 AND LLJX<ZJLL,-QZJJ,QZJJ)),LINETHICK0;
力度:HSL/1000,LINETHICK0;
周流量:SUM(LLJX,5),LINETHICK0;
BB:=REF(周流量,1);
ZQZJJ:=((周流量-BB)/BB)*100;
周增幅%:IF(周流量>0 AND BB<0,ABS(ZQZJJ),IF(周流量<0 AND BB<0 AND 周流量<BB,-ZQZJJ,ZQZJJ)),COLORDDD159,LINETHICK0;
0,COLORLICYAN
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『叄』 如何監測股市主力資金凈流出入金額
一般情況下主力資金流向與指數漲跌幅走勢非常相近,但在以下兩種情回況下,答資金流向指標具有明顯的指導意義:
1.當天的主力資金凈流入與指數漲跌相反。比如該板塊或個股全天總體來看指數是下跌的,但主力資金凈流入為正,一般說明主力在打壓洗盤,借勢吸籌,拉升在即,可跟庄做多。
2.當天的主力資金流向與指數漲跌幅在幅度上存在較大背離。比如全天指數漲幅較高,但實際資金凈流入量很小,一般說明主力在明拉暗出,要小心為妙。
這種計算方法的意義在於:指數(價格)處於上升狀態時產生的每筆大於100萬的成交額是推動指數(價格)上漲的中堅力量,這部分成交額被定義為主力資金流入,反之定義為主力資金流出;當天兩者的差額即是當天兩種力量相抵之後剩下的推動指數上升的凈力量,這就是該板塊或個股當天的主力資金凈流入。換句話說,主力資金流向預測的是推動指數漲跌的力量強弱,這反映了人們對該板塊或個股看空或看多的程度到底有多大。
『肆』 關於大智慧資金流入流出是怎麼定義的
一、股票資金流入
股票資金流入是股市常用術語,在股市交易中,股價上漲階段買入股票的資金一般被記為股票資金流入。
1、資金流入的判斷
股價上升期間發生的交易就算流入,股價下降期間 發生的交易就算流出,這種統計方法也有多種:
(1)與前一分鍾相比是指數是上漲的,那麼這一分鍾的成交額計作資金流入,反之亦然,如果指數與前一分鍾相比沒有發生變化,那麼就不計入。每分鍾計算一次,每天加總統計一次,流入資金與流出資金的差額就是該股票當天的資金凈流入。這種計算方法的意義在於:指數處於上升狀態時產生的成交額是推動指數上漲的力量,這部分成交額被定義為資金流入;指數下跌時的成交額是推動指數下跌的力量,這部分成交額被定義為資金流出;兩者的差額即推動指數上升的凈力,該股票當天的資金凈流入就計算出來了。
(2)買盤和賣盤也與資金流入計算有關,上升只計算買盤計算為資金流入,下跌只計算賣盤計算為資金流出。再計算全天資金流入流出差。
對個股來說,也是這樣。一般情況下,將一段時間內(假設0.幾秒鍾)股價上升就將這短時間內的成交量當成流入;反之股價下跌,就當成流出。然後統計一個一天的總凈流量就是總流入減去總流出了。
其實,買入賣出資金是一模一樣的,不過是某一分鍾買入的比較主動,使股價比上一分鍾上漲了,這一分鍾的成交額計作資金凈流入;反之,某一分鍾賣出的比較主動,使股價比上一分鍾下跌了,這一分鍾的成交額計作資金凈流出。我們要關注的是主力在買入與賣出這段時間的長短與資金量。如果時間常切資金量龐大,就應及時跟進。如果進入時間短那表示主力並沒有關注這只股票,應持幣觀望。
二、資金流出,指某個交易項目的流動資金減少量。資金凈流出的計算公式:流入資金-流出資金,如果是正值表示資金凈流入,負值則表示資金凈流出。上漲時的成交額計為流入資金,下跌時的成交額計為流出資金。
資金流向(Money Flow)在國際上是一個成熟的技術指標。其計算方法很簡單,舉例說明:在9:50這一分鍾里,某一板塊指數較前一分鍾是上漲的,則將9:50這一分鍾的成交額計作資金流入,反之則計作資金流出,若指數與前一分鍾相比沒有發生變化,則不計入。每分鍾計算一次,每天加總統計一次,流入資金與流出資金的差額就是該板塊當天的資金凈流入。
這種計算方法的意義在於:指數處於上升狀態時產生的成交額是推動指數上漲的力量,這部分成交額被定義為資金流入;指數下跌時的成交額是推動指數下跌的力量,這部分成交額被定義為資金流出;當天兩者的差額即是當天兩種力量相抵之後剩下的推動指數上升的凈力,這就是該板塊當天的資金凈流入。換句話說,資金流向測算的是推動指數漲跌的力量強弱,這反映了人們對該板塊看空或看多的程度到底有多大。
資金流向能夠幫助投資者透過指數(價格)漲跌的迷霧看到其他人到底在干什麼。指數(價格)上漲一個點,可能是由1000萬資金推動的,也可能是由一億資金推動的,這兩種情況對投資者具有完全不同的指導意義。
『伍』 資金流出同時指數上漲如何解釋
�0�2 正常情況下,資金流出往往伴隨指數下跌。但近期,卻連續出現資金流出,指數上漲的奇怪的市場現象。很多投資者搞不懂其中的奧妙,操作上有些害怕。 �0�2 與昨日說過的賣盤大於買盤卻大勢不跌一樣,市場表現的是一種韌勁。資金流出,主要是從大盤藍籌里流出,看看板塊即可明白,周二隻有銀行流入,周三隻有石化流入,其他主流板塊在最近都是資金流出的。 �0�2 資金從大盤股流出,賣出的機構都是用大單子減倉,同時在化整為零買入小盤股,非主流,非藍籌的股票,因此,大單子的買盤並不多,這類股票盤子小。想大單子買也未必容易。累計下來,眼下的資金流出,實際反映的是大盤藍籌股里的流出。未必是主流機構的集體撤退。 �0�2推理下來的操作策略是,參與題材股、小盤股的炒作。離大盤股稍微保持一點距離。行為可以稍短線一些,操作節奏適當變快一點。 �0�2�0�2 講課通知:周六上午,再次邀請浙江私募王總及東方亮先生交流眼下熱點和投資思路。地點:海泰大廈1556�0�2 �0�2 周日在安立路中信建投,下午1:30股民老張交流�0�2
『陸』 股市中如何看資金流入流出 詳細
關注 資金的流入與流出在實際操作中沒有太直接的意義,只能作為以個參考值,這一點投資者一定要注意。 現在的股民炒股沒有太多的專業股票短線操作技巧,選股、看股經驗多半來自機構股評和專 家的講談,聽的多了似乎就會有一個念頭,在股市中資金的流入流出可能決定股票的價格, 一.最簡單的方法就是用外盤手數減去內盤手數,再乘以當天的成交均價就得出當天的資金凈 流量,如果外盤大於內盤就是資金凈流入,反之就是資金凈流出。有的股票技術分析軟體可 能計算公式更復雜一些,計算所採用的數據更全面一些,比如百路發炒股軟體等等,但是其 根本原理就是根據行情回報的股票成交量計算情況區分外盤內盤 二.股價上升期間發生的交易就算流入,股價下降期間 發生的交易就算流出,這種統計方法也有多種: 1. 與前一分鍾相比是指數是上漲的,那麼這一分鍾的成交額計作資金流入,反之亦然,如果 指數與前一分鍾相比沒有發生變化,那麼就不計入。每分鍾計算一次,每天加總統計一次, 流入資金與流出資金的差額就是該股票當天的資金凈流入。這種計算方法的意義在於:指數 處於上升狀態時產生的成交額是推動指數上漲的力量,這部分成交額被定義為資金流入;指 數下跌時的成交額是推動指數下跌的力量,這部分成交額被定義為資金流出;兩者的差額即 推動指數上升的凈力,該股票當天的資金凈流入就計算出來了。 2. 買盤和賣盤也與資金流入計算有關,上升只計算買盤計算為資金流入,下跌只計算賣盤計 算為資金流出。再計算全天資金流入流出差。 內的成交量當成流入;反之股價下跌,就當成流出。然後統計一個一天的總凈流量就是總流 入減去總流出了。 其實,買入賣出資金是一模一樣的,不過是某一分鍾買入的比較主動,使股價比上一分鍾上 漲了,這一分鍾的成交額計作資金凈流入;反之,某一分鍾賣出的比較主動,使股價比上一 分鍾下跌了,這一分鍾的成交額計作資金凈流出。我們要關注的是主力在買入與賣出這段時 間的長短與資金量。如果時間常切資金量龐大,就應及時跟進。如果進入時間短那表示主力 並沒有關注這只股票,應持幣觀望。 股票還要綜合各方面信息進行比較。
『柒』 「聰明基金「Smart beta策略能賺大錢嗎
自2000年以後,股票已經經歷了兩輪大熊市,而現在又開始有走軟跡象。養老基金,保險公司以及捐獻基金尋找新的回報來源就沒什麼奇怪的了。「smart-beta」正是最新的基金管理業的術語。
「Alpha」是選擇單個標的資產超越大盤的技能。
「beta」則是資產組合相對於整體市場(如以某個指數基金為代表)的相對收益。
傳統的「市值加權」法,是投資者按市值等比例購買股票或者債券的方法,
而「smart beta」則是嘗試在跟蹤某一大類資產的同時,調整成份證券權重,以獲取增強性收益的投資方法。
[Smart Beta]
眾所周知,beta在CAPM模型中衡量了相對於持有整個市場所帶來的風險溢價(risk premium)的大小。整個市場通常用市場投資組合(market portfolio)或市場指數基金(market index fund)來表示。市場指數通常都是市值加權(market capitalization weighted)。如果把市場指數換成按非市值加權的指數或投資組合,其得到的beta即為smart beta,又被稱為alternative beta或exotic beta。理由是因為這些新指數的權重是由某些量化演算法得出的,看上去比最普通簡單的市值加權要更「聰明」些。
現在比較流行的演算法有:
等權重加權(Equal Weight, EW):
等風險加權(Risk Parity),可以看作是調節波動率後的等權重
等風險貢獻加權(Equal Risk Contribution ,ERC),可以看作是考慮了資產回報率之間協方差後的risk parity
最小方差加權(Minimum Variance, MV
最大多樣化加權(Maximum Diversification,MD
如下圖所示,從左至右,這些加權法需要的參數逐漸增加。ERC,MV,和MD都屬於「robust risk parity」因為它們把協方差考慮在內。最經典的均值-方差優化法(mean-variance optimization)需要知道預期回報,方差與協方差,因為此優化法同時使風險最小化,預期回報最大化,不過,這里涉及到因子對准問題(Factor Alignment Problem, FAP),下文中會提到。smart beta策略只考慮波動率與協方差,所以,我們把它們看作只關注風險(risk-based)而不關注預期回報(return-based)的策略。
[隨機折現因子,SDF]
事實上,CAPM模型是資產定價模型(asset pricing model)的一個比較有名的特例,因為廣義的隨機折現因子(stochastic discount factor,SDF)在CAPM中被狹義的市場投資組合所代表了。
按資產定價模型的定義:p = E(mx),任何資產的價格就是折現後所得回報的期望,其中x是資產在未來的回報,m就是隨機折現因子SDF。利用協方差的定義,我們得到
所以,任何資產的價格等於用無風險率折現後所得回報的期望再加上一個風險溢價(risk premium),而這個溢價是SDF與未來回報的協方差。
按照芝加哥大學經濟學教授John Cochrane的說法,投資者的狀態有『好』和『壞』之分(good vs. bad times)。『壞』的狀態一般指個人財富降低,導致其發生的原因可以是由於個人負債過高,或收入降低等等造成的。而SDF是定義這個狀態『壞』時的指標,狀態越『壞』,指標越高。由於大部分資產在狀態『好』時,回報很高,所以這個協方差通常為負。更重要的是,如果一個資產的回報與個人狀態好壞無關,即與SDF無關(風險中性狀態,risk-neutral),那它的價格只能由無風險率決定(協方差為零)。
把上式寫成預期回報率(expected return)的形式,會更直觀些
進一步推導得到預期資產回報率的「beta表達式」
換句話說,人們只有承擔系統性風險(systemic risk,與SDF相關)才能取得收益。如果承擔非系統性風險(idiosyncratic risk),則無任何益處。
由此可見,SDF作用很重要,但是它只存在於理論中。人們千方百計地在真實世界裡尋找替代品,即所謂的風險因子(risk factor)。所以,我們也可以這樣認為:人們承擔的(系統性)風險越大(尤其在狀態『壞』時),作為補償的因子風險溢價(factor risk premium)也越大(尤其在狀態『好』時)。高風險的資產必須有足夠高的預期回報率,即足夠低的價格,才能吸引人們來購買並持有它。
[多因子模型]
由於我們在CAPM中假設SDF只與市場投資組合回報有關,所以市場投資組合是CAPM中唯一的因子。在此基礎上,我們也可以進一步假設SDF與多個因子線性相關
由此得到多因子模型。因子不同,對投資者狀態『壞』時的定義也不同,由此承擔的風險敞口以及獲得的溢價也會不同。Fama-French三因子模型是多因子模型中的經典代表。諾獎得主Gene Fama和Dartmouth大學教授Ken French通過對大量股票中某些共同特徵進行篩選,從而得到有別於大盤因子的兩個新因子:規模與價值(HML,SMB)用以組成三因子模型。這個模型恰好能很好地解釋股票的預期回報。後來,該模型又加上了動量因子(momentum),遂成四因子模型。從結構上講,這與Stephen Ross提出的套利定價理論(arbitrage pricing theory)相似。唯一不同的是,APT直接從統計的層面入手,假設資產回報率可以由一系列因子表示。
[基於因子的資產配置策略]
前面啰里啰唆說了這么多,我只想強調因子的重要性。需要指出的是,上文中提到的廣義資產定價模型與風險因子不只局限於股票市場,而是適合任何資產和資本市場。可以這么說,風險因子才是資產之間聯動的根本原因,資產配置實際上是因子的配置。
我們可以把各種資產比作各種食物,把各種因子比作各種營養,比如維生素。理論上來說,我們既可以通過攝取不同食物來獲得不同維生素,也可以通過直接服用維生素來獲得所需營養。比如,為了治療腳氣,人們即可以多吃穀物,獼猴桃,藍莓等富含維生素B1的食物,也可以直接服用維生素B1葯片。
如同某一食物含有多種營養一樣,買入並持有某一個資產可能會帶來不同的因子風險敞口(factor risk exposure)。比如,在美國NASDAQ上市的網路,它的股票價格即包含了科技板塊的風險,也包含了中小版塊的風險,另外,由於公司的總部在中國,它還包含了中國經濟發展的風險。當然,還可能包括一些其他未知風險。這也是多因子模型中資產表現評估(performance assessment)的精髓。
同樣道理,如果我們只想要某單一風險,如同維生素B1葯片,我們就要巧妙選取資產來達到此目的。在上文提到的Fama-French三因子模型中,Fama和French為我們很好地展示了如何對大量股票進行篩選,把具有共性的多支股票組合在一起,構造出所需要的因子(factor mimicking portfolio)。人們根據不同的風險偏好選擇不同因子,以獲得不同的因子風險敞口從而賺取不同的因子風險溢價,比如,動量因子,基本面指數。
至於如何發現新的有用的風險因子,則不在本帖討論范圍內。不過,下圖展示了資產配置策略的發展過程與新風險因子的發現密不可分。這些新因子現在已被大眾廣泛應用於投資中了
70年代,人們開始將投資組合用於主動投資管理中(active management)。
80年代,市場指數基金的流行使人們更加便捷且廉價地投資整個市場,因為CAPM模型讓他們意識到只有承擔系統性風險(systemic risk)才能取得收益,其風險及收益的大小由beta來衡量。而那些市場超額回報則由alpha來衡量。
90年代,人們不再局限於市場這個單一因子,APT和Barra多因子模型擴大了人們選擇因子的范圍,其中包括國家地域因子,行業因子,宏觀因子等。
2000年之後,人們對因子的認識又擴展到了新領域:風格因子與策略因子。比如,Fama-French三因子及Carhart四因子模型中的規模,價值,和動量因子。新的因子又比如carry,低波動率,流動性(liquidity),基本面因子,以及本帖介紹的smart beta策略等。更重要的是,人們意識到之前他們認為的alpha,其中有很大一部分是非傳統的beta。那些業內人士把這些beta包裝成alpha在推銷(sell beta as alpha,見下文「另類投資」部分)。
隨著ETF的流行,人們能夠越來越方便地接觸到不同因子並直接應用於投資中,尤其是應用於被動投資中。與對沖基金,共同基金,期貨等相比,ETF的優點是更透明,成本更低,進入市場的門檻更低。一些較受歡迎的因子ETF或smart beta ETF包括:RSP(標准普爾500等權ETF),SPLV(標准普爾500低波動率ETF),FNDB(Schwab美國基本面指數ETF)等等。
[全天候式投資組合(All-weather Portfolio)]
上文中提到了宏觀因子(macro factors),就不得不提一下與之有關的資產配置策略:全天候式投資組合(All-weather Portfolio)。此策略是美國知名對沖基金Bridgewater的負責人Ray Dalio長期研究的成果,其核心觀點是將宏觀因子,經濟情景(economic scenario),和上文中提到的等風險權重(risk parity)結合在一起。
宏觀因子與資產回報之間的相關性很低,尤其是在短期,但使用經濟情景可以在長線投資中彌補這個不足。另外,由於一般投資者不喜歡借錢來投資(leverage aversion),這造成了投資組合中股票等高風險資產的權重高於理論中的最優值。使用等風險權重可以糾正這一偏差。
這里,宏觀因子主要考察的是經濟增長和通貨膨脹,並由此定義四種經濟情景:
(1)經濟增長上升,通脹上升
(2)經濟增長上升,通脹下降
(3)經濟增長下降,通脹上升
(4)經濟增長下降和通脹下降。
然後,從歷史數據中找出資產價格的變化與這些經濟情景的關系,從而確定可投資的資產以及相應的權重,使得投資組合在每個經濟情景中分配到的風險相等(如下圖所示)。這樣,隨著時間的推移,該投資組合能夠經受住各種宏觀風險的沖擊,「全天候式」的名稱由此而來
不過,全天候式投資組合在2013年遇到了些小麻煩。在標准普爾500指數增長30%的情況下,Ray Dalio旗下的全天候式投資組合基金的回報率為-3.9%。於是,全天候式投資這個概念也遭受了質疑 。但我認為資產配置的重要功能之一就是幫助保護投資者的財富,防範風險。所以其分散風險的優勢要在長線投資中才能顯現出來,人們不應該太在意短期的失利,下文中會提到。
[耶魯模式 Yale Model]
耶魯大學捐贈基金(Yale Endowment)由於其在同行中長期傲人的投資表現,已經被視為是資產配置行業的一個榜樣,簡稱耶魯模式(Yale Model)或常春藤投資組合(Ivy Portfolio)。耶魯模式之所以能取得不錯的收益,主要得益於其在另類投資(alternative investment)中的高配置,包括各種私募基金,對沖基金,風險資本(venture capital),房地產等。近年來,其占整個投資組合的比重高達60%。耶魯基金從上世紀90年代就開始投資當時頗具神秘色彩的私募基金和對沖基金了。這些基金的特點是乏人問津,投資准入門檻高,因此其收益可以說是來源於價值因子和低流動性因子。
雖然,這些因子給耶魯基金帶來了可觀的回報,但在08金融危機中,由於人們的恐慌性拋售,低流動性資產重創了該基金。從理論上來講,這符合上文中提到的因子投資的特性,即人們承擔的(系統性)風險越大(尤其在狀態『壞』時),作為補償的因子風險溢價(factor risk premium)也越大(尤其在狀態『好』時)。
然而08金融危機過後,在標准普爾500屢創新高的情況下,耶魯基金的資產始終沒有超過08年的最高點。一個很重要的原因是因為耶魯基金的成功模式開始被不少養老金機構和規模較小的大學捐贈基金效仿,導致了在另類投資中的風險溢價大幅減少。耶魯基金在其年報中也承認了這一點。但它近年來仍能在投資表現上對同行保持微弱的優勢,其成功的關鍵在於它能夠找到最優秀的基金經理來管理投資,這在其年報中也提到了。可惜的是,這些最優秀的基金經理中的大部分都已不接受新的資金。因此,這個成功的關鍵只適用於耶魯自己而無法被他人復制。
由此可見,耶魯基金在可預見的未來仍可能繼續領跑這個行業,但它作為一種已被大眾所熟悉的投資模式不可能在短期內重塑輝煌。
[另類投資不另類]
隨著耶魯基金的成功,那些往日不為人知的另類投資(alternative investment)也掀開了它們神秘的面紗。以其中的對沖基金為例,其高回報及低相關性吸引了人們來研究它。
研究結果顯示對沖基金的回報能提供的alpha非常有限,而有很大一部分是來自各種beta,我有一個帖子專門討論了這個現象。除去少數明星基金,大部分對沖基金能取得回報的一個重要原因並不是因為它們能提供下行風險的對沖(protection on downside risk),恰恰相反,而是因為它們在市場下行的時候回報足夠糟糕,也就是說它們對尾部風險(tail risk)的敞口很大。這與我們之前的認知不太一樣,但符合因子投資的特徵。
大家可能都知道股神巴菲特與另類投資公司Protege Partners之間的十年賭約吧。巴菲特在2008年初跟對方打賭說「an index fund will beat a fund of hedge funds over ten years」。那到目前為止(2014年)結果怎樣呢?有「好事」者把兩者做了一個比較,發現巴菲特建議的投資暫時領先(見下圖)
進一步的研究發現,如果我們把指數基金降低杠桿並收取費用,我們竟然得到了與對沖基金同樣的收益!(見下圖)
另一方面,如果想要得到私募基金的回報,我們只有增加杠桿並收取費用即可。由此可見,另類投資行業經常把已知的beta當成alpha來推銷。然而,隨著因子研究的不斷深入,人們對另類投資的理解也越來越深刻。另類投資已變得不再另類。
[重新審視Smart Beta]
在了解了因子與資產之間的關系後,我們現在再來重新審視一下Smart Beta策略,看看它們是不是有特別之處呢?回答是否定的。
研究顯示這些Smart Beta策略其實都是某些因子的組合。比如,等權重加權法偏向於規模因子。這個很容易理解,因為這種加權法使小盤股獲得與大盤股同樣的權重。又比如,最小方差加權法偏向於低beta因子與低波動率因子。然而,等風險加權法與等風險貢獻加權法更偏向於低beta因子和規模因子。
如下圖所示,Smart Beta策略與上文中提到的其他因子策略同屬一個均值-方差框架內,但正如上文中提到的,Smart Beta策略的著重點是風險,而其他因子策略的著重點是預期回報(risk-based vs. return-based)。不過,最後的效果是相似的,都具有某些因子偏向(factor tilt)
更令人意想不到的是,與Smart Beta正好反向操作的策略竟然也能賺錢。究其原因,原來這些反向策略仍就偏向規模與價值因子。即使是隨機投資組合(random portfolio,即著名的「猩猩擲飛鏢選股法」,在《漫步華爾街》一書中屢次被提及)也有類似的因子偏向(factor tilt,下圖所示)。由此可見,Smart Beta策略能跑贏大盤就不足為奇了,因為它們承擔了一定的因子風險。
既然談到了均值-方差優化框架,這里就順便提一下因子對準的問題(Factor Alignment Problem)。此問題的出現是因為在均值-方差優化法中的預期回報,風險與優化問題的約束條件(optimization constraints)三者所側重的因子有時不盡相同(misalignment)。比如,在預測預期回報中使用的因子可能在風險模型中沒有被使用到。當我們運用優化演算法時,更惡化了這個問題,因為我們可能低估了那部分因子的風險,從而在使預期回報最大化的過程中,高估了與風險模型無關的那部分因子的預期回報。慶幸的是,Smart Beta策略和其他因子策略都只側重均值-方差優化法中的一部分,從而避免了此問題。
雖然Smart Beta策略只是普通的因子配置,但它如此受歡迎有它的道理。我認為主要原因有下列幾個:
(1)美聯儲的QE大幅降低了固定收益類資產的回報,使得投資者不得不尋找其他投資門道來增加收益。
(2)08金融危機中的恐慌和之後美聯儲的QE都影響了市場對各種資產的真實定價功能,資產與資產間原有的聯系減弱了。取而代之的是,大部分資產都隨著美聯儲的貨幣政策起舞。「risk-on/off」模式使得傳統的資產分散化投資(diversification)失靈了。
(3)投資者們仍然對08金融危機時財富大幅縮水記憶猶新,所以比起資產的預期回報,他們更注重風險的控制,更偏愛能控制風險的策略。
(4)08金融危機後,投資者希望在投資中減少人為操縱的因素,更偏愛透明度高,原理簡單的投資產品。
(5)依照某些演算法或規則產生的投資策略(rule-based strategy)可以大大降低由於人們行為上的偏差(behaviour bias)而造成的損失。
(6)傳統的對沖基金和共同基金的高費用一直受人詬病。
因此,這些主題明確,成本更低,且看上去能控制風險的Smart Beta策略在經過精心包裝後迅速受到了大眾的追捧。目前掌握著金融市場大部分資金的機構投資者(institutional investors),比如養老基金,大學捐贈基金,資產管理公司,保險公司等都在往這個方向發展,這股趨勢對人們投資理念的影響深遠。
[市場與因子風險溢價]
雖然因子投資有種種優點,但是,我們沒有任何理論可以保證某一個因子策略可以始終跑贏市場。
事實上,我們經常看到的是這樣的情形:某一個策略或資產在某一段時間內的表現持續地領先整個市場,通過媒體的報道和業界專業人士的包裝,普通投資者們立刻對它們趨之若鶩。於是,這些策略中對應的資產價格井噴式地被抬高,預期回報大幅降低,直到泡沫破裂,重新回歸長期均線為止。這樣的例子比比皆是,比如90年代的增長型股票策略,08金融危機前的新興市場策略,危機後的黃金,低波動率策略,高股息策略等等。
投資者持有資產時因為包含了風險因子才會得到風險溢價,用以補償他們所承擔的某一種系統性風險,我們知道風險溢價是隨時間變動的(time varying),我們不知道何時能夠得到補償。這也是為什麼股神巴菲特不斷鼓勵人們不要在意一時的得失也不要隨意改變投資風格,而要做長線投資。只有這樣獲得溢價補償才是大概率事件。巴菲特本人就用他大半生的經歷來證明這個理念的正確性。如果我們用多個因子構造出一個投資組合,我們就可以利用它們之間穩定的低關聯性等優點進行分散化投資,以避免上述單因子策略出現的損失。美國著名對沖基金AQR就巧妙地利用了因子的這些優點構造投資組合並取得了持久且不錯的收益。
市場是個零合游戲(zero-sum game),任何異於市場的投資,必定有一個與之對應的反向投資,而它們在長期都將回歸到市場這個動態的均衡點上(equilibrium)。任何想跑贏市場的投資策略(包括因子策略,擇時策略等)只適用於一部分人,因為這需要另一部分人反向操作來支持他們。如果市場內的大部分人都採用同一種策略,那新的市場均衡點就形成了,投資策略也就失去了意義。這也是為什麼包括對沖基金在內的另類投資在被大眾熟悉後就失去了往日的光環。
有人擔心如果市場上大量的資金流向指數基金和被動投資策略,主動投資的交易減少會導致市場失去發現資產真實價值的功能。我倒不這么認為,因為從本帖的分析中我們了解了,只有長期持有整個市場投資組合才是真正的被動投資。除此之外的其它異於市場權重加權的策略或指數都是主動投資,因為它們都具有某些因子的偏向。為了保持這些因子敞口,人們要定期地主動地進行再平衡調整(rebalance,即始終持有對某個因子偏向最強的資產,拋棄偏向最弱的資產)。只不過,主動投資的控制權不在投資者而在指數或ETF管理公司那裡。無論如何,主動投資仍是市場中的大多數。
另一方面,傳統意義上的主動投資(包括共同基金,對沖基金)從長遠看並不會消失。盡管主動投資的表現不盡如意,收費也較高。如下圖所示,以代表對沖基金整體水平的指數HFRX已經連續十年跑輸僅由股票和債券組成的簡單投資組合了
但是投資者們寄希望於將來能夠選到更優秀的基金經理來跑贏被動投資,而且主動投資的參與者越少,能跑贏的概率越大,因此,投資者們仍然堅守著自己的主動投資倉位盡管有一些下降。投資者的這個看似愚蠢的決定其實是經過理性思考後做出的。
這就是主動投資與被動投資之間此消彼長的辯證關系,假設在極端情況下,資產的價格反映了所有信息,那麼人們就沒有動力去主動尋找新的信息。大家都被動接受信息的結果是整個市場沒有信息。那麼,這時候主動尋找新信息就可以佔得先機。此關系可以看作是對有效市場假說(EMH)的一個註解。所以,完全有效的市場是不穩定的均衡點,永遠不可能達到。市場始終處在半informative 半uninformative的狀態,兩者的人數多少取決於信息的成本和市場本身的結構。比如,在像中國這樣不成熟市場中,由於種種原因使得獲得信息的成本較高,從而使主動投資者更可能取得較高的回報。不過,隨著市場的不斷完善,獲得信息的成本降低,越來越多的投資者會加入到被動投資的陣營中。
[結語]
總而言之,風險因子才是資產之間聯動的根本原因,它描述了資產間某些共同特徵。資產配置的實質是因子的配置。大規模的資產配置投資很難不涉及到某些因子敞口,而且,因子投資的特性會不斷激勵人們挖掘新的因子。隨著資產定價理論的不斷發展,我們不知道的beta會越來越少。
『捌』 白銀交易資金流量分析有哪些指標
MFI資金流量指標,英文全名(MoneyFlowIndex)。1989年3月由J?WellesWilders在STOCKS&COMMODITIES雜志,首次發表MFI指標的用法。MFI指標實際是將RSI加以修改後,演變而來。RSI以成交價為計算基礎;MFI指標則結合價和量,將其列入綜合考慮的范圍。可以說,MFI指標是成交量的RSI指標。
資金流量指標(MFI)是測算資金投入市場並從市場中收回時的速率的技術指標。對於該指標的構築和解釋與相對強弱指標相似,區別只是在於:成交量對於資金流量指數是重要的。指標的公式只是硬梆梆的計算程序,重要的是他計算式里的內涵。第一步確定研究所取計算期的長度及典型價格,如果計算期為14天,典型價格就是14天收盤價中最高價、最低價和14天最後一天收盤價的算術平均值。典型價格可以減少突反事件的影響,更准確地反映市場動向。第二步是計算貨幣流量,即用典型價格乘以14天內總的交易量。如果後14天的典型價格高於前14天的典型價格,該日的貨幣流量就取正值,反之取負值;如果兩個典型價格相等,則取零。第三步是定義該交易日後14個交易日內的正貨幣流量( PMF)總和為正貨幣流量之和,該交易日後14個交易日內的負貨幣流量( NMF)總和為負貨幣流量之和,這類似於OBV的計算方法。正負貨幣流量和之比簡稱為貨幣比( PMF/NMF) 。這樣,我們就有了MFI的計算公式,即:MF=100- [100/ (1十貨幣比) 。MFI可以用於測度交易量的動量和投資者興趣,而交易量的變化為股價未來的變化提供了線索,所以MFI可以幫助判斷股票價格變化的趨勢。
1.MFI>80時,代表資金短期過熱訊號。但是,必須等待MFI指標再度向下跌破80時,才能確認資金轉向。
2.MFI<20時,代表資金短期冷卻訊號。但是,必須等待MFI指標再度向上突破20時,才能確認資金轉向。
3.MFI在80左右的水平,出現一頂比一頂低,和股價「背離」的現象時,可視為中期反轉下跌的訊號。
4.MFI在20左右的水平,出現一底比一底高,和股價「背離」的現象時,可視為中期反轉上漲的訊號。