【严佳炜】基于风险的配置：风险平价及在Alpha策略中的应用

基于风险的配置：风险平价及在Alpha策略中的应用严佳炜广发证券金融工程2015年6月1CONTENTS目录>>>>风险平价方法介绍风险平价在风格配置中的应用Alpha风险平价策略总结020304ⅠⅡⅢⅣ012/2701|风险平价方法介绍|>010203043/27问题的提出：传统的配置方法中强调对资产的分散化，例如60/40的股债配置。但事实上，组合中的高风险资产却承担了组合绝大多数的风险，风险并未被有效的分散！如：60/40股债配置中股票部分承担了90%的风险基于风险配置的风险平价（RiskParity）方法能够实现真正的分散化风险风险平价方法介绍4/27数据来源：Widipedia风险平价方法介绍5/27风险平价基于对风险的预测普通MVO中即要预测收益又要预测风险风险平价方法介绍6/27基于风险的配置方法的优势：理论支持：低波动率异象无需预测资产收益，只对风险进行建模最理想地分散化资产风险什么是风险平价？基于资产风险的一种配置方法保证每项资产的风险边际贡献相同风险平价方法介绍7/27最小方差（MinVariance）最大分散度（MaxDiversification）风险平价（RiskParity）风险平价方法介绍8/27RiskParity具体算法将组合分析分解为各项资产的边际风险那么风险平价可以表示为也即3.通过优化可以获得各项资产权重9/27海外股票债券配置示例：风险平价配置更为稳健风险平价方法介绍10/27中证指数推出了基于沪深300、中证500成份股的风险平价指数：300ERC、300SER、500ERC、500SER风险平价方法介绍数据来源：中证指数11/27以及基于沪深300、中证500、中期国债、中期企业债的股债RP指数风险平价方法介绍数据来源：中证指数02|风险平价在风格配置中的应用|>0102030412/27风险平价在风格配置中的应用13/27基于沪深300与中证500配置的风险平价组合（周度换仓）组合Sharpe中证8000.3170RP0.3931风险平价在风格配置中的应用14/27权重边际风险事实上，300与500在组合中的权重差异基本保持在10%以内，差别不是很明显风险平价在风格配置中的应用15/27300、500等权组合中，300的边际风险占比等权的配置会使得在某些时点，其中一项资产风险占比过高风险平价在风格配置中的应用16/27沪深300与中证500历史相关性较高，大部分时间均保持在80%以上沪深300与中证500的波动率也差异不大风险平价方法对于这种相关性较高的资产配置会更倾向于给相等的权重，因此，更适用于低相关性资产配置300、500历史滚动相关性（18周）300、500历史滚动波动率（18周）03|Alpha风险平价策略|>0102030417/27资产配置问题与Alpha因子权重设置问题有异曲同工之妙风险平价的方法亦可用于Alpha因子的配权问题：Alpha风险平价策略（ARP）目的：平衡因子之间的风险！给予业绩波动较大，不稳定、风险较大的因子更低的权重Alpha风险平价策略18/27资产配置资产权重资产边际风险相同资产之间相关性低Alpha因子权重设置Alpha因子权重Alpha因子边际风险相同因子之间也尽量保证低相关性如何定义因子的风险？部分备选因子介绍：E/PFY1：预期估值ROE：历史净资产收益率Growth1Y：一年同比归母净利润增长率EPSRevision1M：一个月EPS预测调整Turnover1M：历史一个月换手率MOM1M：历史一个月涨跌幅MOM3M：历史三个月涨跌幅Lottery：历史一个月最大日涨幅MOM3M-1M：历史三个月涨跌幅减去一个月涨跌幅MOMTurnover：一个月换手率乘以涨跌幅因子值：使用因子排名除以股票总数，因子值相同的取排名平均缺失值处理：因子值为缺失值时，设置为0.5Alpha风险平价策略19/2720/2720/27部分备选因子效果历史统计（top100–hs300)Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心，Wind21/2721/27部分备选因子效果历史统计Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心，Wind平均ICICIRIC胜率年化收益IR月度胜率最大回撤EP_FY10.0200.54655.4%23.6%1.66963.4%10.1%ROE0.0090.24753.5%17.2%0.78262.4%33.2%Growth_1Y0.0060.26851.5%19.0%0.98461.4%35.3%EPS_Rev_1M0.0221.49067.3%25.5%1.28372.3%27.2%TurnOver_1M0.0641.31261.4%26.7%1.11970.3%17.1%MOM_1M0.0671.73170.3%18.7%0.80164.4%40.9%MOM_3M0.0701.59667.3%28.0%1.12163.4%41.9%Lottery0.0601.90071.3%25.0%1.20565.3%29.6%MOM_3M_1M0.0290.72060.4%16.0%0.76456.4%41.0%MOM_TurnOver0.0621.71467.3%12.4%0.56159.4%43.4%22/2722/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心，Wind23/2723/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心，Wind部分备选因子IC相关性矩阵测算参数股票池：全市场选股（除去ST股票）换仓频率：月末换仓剔除处理：月初连续两天停牌或者开盘涨幅超过95%的股票；上市时间未满30个交易日的股票选股个数：约100只选用因子：E/PFY1,EPSRevision1M,Turnover1M,Reversal1M,Lottery对冲：用沪深300指数进行月度对冲中性化处理：严格的现金中性&行业中性（调仓时点与300指数行业权重保持一致）回测时间区间：2007.1.1~2015.4.30（其中有一段用来进行风险建模）Alpha风险平价策略24/2725/2725/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心，Wind部分因子IC相关性矩阵Alpha风险平价策略26/27

TT-1T-2T-3股票收益r(t-1)因子头寸r(t-1)IC(1,t-1)IC(2,t-1)IC(3,t-1)….IC(K,t-1)IC(1,t-2)IC(2,t-2)IC(3,t-2)….IC(K,t-2)IC(1,t-3)IC(2,t-3)IC(3,t-3)….IC(K,t-3)….….….….….股票收益r(t-2)股票收益r(t-3)因子头寸r(t-2)因子头寸r(t-3)K个因子IC时间序列IC(1,1)IC(1,2)…IC(1,K)IC(2,1)IC(2,2)…IC(2,K)

….……IC(K,1)IC(K,2)…IC(K,K)

RiskParity优化权重因子风险建模：RankIC（秩相关IC）能够衡量单期因子的有效性用RankIC的滚动协方差衡量因子的风险风险模型：4种扩展窗口ExpWin：随着时间推移，风险建模的窗口长度累积移动窗口MovWin：固定协方差计算窗口几何加权扩展窗口EWMA_ExpWin：给予因子近期效果更高权重几何加权扩展窗口EWMA_MovWin：给予因子近期效果更高权重移动窗口长度：18个月半衰期参数：3个月因子权重范围：[0,1]模型对比基准：因子等权组合Alpha风险平价策略27/2728/2728/27ARP组合与等权组合对比：组合收益Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心29/2729/27ARP组合与等权组合对比：对冲收益Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心30/2730/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心ExpWinMovWinEWMA_ExpWinEWMA_MovWinEW200818.03%18.61%18.97%18.97%22.08%200919.20%16.59%21.33%21.33%15.00%201011.53%13.04%11.80%11.80%9.12%20116.10%5.73%3.44%3.44%6.83%20126.13%9.13%11.41%11.41%4.22%201319.64%17.60%23.80%23.80%16.31%201410.90%13.19%11.73%11.73%9.73%201514.33%16.47%18.52%18.52%12.49%总计16.89%17.11%19.79%19.79%15.66%ExpWinMovWinEWMA_ExpWinEWMA_MovWinEW20084.43%4.27%2.26%2.26%4.27%20091.60%2.16%1.90%1.90%2.42%20101.06%0.89%1.40%1.40%0.95%20111.78%2.03%2.03%2.03%2.07%20123.98%3.34%3.63%3.63%3.19%20130.00%0.44%0.00%0.00%0.54%201410.52%8.80%11.65%11.65%11.87%20151.23%0.61%0.00%0.00%0.74%总计10.52%8.80%11.65%11.65%11.87%累积对冲收益月度最大回撤31/2731/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心ExpWinMovWinEWMA_ExpWinEWMA_MovWinEW20082.0382.0712.4802.4802.17820093.5252.8543.3583.3582.46620102.3443.1392.5982.5981.90620110.8240.6510.3510.3511.21320120.6100.8621.4591.4590.57620136.0334.6884.8324.8323.29720141.0671.4001.0721.0720.77820153.4703.9245.5405.5403.900总计1.8101.8852.0392.0391.562年度IRExpWinMovWinEWMA_ExpWinEWMA_MovWinEW20084.0704.3618.3968.3965.174200912.0087.66811.24411.2446.204201010.90814.6398.4308.4309.60120113.4252.8211.6941.6943.29020121.5422.7343.1443.1441.3232013Inf39.628InfInf30.07520141.0371.5001.0071.0070.820201511.66727.015InfInf16.917总计1.6061.9451.6991.6991.319年度Calmar32/2732/27各因子权重分布：Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心33/2733/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心从长期来看，RiskParity方法动态选择EPS_Rev_1M因子作为权重因子，因为：虽然该因子平均IC在众因子中不高，但IC异常稳定，风险较小从协方差矩阵也可以看到：EPS_Rev_1M自身方差小，与其他因子的相关性也较低EPS_Rev_1M月度IC各因子协方差34/2734/27各因子边际风险：Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心AlphaRiskParity因子等权各个因子的风险分布更为均匀，使得组合不会因为单个因子导致巨大回撤间接效果：ARP组合整体的风险相比等权因子组合的风险大幅降低35/2735/27Alpha风险平价策略数据来源：广发证券发展研究中心ExpWinMovWinEWMA_ExpWinEWMA_MovWinEW2015013.43%2.98%5.1