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统计学习结合趋势跟踪_慕本Milburn_对冲基金文章翻译计划025

原文章来自慕本 Milburn Ridgefield Corporation网站,本文为原文章的中文翻译。本文仅用于交流学习使用,不得用于商业用途。如对相关著作人造成侵害,请立即联…

原文章来自慕本 Milburn Ridgefield Corporation网站,本文为原文章的中文翻译。本文仅用于交流学习使用,不得用于商业用途。如对相关著作人造成侵害,请立即联系译者及时删除。

原文标题:Millburn’s Adaptive Approach Proves Its Worth: Statistical learning combines with trend-following

原文时间:2016年5月

作者:Hamlin Lovell,TFHJ

翻译:雷闻


慕本在三个核心方向上取得了进步:统计学习技术叠加到趋势跟踪之上,使系统更能够适应、响应和理解市场情绪;多因子模型意味着慕本拥有更多的雷达来接收更有用的信号;以及更广泛的投资范围,包括非方向性交易,进一步扩大了潜在的机会集;执行效率也得到了提高。其结果是回报率的表现越来越有辨识度。

统计学习的艺术与科学

虽然慕本继续大量利用趋势跟踪,并认为在过去几十年中,它已经改进和完善了这一方法,但与趋势跟踪相结合的统计学习的利用反映了全球的变化。事实上,统计学习已经取代了许多行业的其他方法。慕本的联合首席执行官兼交易执行董事巴里·古德曼说:“灵活的统计学习方法已经取代了许多领域的传统预测。在过去的10年里,这种方法有了显著的改进,尤其是在谷歌、亚马逊和Netflix等公司开始了解其提供的机会时推动了这些方法。但它并不完美,仍然需要真正理解如何应用它,我们认为,需要一种我称之为高度谦逊的心态。”

然而,从其他行业学习的统计学习不能简单地复制和粘贴到金融业中,因为它具有罕见的特点。例如,慕本的研究主管和古德曼的联合首席执行官格兰特·史密斯(Grant Smith)指出:“金融市场的噪音非常多,与许多其他应用相比,在回报预测方面存在着非常困难的问题。这是我们的挑战。”

一旦信号从噪声中分离出来,这个流程的下一个阶段就是决定如何组合不同类型的信号。慕本在这方面取得了突破。多年来,慕本一直遵循标准的定量投资模式,简单地将科学方法离散地或单独地应用于每一个数据集,开发出独立的模型,产生独特的信号,这些信号是事后组合的。但古德曼解释了为什么这种方法被发现是次优的,部分答案在于行为偏差。“虽然增加非价格数据是有价值的,但当单个信号合并时发生的“平均效应”意味着一定数量的信息损失。此外,信号的组合,特别是给予每个信号的权重,受到后视镜和人类研究人员的其他行为偏差的影响。简而言之,我们知道从这些数据中提取信息的效率并没有尽可能高。”

然而,重新平衡模型权重变得越来越重要,例如,与基于价格的动量模型相比,一些独立模型中所谓的“阿尔法衰减”更大。这稍微缩短了“保质期”,意味着慕本必须花费大量时间监控现有模型,包括市场结构和模型初始假设的有效性,以查看是否有任何变化,而不是研究新数据、因子或效应,并从中构建新模型。

关于是否以及如何择时,“阿尔法择时”是一个有争议的话题。一些管理者声称他们没有找到一种盈利的方法来择时阿尔法,因此只是给予模型等权重。慕本对检测相对微妙但重要的短期范式转换的能力建立了一定的信心,并设计了一个流程来相应地调整因子权重——使用系统化方法,不受人类的主观判断。慕本的方法使用了许多不同的统计学习技术,用于不断增长的因子输入组合。

但这些发现只是在经过一段漫长而持续的旅程之后才出现的。慕本经历了一个高强度的阶段,以研究和投资到统计推断框架中。史密斯解释说:“对于我们来说,这个框架只是另一种技术,但是它使我们能够将领域知识附加到学习流程中,而不是单独的模型中。这允许模型在环境中查看数据,通过数据输入的组合而不是每个数据输入来理解市场结构。但是这个流程也允许模型随着时间的推移适应市场动态的变化,因为新的数据被整合到学习集中,如图1所示。这意味着阿尔法衰减,或者阿尔法“择时”,是由流程处理的,而不是由特定研究人员的观点的结果。”

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图1:市场结构可能随着时间的推移而变化;慕本模型可以利用这些变化。随着最新数据被添加到学习集中,多因素模型随着时间的推移而适应和发展。
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图2:趋势跟踪与多因子方法相结合 慕本的方法结合了趋势跟踪策略和“多因子”方法。趋势跟踪策略专门使用价格数据,“多因子”方法使用价格,也使用许多其他数据类型。

例如,慕本自20世纪70年代以来交易的动量信号,在特定的市场环境下可以被淡化,价格动量并不总是主要的信号。现在,古德曼解释道,“基于统计学习的策略是我们交易项目中风险的主要来源,尽管大多数项目仍然保持着传统趋势跟踪策略的锚定。但是,即使在统计学习框架中,基于价格的动量输入仍然非常重要,而且我们仍然相信,正如我们自成立以来所做的那样,价格捕获了任何市场的大部分信息。已经改变的是,我们的研究和实际交易表明,我们现在可以潜在地确定价格应该在某些其他数据输入的影响下退居二线的市场条件。”

多因子模型的优点

与统计学习的结合是长期研究和发展过程中的最新阶段。多年来,慕本一直在寻求通过增加非价格输入来提高预测质量。在2000年中期,他们开始调查定量非价格数据的使用——例如基本面上的供求、市场结构和天气。

因子可以是通用的或特定的。有些适用于所有市场,有些仅适用于某些市场。史密斯解释说:“模型可以包含一系列不同的因子,其中一些广泛适用于所有市场,而另一些则非常具体。我喜欢用的一个例子是木材期货市场。例如,对于木材,我们可以将美国抵押贷款利率数据与价格和供求数据结合起来,作为模型的输入或特征。然而,抵押贷款利率可能对预测日本股市的价格没有什么影响。”

史密斯承认,假设美国抵押贷款利率数据不可能对日本股市有预测性,这只是一个基于传统智慧或经验的预先概念。事实上,在交易日本股票时,该团队是否应将美国抵押贷款利率作为考虑因子,已不再依赖于史密斯或任何一个团队以某种方式做出假设。正如史密斯所说,“这种技术的好处在于,一个因子对特定市场是否重要是完全可以测试的。此外,如果情况有所改变,例如,如果美国抵押贷款利率确实开始为日本股票增加预测价值,数据将表明这一点。”

但是在模型中包含所有可能的因子并不是没有成本的。他总结道:“多余的因子消耗宝贵的计算机资源。现在,我们研究人员面临的一个关键挑战是确定每个市场的模型中应保留哪些因子。”

由于价格和价格衍生信号有时居于配角,模型可以包含几十个因子——包括基本面因子。这些都有更大的影响力,并且在很大程度上已经是重要的部分,并不是可有可无的。但使用多个因子并不能区分慕本和其他许多公司。正是统计学习方法用于动态地重新平衡权重,这倾向于使慕本与众不同。

古德曼解释说:“这是一种完全整合、完全定量的方法。基本面因子不是价格的附属(也不是使用的任何其他数据类型的附属),而是收益预测模型的基础要素。”

那么,混合方法的正确标签是否是现在的一个混合词,即“Quantamental”,定量和基本面的混合?古德曼回答说:“在许多方面,这个流程在将基本面数据和其他数据输入结合在一起时更接近于定量宏观方法,但我们这样做的方式比传统的定量宏观或多模型方法更具适应性,因为适应和赋权的能力是建立在流程中的。”

因子对信号的影响不是静态的。史密斯解释了原因。“随着一系列的实时数据的评估,这些模型会做出连续的收益预测。因为我们经常测量实时数据,所以对于特定的模型,信号会频繁地变化,任何特定因子的影响也会变化。因此,当模型最初运行时,虽然需求因子可能很重要,但当合并新数据时,信号可能会发生变化,从而有效地取代或降低需求因子的重要性。然而,在较长的时间框架内,我们通常可以从每个因子对特定模型的影响程度上看到相当稳定的结构。重要的是,我们使用多个模型来提高信号的鲁棒性。”

信号的变化是柔和和缓慢地进行的。在精度方面,该方法是非常精细的,进行增量仓位调整,而不是大规模更改。你可以认为它是一个“调光旋钮”,而不是一个“开关”。慕本的研究表明,与传统的趋势跟踪方法相比,更频繁但更小的位置调整创造了更平滑的回报曲线。

扩大投资领域

投资领域已经有所扩大,并因投资授权而有所不同。在多/空CTA方面,慕本的旗舰多元化CTA项目可追溯到20世纪70年代(该项目是法国兴业银行主要服务SG CTA指数2016年的成分项目),风险配置如图4所示。大宗商品项目是过去几年全球表现最好的项目,交易了近50个市场(如果包括相对价值的价差市场,那么交易市场数量会更多。价差市场既包括商品内部(如日历)基差,也交易商品间(如WTI与布伦特原油期货)的基差。

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图3:因子影响如何随时间变化。 统计学习模型考虑了许多因子,对信号的相对影响随时间而变化。
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图4:慕本多元化项目风险分配,截至2016年4月1日。 多元化计划交易全球100多个流动性充裕的市场。

除此之外,慕本还将其引擎应用于一些独特的“混合物”:偏多头和仅限多头的策略,交易多达130个市场,在某些情况下还包括ETF证券的风险敞口。到目前为止,慕本在这些项目中取得了非常好的成果,并预计可交易工具的范围将继续扩大,增加分散化的机会,幸运的话也增加阿尔法的机会。

古德曼预言:“我们现在所做的研究主要基于市场不可知论。因为它是数据驱动的,而不是要求我们有一个预先确定的理论,所以我们的框架没有理由不能扩展到其他市场。我们才刚刚开始接触到表面。”

执行和流动性

在一些金融市场,人们担心流动性,慕本对此非常清楚。交易摩擦不会改变预测,但会影响在哪些市场采取行动和以多大的规模。事实上,正在进行的研究也导致了执行方面的增强。对价格方向和幅度的预测使慕本的执行方法变得更加复杂。尽管该公司认为短期回报预测具有最高的可信度,但也可以对未来几个小时、几天甚至一周做出预测。该回报路径被纳入执行系统,这样可以根据交易成本和可能的盈利能力立即评估提议的交易。

这相当于慕本有一套针对每个市场的连续收益路径“日历”,用于决定是否进行交易。史密斯解释了如何将执行成本决策与原始信号分开。“从本质上讲,无论信号如何,如果系统确定交易成本可能超过某个时间段内的预测利润,交易可能会全部或部分延期。但由于信号和执行决策是独立的,因此信号中包含的信息不会丢失。换言之,交易摩擦会影响我们如何对预测采取行动,但不会影响预测本身。”

业绩模式

所有这些都促成了慕本不断变化的业绩模式,在非趋势时期,这种模式变得更加稳定和更有弹性。古德曼说:“对我们来说,我们的重点仍然是继续改进这一流程,但当然,证据就在业绩上。”

到那时,慕本投资者(包括慕本本身,其现任和前任员工和家庭成员占公司总资本的23%)可能会对最近的回报情况感到满意,更重要的是,对回报路径感到满意。慕本的目标是利用市场的趋势行为,但他们已经认识到,这些时期历史上是非常短暂的,在趋势之间有一些长时期的无趣的回报。

因此,慕本的收益率仍然与趋势追随者的收益率相关,但它们不再纯粹基于趋势预测。史密斯解释说:“我们的研究表明,我们的方法提供了捕获相当一部分趋势行为的份额的能力,同时也提供了在所谓的“横盘”市场中提供回报的能力,在这种市场中,许多趋势跟踪方法可能会动摇。在实践中,我们看到了这种局面。”

以2014年为例:上半年是一个糟糕的趋势环境,SG CTA指数略高于持平,而慕本的多元化项目净增长超过10%。然后在2014年下半年,出现了一个更加友好的趋势环境,SG CTA指数在5个月内反弹。慕本的多元化项目继续表现良好,尽管其表现略逊于趋势。最终,该项目的表现超过了今年的指数,但回报路径更加平稳和不同。

“如果采用纯趋势跟踪方法进行投资,投资者在2014年7月之前赎回的可能性是合理的,并且错过了随后的盈利趋势期。慕本更平滑的回报路径可以缓解这种行为,”史密斯说。

2016年3月是差异化表现的另一个例子,多元化项目持平,而SG CTA指数下跌3%。5月再次证明是一个差异化因素,到5月19日为止,多元化项目的表现超过了1.9%。夏普比率总体上最近令人印象深刻,多元化项目在2014年、2015年和2016年各季度的表现都超出SG CTA指数相当一部分。

在商品项目中也看到了类似的回报模式。该项目2014年净增长超过28%,次年净增长超过25%。该项目将其90%的风险分配给统计学习框架。古德曼举例说:“我们的商品项目是独一无二的,而且容量受到限制,但它提供了框架灵活性的一个很好的例子。在商品项目中,统计学习方法应用于完全方向性和相对价值的“价差”市场,并使用数十种不同的因子输入。我们在大宗商品的一些严重下降趋势中看到了强烈的反应,这些下降趋势来自于严重的供求错位,而趋势结束时的反应时间更快,而且在许多情况下,在拐点之前减少头寸的能力也更快。这对该项目的投资者很有帮助。”

大宗商品项目的资产基础有所增长,但在公司预计暂停资产筹集之前,它还有一些剩余容量。

纯多头的MAAP项目于2014年9月以自有资本形式开始,也悄然创造了非常稳固的业绩记录。事实上,在扣除标准管理费后,该项目的风险调整回报率在晨星战术配置类基金中排名前2%。MAAP利用其多头/空头α引擎发出的信号,在每个交易市场的20%到100%的多头仓位之间进行调整,但不接受空头仓位。其结果是,该项目提供了战略的多头风险敞口,可根据市场条件进行修改,但决不能完全覆盖。慕本现在正积极寻找这一策略的合适的分销合作伙伴,如果伙伴们认为这一策略有机会增加实际价值,可以作为合适投资者的多头股票的替代品。

尽管有了进步和表现,慕本不仅仅是在做了超过45年的生意后炫耀胜利,而显然是在做长远打算。“当然,最近的回报让我们更加受到关注,但我认为这些投资者一旦超越业绩,他们所发现的是一个非常稳健、适应性强的流程——我们认为这是投资者应该关注的地方,我们相信这就是我们将找到持续机会的地方,”史密斯这样期望。

人和知识产权是关键

慕本的资产规模约为16亿美元,足以对员工、技术和基础设施进行适当的投资,公司认为这对实现目标至关重要。公司总裁兼首席运营官Gregg Buckbinder指出,在招聘优先事项方面,“我们和许多其他公司一样在竞争量化人才,但我们试图招聘对金融市场有真正兴趣的人,特别是在解决我们认为量化方法方面的最困难的问题上。我们吸引这样的人,他们想在创业文化,结果可以衡量的文化,以及市场提供最终反馈机制的文化中工作。”

慕本总部位于康涅狄格州格林威治市,但其50名员工中的大多数都来自曼哈顿市中心的一家附属实体,该公司认为,曼哈顿通常是年轻人才更具吸引力的地方。

许多招聘人员倾向于雇佣自己的镜像。但这些都不意味着新员工是现有员工的复制品。史密斯评论道:“我们的研发团队成员来自不同的领域,我们喜欢将具有行业经验的人与可能没有经验的人混合在一起。当你将这一概念与一个扁平的、非孤立的组织结构结合起来时,我们认为你可以产生促进创新的成果,同时不会忽视投资金融市场的重要实际考虑。”

团队和技术是强大的资源,使慕本能够迎接大数据的挑战。古德曼说:“我们可以把我们的收益预测方法看作是活的有机体,改变和适应不同的市场环境。如果这样的话,数据就是我们的命脉。投资市场令人兴奋的是,有这么多不同类型的数据可以影响价格的波动。这些数据必须被发现、清理和验证,妥善保管和保护。我们所建立的框架就是这样做的。”

慕本的一些高级角色改组,这与慕本进化中一个非常有趣的时期相吻合,但将其描述为“继承”是一种夸大。2015年11月,古德曼和史密斯进行了领导层重组,他们各自在公司工作了几十年,担任联合首席执行官,首席运营官Buckbinder担任总裁。前领导George Crapple和Harvey Beker仍然是投资委员会的共同主席和成员。

获得慕本的阿尔法

多年来,慕本一直在使其投资者基础多样化,拥有托管账户、离岸和在岸美国客户以及各种次级咨询关系。慕本提供适当水平的投资者沟通和透明度。Buckbinder说:“我们认为,如今成熟的投资者已经不再担心量化策略会成为‘黑匣子’,特别是在量化方法越来越被普遍接受的情况下。无论如何,我们的方法是在保护我们的知识产权的同时,尽可能地与投资者保持透明。”

注意

慕本期望上面研究的主题将继续。虽然框架已经建立并很好地证明了自己,但是研究仍在不断发展和改进这种方法。该公司的定量分析师正专注于寻找新的因子,并正在探索框架对新市场的适用性的早期阶段。

随着量化宽松政策的转变以及市场之间出现更多差异,慕本看到了机会。“随着某些因素(如量化宽松政策或其他因素)的影响开始不同,这可能意味着工具、部门和地理区域之间的调整周期更加频繁、更有意义。这可以为我们的策略提供机会,”古德曼说。

慕本在投资者对更复杂策略的需求方面已深入人心。“撇开业绩不谈,我们用更广泛数据的影响和相互作用来补充动量或趋势跟踪效应的方法似乎产生了共鸣。慕本全球业务发展主管、前Two Sigma副总裁克雷格·吉尔伯特(Craig Gilbert)表示:“投资者绝对理解这一价值。”

Bluecrest前执行官和慕本欧洲和中东业务发展主管谢扎德·赛义德(Shezad Syed)表示同意,并向我们暗示下一步计划。“我们现在正在寻找UCITS子公司的选择,这将使我们能够为欧洲和其他地方的更多投资者提供该策略。我希望在接下来的几周和几个月里与感兴趣的早期使用者讨论这个项目。


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作者: ceocase

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