金融证券交易的市场中性风险对冲的投资策略2/4

本篇是关于市场中性风险对冲运营实操中细节讨论——在空间下将风险对冲掉，或者在时间上将风险对冲掉。这是这个系列的第二篇，我们计划用四个章节来描述这些内容。

通过上一章节的对市场中性的梳理回顾（ https://ufqi.com/blog/risk-hedge-and-market-neutral-in-investing/ ），我们分析了2008年美国超级碗的赌球案例、中国上海青山金属镍的案例和量化交易大师爱德华O索普的案例。这些风险对冲案例，如果有共性的话，那么他们是具有空间上彼此之间存在相互作用且价格走势相反的这样的特征。
这样的特征在传统的商业社会中就如同将英国伦敦的报价便宜的黄金买入后运到美国纽约以稍高一些的价格卖掉，也如同中国南方的丝绸运送到北方高价卖掉，然后再将北方便宜的土特产运到南方高价卖出一样。
同样地，我甚至想起了小时候在皖北与豫南地区，我们的父辈们所经营的“贩牛”的行当，就是贩卖黄牛（或耕牛），通过皖北与豫南地区之间对黄牛定价的差异，在两地之间进行买卖交易，从中获利。

在空间上进行风险对冲，从而达到市场中性是在理论和实践中都已经证明了的成功的投资理念。
在接下来这一节中，我们试图描绘出一种在时间上进行风险对冲的投资策略，并希望能够以一些实例数据说明这种在时间上能够将绝大多数风险对冲掉，从而实现市场中性的运营目标，希冀依此在股市的牛市、熊市和震荡市中，都能够稳稳地赚钱。

源于中国高校清华大学的水木社区BBS一向以高知人群众多而著称。让人始料未及的是，他们的“股市”板块人气流量常年位居全社区Top3. 年终岁尾，在股市板块，总是免不了的晒一晒一年来的股海搏击的成绩单。在2023年中国股市熊市的大背景下，以下这些表现却是让人惊喜不已。他们在逆势熊市中的股市操盘业绩甚至超过很多人在牛市中的业绩水平。解读窥探他们的投资策略，应该是非常有意义的事情，毕竟那是真金白银地在市场中的捞金策略。

A1. 水木社区 Bufu110 用户的薅一把就跑模型

根据用户 Bufu110 在分享帖子中的描述，薅一把就跑模型的主要内容非常简单：

所谓“薅一把就跑模型”，通过价量关系，每个月选出5只股票，15%止盈，不到止盈位就一直持有至月底（清仓）。
2005年-2022年数据回测，收益53倍（年化26%左右）。
该模型的思想依据是散户的“赚钱就跑、亏了死拿”的逻辑衍生，所以特别适用于散户。

这个策略有一定的基础，毕竟赚了就跑是深得中国股市各个时期股民的共同喜好，如果赚了不跑会被认为是傻瓜，因为都知道下跌会比预料的时间要来得快很多下跌的幅度会深更多。而后一句“亏了死拿”，亏损了不忍心割肉，一亏损就躺下装死，幻想着会反弹，现在的亏损就是“浮亏”，这些也是许许多多的炒股投资人无法克服的魔障。
实际上炒股或者做其他投资，并不存在所谓的“浮亏”，这是一种亏损后的自我安慰，与幻想明天就反弹回本一样，是害人的东西。

薅一把就跑这个通俗易懂的模型，成功地运用了赚了就跑的优点，同时克服了亏了死拿的弱点，设置止损点，只是这个止损点是时间上，最多持仓到月底，无论亏多少赚多少，都清仓。
还记得我们在《凯利公式半仓持股理论和赌徒输光定理》（ https://ufqi.com/news/ulongpage.10403.html?tit= ）看到的那样，只要设置了一个合理的止损点，人人都是巴菲特。

至于网友追问最重要的是“通过价量关系”，那是什么，可能选股能力才是关键。
其实如果有了这个赚了就跑、不赚也卖掉的薅一把就跑的模型，可能已经成功一大半了。从根本上说，她是利用了股价波动，在时间上进行了风险对冲，也即买入看涨的股票，一个月内有可能上涨，也可能下跌，其中上涨的概率较大，其中已涨股票的收益减去已跌股票的成本如果是正收益的话，那么这个模型就是成功的。

根据最朴素和而原始的选股，选择那些下跌较厉害且基本面不差的股票，就可能大概率的获得正收益。恰如量化交易大师爱德华O索普所统计到的那样：
从历史数据上来看，买入走势最差的后1/10股票并做空走势最好的前1/10的股票，年化收益率能达到20%。

无论是历史模拟数据，还是现实交易数据，几乎可以小结得出，用t1时间点的上涨对冲t2时间点的下跌，如果上涨的幅度和概率大于下跌的，那么就可以成功获得正收益。
图1 显示了该模型在2023年中国股市大熊市的情况下，获得了年化37%的收益，刨去交易费用，应该也有 27%左右纯收益。
这种市场中性，策略的贝塔值几乎接近零的投资模型，可以看着是风险对冲在时间维度上的胜利。

B2. 水木社区 Netvideo 用户的次日卖模型

水木社区BBS上还有其他用户，几乎可以用山外青山楼外楼来形容。用户 Netvideo 分享的年度收益几乎亮瞎了许多高知网友的眼睛。
熊市的 2023年，年度收益率 105%；熊市的 2022年，年度收益率40%。

Netvideo 十分低调，根据其在贴文中的透露，我们将其策略概况为次日卖模型：

通过股票价量关系，每交易日早上筛选出7支股票，开盘时买入；同日收盘时卖出昨日已买入的7只股票。
次日继续筛选买入7支新股票，卖出之前一日买入的7支股票。
前后两日的7支股票可能存在重合部分，持仓至多14支股票。遇有跌停卖不掉的股票则需要延后。

Netvideo 获胜的利器是真正意义上的量化交易，他透露模型及策略是通过人工智能AI系统的深度学习训练出来的，后面的交易及持仓则是自己设计的。极其大方地，Netvideo 晒出他筛选目标的7支股票时使用AI进行深度学习的模型训练时，所使用的关于股价的6个因子：
close_1 昨收盘价， amount_1 昨成交量， turn 换手率
1/6. close / close_1
2/6. open / close_1
3/6. high / close_1
4/6. low / close_1
5/6. amount / amount_1
6/6. turn

用这6个因子进入深度学习的人工智能训练，然后得出高夏普比的最优策略，依此选股7支进行交易，然后结合自己的经验进行仓位投资比例控制。这样的策略会有多种并行，且每种策略通常用上一年左右即失效了。
同时，由于是高度高频交易，每天买7支同时卖7只，交易费用也较高，大致在 9%~16%左右。

即便如此高的交易费用，他的年化收益率依然高到让人仰视的地步。下图，图2是更多关于 Netvideo 的交易情况的汇总。

在高知群体中，水木社区BBS用户 Yxl1986、RuralHunter、Lvcha2 分别跟帖表示采用了与 Netvideo 类似的策略，也分别获得了不同的成功，但距离Netvideo的收益有些差距。这些描述进一步地坐实了次日卖模型的成功和可靠。
从本质上说，与之前一节我们小结的那样，股价存在上下波动，用t1时间点的上涨对冲t2时间点的下跌，如果上涨的幅度和概率大于下跌的，那么就可以成功获得正收益。
这些足以说明，量化交易风险对冲策略，除了在空间上可以取得成功，在时间上，如果运用得当，也可以取得一定的成功。

C3. 持仓周期越短收益越高?

通过对A1节持仓最多一个月的描述，得知获得年度收益37%，而B2节持仓最多1天的描述，得知获得年度收益110%。这样对比同样都是在时间上进行对冲风险，直觉上似乎时间越短收益越高。

似乎有一定的道理，量化交易大师爱德华O索普在他的自传中，也有过类似的描述，他们的投资组合中，每两周会完全更换所有投资标的股票。

而花无百日红，似乎也在说明，股价的随机游走，其涨势与跌势在短期内看都不会太久，长期看更是趋于平淡。
甚至，如果我们确信世间万物存在周期律的话，一个公司实体像一个人一样存在生老病死的话，那么他的股价应该是从一个低点开始，然后上涨，然后到达顶点，然后拐点向下下跌，最后跌到起点附近，然后衰亡消失。

从这个意义上说，长期的价值投资是一种假设或者假说。我们都在努力地追寻一个公司实体的“上升期”。这个上升期有多长期？对有些实体是1天、2周、3个月、4年等，而对另外的实体可能是1年、10年、100年等。前者可能是芸芸众生的影子，而后者则是凤毛麟角的稀缺。
所以如果用长期价值投资策略去应对短命的股票，则一定是碰壁，长期价值投资只有遇到长命的公司才有意义和价值。而长命更可能是对的人（团队）遇上对的业务（模式）的最佳组合。

面对普遍短命的众多公司股票，也只有短期高频的量化交易才可能战胜市场。
风险对冲，无论是在空间上的，还是时间上的，都为投资者战胜市场进行了加持，在投资战略思维上进行升华和优化，投资目标从“最大化收益”，转为“最大化最低收益”。

也许短期的日间交易能够战胜周间月间的量化交易，但这显然不是重点，日内高频交易似乎也是普遍存在的，比如在欧美股市中的T+0交易制度下，允许这种日内多轮交易。

D4. 市场交易价格的波动

在上述A1节和B2节中，我们分别考察了网友 Bufu110 和 Netvideo 两位股民在2023年中国股市中，逆势获取较大的收益，小结为通过在时间维度上的风险对冲实现了市场中性的稳定的收益。
此时，另一个疑问就是，这些数据毕竟具有地域特征？只是中国特色股市中这样吗？
如果换作是欧美股市，那种牛长熊短，而不是中国股市这种熊长牛短的大盘中，会怎样？
这些在时间上实现风险对冲市场中性的策略是否依然有效？

这的确值得深究的疑点。我们暂时还没有收集到有网友按此策略在欧美股市中搏击的真实案例。
我们将继续密切关注，是否有网友在欧美股市使用短线策略买卖并获得一定业绩的报告。
不过，我们还是从另外一个侧面获得一个交叉印证。
在 UfqiFina有福金融平台上，我们在2024年初新增了一个交易回测的功能：通过对股票基金模拟回溯测试，我们希望找到一个最大化最低收益的投资策略.
由于股票基金有很多基金组合都是投资于欧美股市的股票作为底层资产的，因此可以就此来看看欧美股市的股票是否也具有如上两节所体现的特征——可以通过时间上操控风险对冲实现市场中性。

在回测初期，我们曾经假设，如果一直股票基金一直涨，那么就没必要卖出止盈，一直持有着看着她一直上涨难道不是天底下最幸福的事情吗？

如下是我们针对最近三年来的一支美国股票指数基金的回测数据，测试时间点是2024-01-21，回测结果见下表。

广发纳斯达克100ETF联接美元(QDII)A-000055-价格行情-20240121UTC+08
年化收益率: ⭐⭐☆☆☆ 7.0% 稳定增長率: ⭐⭐⭐☆☆ 63.3% 每日贏胜率: ⭐☆☆☆☆ 50.9%
策略回测 ↗10d ↗30d ↗10w ↗30w
Backtest best: maxScore 1430 enTry: ↗wma10d sellType: fixed 10dSlp:0.6°👍
Backtest buyDown: winPt 73 cagrPt 19.6 avgPt 1.2 maxPt 8.0 minPt -10.0 trdPt 6 unitCt 9d ndDrp 0

回溯测试数据令人感到意外。这支纳斯达克100指数基金近三年的年化收益率是7%，如果使用我们预设的各种买涨策略组合，其中最优解可以获得近20%的年化收益率（ cagrPt 19.6 ）。
这种最优解的卖法，并不是我们预期的如果一直涨就不卖持有直到遇到下跌再卖，而是每次买入后持有9天（ unitCt 9d ），无论涨跌都要卖出止盈或者止损。
这种定期强制执行卖出的止盈和止损行为，与常识的直观的如果涨就一直持有如果跌再卖出的策略，大相径庭，前者年化收益率提升到近三倍。

这种看涨时期买入并持有9天之后无论涨跌都要到期卖出的策略，与A1节的买入并持有至月底无论涨跌都要卖出的案例（ Bufu110），与B2节中买入持有次日无论涨跌都要卖出的案例（ Netvideo），都有异曲同工之妙。

这一方面说明，在时间上的风险对冲不但在熊市上取得成功，在牛市中业绩也有大幅的改进；
另一方面，在时间上的风险对冲不但在中国这种熊长牛短的股市中是可靠的策略，同时在欧美等国家那些牛长熊短的股市中也一样有大有可为的地方。

短期或者超短期的高频买卖，虽然看起来是无头苍蝇，实际上正是他们捕获了有效市场短瞬间的“错误定价窗口”，在同一标的物上，利用时间上的错配，用t1时间点的上涨对冲t2时间点的下跌，成功地将风险对冲掉，从而实现了市场中性的运营预期，在各种宏观市场环境中都能游刃有余地取得远超过市场平均水平的业绩。

这是市场中性风险对冲案例分析的第二篇内容，我们简要回顾了从单方面买多或者卖空，进化到两头下注风险对冲的转变，从“最大化收益”到“最大化最低收益”的升级。
在此基础上，我们结合真实案例和历史回溯测试数据，提出在时间维度上进行风险对冲的可能路径，用t1时间点的上涨对冲t2时间点的下跌，短期或者超短期内的高频交易，从而实现市场中性风险对冲的策略，获得超高的投资运营业绩。

这是温习经济学著作的第三十三篇习作，之前的各篇附列如下。最近的附列在前。