干货 | 像索罗斯一样穿梭牛熊

量子基金在他的掌管下，据说维持了30年平均年化收益30%的成绩。 但鲜少有资料对其管理的基金进行量化分析，究竟这么好的表现是运气，还是真的来自于系统性的坚持某种投资方法所得。

带着这样的疑问，AQR的同仁们对量子基金1985年3月开始至2004年5月这20年的表现进行了归因分析，如下图。

在这20年间，竟然有高达14.2%的年化收益来源于趋势跟踪（Trend）

3.5%来自于股票市场内的横向动量，10.8%来自于大类资产的时间序列动量因子。而这个时间序列动量因子正是趋势跟踪择时的典型代表。

时间序列动量策略 （以下简称 TSMOM ）

很简单:

核心思想就是，资产价格本身对今后的走势有预测作用，当资产本身形成了一种向上/向下的趋势后，很有可能在未来维持这种趋势。

Moskowitz教授在Time series momentum这篇学术论文中对四大类资产池（大宗商品、股票、国债及外汇）进行自回归测试，也就是将当期资产池回报与过往资产池回报进行回归分析，发现了趋势延续现象非常明显（正的t-Statistic 说明过去资产回报和今后的资产回报之间正相关）。如下图。

我们从一个买入并持有的角度来对该策略进行验证，看TSMOM趋势跟踪是否真地能够在择时上提供价值。

我们首先将策略应用在6种大类资产类型上，分别涵盖了

• 美股（标普500，S&P500)

• 美债（美10年期国债）

• 发达国家股票（MSCI EAFE）

• 新兴市场国家股票（MSCI Emerging）

• 大宗商品（标普GSCI指数）

• 美房地产（US REITs）。

随后为了进一步验证策略的有效性，我们做了样本外测试（Out of Sample Tests），测试了策略在另外12个国家的主要股票指数上的有效性。

测试的参照物是买入并持有策略（Buy and Hold），也就是从回测期初买入并持有到最后不做任何一次卖出或买入的交易。

那道理很简单，一个有价值的择时策略就是能够像很多人所期望的那样在牛市的时候减少无谓的操作，但又能在暴跌来临前及时给出信号止损，并在下一波牛市前再次给出准确入场的指示。

因此我们尤其要看以下几点

1. 年化收益率有没有降低？一个有效的择时模型应该尽可能减少对年化收益率的负面影响

2. 波动性有没有降低？更低的波动性体现择时避开熊市的准确性

3. 夏普率有没有提高？夏普率衡量风险调整后的收益，一般是判断策略相对参照物有效与否很重要的一个指标

4. 最大回撤率有没有降低？择时模型能否避开大跌，全靠这个指标衡量

5. 月正回报百分比有没有提高？衡量了回测期正回报的月份占总月份数的百分比，越高说明择时策略有效了保留了回报正的月份，并且避开了负回报的月份

说了那么多，无非是想帮助大家更好的理解图2。一张图几乎说明了所有的问题。

可以看到，包括6大资产类型在内的18种指数的最大回撤率都有非常明显的提升（除了印度），且所有指数的月正回报百分比都比买入持有要高出20%之多。

图3用柱型来表示TSMOM择时策略对于买入并持有策略提升的百分比。可以看到除了个别国家TSMOM策略的年化收益率和夏普率相对参照物降低了以外，其他所有指数的几乎所有指标都体现了TSMOM在择时上的显著功效。

为什么我们经常强调降低最大回撤的重要性？因为一个好的交易系统，不输才是关键。

风控比赚钱更重要

看过古天乐和高圆圆主演的单身男女的朋友们一定记得这个场景，古天乐饰演的角色，一天突然空降某家香港投资公司并出任该公司亚太区的CEO，第一次开晨会时，非常装X地跟手下说了如下两条规则，第一条：不能亏损（Never lose money），第二条：不要忘记第一条（Don't forget rule number one）。

其实这句名言出自股神巴菲特，当然即使是股神也不可能永远不亏钱，他个人在08年亏了230亿美金，差不多是当时他个人净资产的1/3。

因此我们知道，股神这里是用了夸张的修辞手法来告诫我们尾部风险管控是多么的重要，以至于把不亏钱放在了投资的首要位置。

我们下面做一个简单的比较来看下风险管控的重要性。我们之前的分析可以看到从1975年到2016年，买入并持有美股最大回撤为-50.21%，而TSMOM趋势择时的最大回撤为-29.58%。

很多人没有概念，觉得这算什么，不就是少跌了20%么。

假设投资人A和B同时投资美股，投资人A长线买入并持有，投资人B投资美股的同时用TSMOM趋势帮助自己择时。

两个人同时经历了各自交易系统内的最大回撤，投资人A需要101%的收益抹平暴跌带来的亏损，而投资人B只需要42%的收益，整整少了一半还多。

如果假设两个投资人在暴跌之后的年化收益率在7%，投资人A需要10年4个月回到亏损前，而投资人B只需要5年3个月。

趋势择时的有效是不是运气好？

但很多朋友会说，最大回撤是衡量一个时间段内所有回撤中幅度最大的一个，那么如何证明一个策略不是因为运气好，在暴跌前阴差阳错做出了正确的选择而碰巧躲开了最大回撤？

这就需要对于一个时间内尽可能多的回撤进行分析，从而看出是否趋势择时真的在大多数回撤事件发生前都能作出正确的选择。

带着这样的疑问我们罗列了以上18种资产在回测期内所有幅度大于10%的回撤（跌幅大于10%）以及同期TSMOM趋势择时策略的表现，如下

以美国标普500为例，从1975年-2016年，总共发生回撤低于-10%也就是跌幅大于10%的次数是8次，平均每次跌幅达到28.49%之多，TSMOM趋势择时有贡献的次数是6次。也就是说在这8次跌幅大于10%的回撤中，TSMOM择时能有效减少其中6次的跌幅，准确率达到75%。