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Back-litterman模型回测效果:收益回撤比提升显著 经济预测存在偏差
发布时间:2017-07-11 15:28
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        建立了基于投资时钟的配置和单一资产的模型后,需要考虑模型的融合。主观调节权重,进行超低仓位配置并不是一个理想的选择。一方面,主动调整随意性太大可能既无法获取配置模型的稳健,又得不到择时模型本身的进攻属性。另一方面,风险的平衡更加重要,在配置权重的基础上增加黄金和原油的配置,本身会增加组合的风险。因此我们选择Black-litterman模型进行权重的调整和优化。
 
 
资料来源:互联网
        BL模型的目标是为了实现从先验的配置权重到后验的配置权重转化。基于贝叶斯的思想,配置权重需经过预期收益率的转化,因此大概分为三个主要步骤:(1)基准配置权重到先验预期收益率的逆变换(如果已有先验配置权重,此步骤可省略);(2)利用贝叶斯思想,兼顾主观观点判断和对观点信心,从先验预期收益率得到后验预期收益率;(3)得到后验预期收益率后,再通过优化模型得到后验的配置权重。

        如何将单一资产择时观点转化为收益率的分布

       
 以黄金资产为例,我们从抗通胀、避险、抗贬值和抗不确定性四个角度,跟踪连续宏观经济变量,拟合出黄金的价格中枢。该价格中枢对于经济变量十分敏感,对于突发事件等短期冲击不敏感,主要是为了捕捉资产本身的未来三个月的变化方向。实际价格和估计价格的残差部分体现了预期做多和做空的收益率。历史上相似残差幅度发生时,后续黄金价格变动方向的标准差则体现了对于观点的信心,标准差越大,说明后续黄金价格变动的不确定性越高,对于该观点的信心越弱;标准差越小,后续黄金价格变动不确定性越小,观点信心越大。本质上,我希望通过资产定价,赚取基本面信息导致价格均值回复的收益。
 
 
数据来源:中国统计数据库
 
 
数据来源:中国统计数据库

        Black-Litterman模型回测效果

        回测涉及标的为股票、债券、现金、商品、黄金及原油,基准配置权重由基于量化投资时钟优化后的结果确定。模型主要涉及三个参数:(1)确定基准配置权重时,约束条件VAR值的确定;(2)BL中平衡先验观点和主观观点之间倾向性的参数Tau;(3)根据后验收益率,计算后验配置权重时,基于在险价值优化时,约束条件VAR值得选取。考虑到第一步优化和最后一步优化的匹配,我们分为MV优化和VAR优化两个部分来回测,比较具体的收益表现。

        首先我们通过两组实验:等权配置和主观定性观点配置来说明基准选择的重要性,基准配置权重是锚,它的收益回撤特征决定了BL模型优化的基数,因此选择较好的配置基准是非常重要的,同时这也进一步表明,BL并不仅仅是一步到位的模型,如果策略之间相关性较低,特别是尾部相关性不高,逐步通过BL迭加,是提高收益回撤比较为稳健的方法。

 
 
数据来源:中国统计数据库
 
 
数据来源:中国统计数据库
        我们设置基准配置权重为投资时钟优化权重进行配置,并进行了参数TAU的敏感性分析,分别取值为0.001,0.01,0.1,1,10,100,结果显示模型对于收益回撤比的提升非常显著,TAU取值在0.01左右可以取得较好的回报。

 
数据来源:中国统计数据库
 
 
数据来源:中国统计数据库
 
 
数据来源:中国统计数据库
        我们选取了四期数据,分别是黄金超配、原油超配、黄金原油同时超配和同时低配的情况,我们发现随着TAU值得变大,主观观点的影响在不断增强。因此TAU的选择至关重要,我们觉得TAU可以做成对于投资时钟确定性和择时模型确定性的函数,因此经济预测本身存在偏差,在干扰因素较多时期而单一资产把握性较大的时期,增加对于单一资产定价模型的偏好,而减少对于基准配置的依赖,反之亦然。

 
数据来源:中国统计数据库
 
 
数据来源:中国统计数据库
 
数据来源:中国统计数据库
 
 
数据来源:中国统计数据库

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