另类风险溢价策略的变迁

关键点

• 另类风险溢价策略可以在投资者的投资组合中发挥重要作用，在传统主要资产类别经历动荡时期（例如 2022 年）时提供额外的分散化来源。
• 投资者应警惕隐藏在表面之下的头条资产类别风险因素的隐性敞口，不要被长期衡量的低相关性所误导。
• 风险中性投资组合构建方法可以显著减少美元中性方法的意外押注，并最大限度地提高替代风险溢价策略的多元化效益。

介绍

2022 年各大资产类别的市场普遍低迷令投资者大吃一惊。从历史上看，这种情况非常罕见，没有人预料到今年几乎所有资产类别都会下跌。然而，尽管看起来分散投资在 2022 年似乎毫无帮助，但如果我们把眼光放在主要资产类别之外，情况就会发生变化。

今年，另类风险溢价策略实际上平均取得了温和的收益。在这方面，2022 年的经验很好地提醒了投资者，应考虑通过另类风险溢价策略来分散其主要资产类别的投资组合，这些策略可获得与传统资产类别正交的回报。至少投资前景表面上看起来是这样，但这种表象具有欺骗性。

表面之下，隐藏的风险隐匿而出。事实上，投资者应该从经典科幻小说《沙丘》（及其最近的电影改编）中吸取教训。在小说名称中的沙漠星球上，被称为弗雷曼人的游牧居民必须时刻警惕被在沙丘中挖洞的巨型掠食性沙虫（称为夏胡鲁）吞噬的威胁。沙虫会被有节奏的运动声音所吸引。弗雷曼人通过开发两种策略幸存下来。第一种是拖着脚步、像舞蹈一样在沙地上行走，以掩盖他们的动作。（在我们非虚构的世界里，冲浪者已经开发出一种类似的涉水技术，称为黄貂鱼拖步。）第二种策略是学习如何解读沙滩上细微的沙虫迹象，这些迹象可以提前警告夏胡鲁即将来临。

就像沙漠中的弗雷曼人一样，想要从替代风险溢价策略中获利的投资者最好学会如何适应看不见的风险——隐藏在主要资产类别风险因素中的风险。正如我们的分析所示，投资组合构建的实用技术可以减轻此类风险。我们必须学会在流沙中摸索，读懂虫子的踪迹。

“就像《沙丘》中居住在沙漠中的弗雷曼人一样，想要从另类风险溢价策略中获益的投资者最好学会如何适应看不见的风险。”

重新审视替代方案的作用

如前所述，2022 年是特别痛苦的一年。在主要资产类别中，只有大宗商品全年上涨，反映出高通胀。此外，截至 2024 年 6 月底，某些资产类别（例如债券）尚未摆脱 2022 年的下跌趋势（事实上，彭博美国综合债券指数自 2022 年初以来仍下跌约 9%）。在图 1 中，如果我们查看代表广泛主要资产类别的九个指数的日历回报率，就会发现一个日历年中有超过一半（五个）的指数出现负回报的情况并不常见。事实上，在 1997 年至 2023 年期间，这种情况只发生过四次。

在此背景下，另类风险溢价策略的收益形成了鲜明对比。例如，由另类风险溢价基金组成的 SG Multi Alternative Risk Premia Index 产生了约 5% 的收益，如图表 2 所示。

我们曾撰写过关于另类风险溢价策略作为投资者更广泛投资组合的一部分所发挥的作用的文章（Ko、Kunz 和 Shepherd，2018 年），我们认为，2022 年经济低迷的近期经历为重新审视这一主题提供了有益的机会。关键在于，将有意义的配置纳入另类风险溢价策略可以提高投资者清除回报障碍的可能性，从而改善投资者未来的投资结果，同时有助于降低投资组合波动性和其他高阶风险（例如倾斜度）。

然而，考虑到另类风险溢价策略的各种组成部分和潜在的复杂性，我们也必须承认这些策略本身也可能带来风险。就像沙丘中的游牧民族一样，我们必须在沙地上摸索，以避免隐藏在这些策略表面之下的隐患。制定一个稳健的框架来构建另类风险溢价策略非常重要，从范围、信号和投资组合构建开始。投资行业和学术界将大量注意力集中在识别新的风险溢价信号（因子）上，但本文关注的是一个经常被视为理所当然的领域：投资组合构建。有关因子“动物园”的更多信息，请参阅 Hsu 和 Kalesnik 2014 以及 Feng、Giglio 和 Xiu 2020。

构建风险溢价投资组合

在金融文献中，横截面多空风险溢价投资组合的构建通常遵循类似的框架，如下所述：

1. 测量特定范围内每种资产的风险溢价信号。
2. 根据信号值对资产进行排序和排列。
3. 将资产的
   顶部（底部）x % 分配给多头（空头）腿。
   • 在多头或空头部分中，资产可以采用多种加权方式（例如，等权重、等级加权等）。
4. 多头和空头的规模相等，因此所有权重之和为零（美元中性）。例如，多头（空头）资产之和为 100%（-100%）。

就本文而言，由于重点不在于确定最佳信号或资产，因此我们使用一组广为引用的风险溢价信号（套利、价值和动量），涵盖常见的资产类别（股票、债券、商品和外汇），以 Brightman 和 Shepherd (2016) 为基础。资产包括 15 种股指期货、17 种期限从 2 年到 10 年不等的政府债券期货、27 种商品期货和 15 种以美元计价的外汇远期合约，涵盖发达市场和新兴市场。为了避免数据挖掘问题，我们选择了基于相对简单且已被证明稳健的定义的信号。

模拟时间跨度为 1999 年 12 月至 2024 年 3 月，我们构建了 12 种单独的风险溢价策略，并创建了资产类别内和跨资产类别的总体策略。所有投资组合都会在月底重新平衡。在组建投资组合时，我们使用三分位排序（即顶部和底部 33.3%），并对投资组合的多头或空头部分内的资产进行等权重。最后，为了便于比较，我们事后缩放投资组合，使全样本波动率为 10%。在构建混合资产类别策略（例如，股票利差、股票价值和股票动量的混合）和总体策略（即股票混合、债券混合、商品混合和外汇混合的混合）时，我们对基础策略进行等权重。鉴于我们首先将每种策略缩放到 10% 的波动率，这种方法可以解释为对策略进行等波动率加权的一种形式（当然，我们在交易期间不会知道这种波动率：这种简单的近似仅用于本文的目的）。

美元中性：可能出现什么问题？

寻求获取风险溢价的投资组合通常反映了所谓的美元中性投资组合构建。这种方法在投资组合的多头和空头部分都持有同等规模的头寸，很可能是受到利用“自筹资金”（例如，卖出 1 美元的资产 A 以购买 1 美元的资产 B）因子或套利投资组合的长期金融文献的启发。鉴于其简单性和经济解释，很容易理解为什么这种方法被学术界和实践者广泛使用。此外，简单性还提高了结果的可重复性，这可能是金融文献中如此多的研究相互借鉴的重要原因。

尽管实施起来很简单，但美元中性结构往往会导致投资组合承担非预期（且往往不受欢迎）的赌注。当用于组成投资组合的标的资产表现出广泛的风险特征时，这种影响尤其可能出现。例如，考虑一个商品多空投资组合的形成期，其中多头（空头）部分的资产恰好表现出彭博商品指数的高（低）贝塔系数。通过构建，投资组合将反映出对指数的净多头方向性偏差。这种偏差是可取的吗？我们认为不是，特别是因为通过资产配置过程增加资产类别的权重，可以轻松实现定向商品观点。相反的情况，即净空头观点也是如此。

“尽管实施起来很简单，但美元中性构造往往会导致投资组合进行非预期的（通常是不受欢迎的）押注。”

例如，在图表 3 中，当我们测量商品价值投资组合的 1 年滚动相关性时，我们观察到它有时可能与主要商品指数高度相关（正相关和负相关）（有关我们如何估计事后滚动相关性的解释，请参阅附录 B）。因此，投资组合的全样本平均相关性为 -0.12，可能会产生误导，因为投资者在模拟期间的经历可能不会反映这一单一价值。事实上，在较长的一段时间内，投资者可能会想，“为什么这种所谓的正交策略会朝着与商品市场相同（或相反）的方向发展？”

风险中性洗牌

许多研究人员都撰写了关于投资组合可能无意中表达的非预期赌注以及如何避免此类赌注的文章，例如 Aghassi、Asness、Kurbanov 和 Nielsen (2011) 的著作。如上所示，仅仅查看长期平均值可能会隐藏不时出现的高相关性时期，从而给人一种虚假的安全感。在替代风险溢价策略的背景下，应该避免哪些赌注或风险？区域赌注？其他因素赌注？

解决这个问题的方法有很多，但在本文中，我们重点关注中和该资产类别的潜在市场风险。在这方面，重申替代风险溢价策略的目标及其作为更广泛投资组合的一部分的作用，有助于提供强大的动力来构建风险中性投资组合，这些投资组合已经对冲了可以轻易以低成本获得的头条市场的方向性风险敞口。

我们如何知道每种资产类别的潜在市场风险是什么？为了给出答案，我们使用经济原理作为基础，并辅以统计分析。在图表 4 中，对于代表资产总体的四种资产类别，我们选择主要指数作为主要风险因素。这种方法有两个优点：（1）简单；（2）代表大多数投资者的投资组合。主成分分析 (PCA) 表明，这些指数与每种资产类别的第一个主成分高度相关，表明我们的选择是稳健的。有关 PCA 的更多详细信息，请参阅附录 A。

标准普尔 500 指数代表美国股市及其推动全球股市的直觉。彭博美国国债 7-10 年期指数代表债券的潜在利率风险，彭博商品指数代表商品（一种实际资产）的通胀率风险。最后，购买力平价 (PPP) GDP 加权外汇因子代表美元的全球风险。

在本文中，我们使用一种相对简单的方法来构建风险中性投资组合。前三个步骤与上面描述的构建美元中性投资组合的框架相同，但第四步被以下过程取代：

• 测量每项资产相对于风险因子的贝塔系数。有关贝塔系数测量的详细说明，请参阅附录 B。我们使用过去 3 个月、6 个月和 1 年的每日数据来测量贝塔系数，并计算这些贝塔系数的平均值，我们将在本文的其余部分主要使用这些平均值。
• 调整长腿和短腿的尺寸，使得其加权 beta = 1。

请注意，通过构建，所得投资组合在重新平衡时事前贝塔系数中性，但由于测量噪声甚至资产本身的动态风险特征的影响，事后可能与风险因素表现出一定程度的相关性。对于债券，另一种可能更易于解释的实施方案是构建久期中性投资组合。我们发现这两种方法都给出了类似的结果；将多头和空头的规模调整为彭博美国国债 7-10 年期指数的贝塔系数为 1 可以被认为是将多头和空头的规模调整为大约 7 的久期（指数的平均久期）。

学会读懂流沙

现在我们已经了解了弗雷曼人的沙地行走，我们可以从表面下看出即将出现的风险的蠕虫迹象。再次以图表 5 为例，我们重复同样的操作，计算商品价值投资组合的 1 年滚动相关性，但这次也包括了 beta 中性版本。如图所示，beta 中性投资组合在模拟期间的相关性往往以零为中心。此外，与美元中性投资组合相比，相关性本身的波动性似乎也低得多。

图 6 中的滚动相关性箱线图更清楚地显示了美元中性和风险中性方法之间的分布差异。箱线图仅显示滚动 3 个月相关性和使用平均贝塔值的贝塔中性投资组合。完整的分布摘要可在附录 C 中找到。贝塔中性投资组合的相关性分布范围和异常值较小，平均中心位置更接近零。

有趣的是，基于股指期货构建的策略在美元中性方法和风险中性方法之间的差异相对较小（但仍有显著降低）。事实上，当我们查看股票混合策略的总杠杆率时，美元中性和风险中性投资组合的全样本平均值相似，分别为 277% 和 260%（而债券混合策略的全样本平均值则大相径庭，分别为 665% 和 965%）。这种影响可能反映了股指期货的普遍性，因为发达股票指数之间的风险分散性并不大。再次强调，当资产表现出广泛的风险特征时，风险中性方法的优势最为明显。

风险中性会带来什么副作用吗？具体来说，我们是否会因为对冲一种特定风险而无意中（再次）增加了对不同风险的敞口？在图表 7 中，我们仔细研究了每种资产类别混合投资组合，不仅测量了与所选资产类别主要风险因素的相关性，还测量了与所有四个风险因素的相关性。相关性的箱线图显示，对于大多数混合策略，在与特定于资产类别的非主要风险因素的相关性中没有观察到过度的偏差或波动。然而，对于外汇混合，出现了更有趣的事情：与股票和债券风险因素的相关性表现出非零平均值。鉴于美元中性投资组合也表现出这种行为，这些非零平均值的出现可能不是风险中性方法的副作用。相反，这可能是外汇领域资产的性质所致。虽然 GDP 加权外汇风险因子与外汇资产的第一个主成分高度相关（并且是其一个很好的替代指标），但它仅代表了资产方差的 58%。事实上，第二个主成分与股票和债券第一个主成分的相关性分别为 48% 和 44%，非常不简单。构建一个同时对冲这些其他风险因子的外汇替代风险溢价策略可能需要更复杂的投资组合构建方法，这超出了本文的范围，但我们稍后会谈到这一点。在附录 D 中，我们表明，如果我们为所有外汇策略都对股票风险因子进行风险中和，我们可以更好地管理股票风险，但这样做会大大降低我们管理外汇风险因子的能力，使其成为一种不可取的方法。

最后，我们检查模拟表现（见图表 8），这通常是投资者高度关注的一个主题，但对本文而言意义不大。事前，尚不清楚对冲风险因素会对策略产生什么影响。与美元中性方法相比，它能否通过更好地隔离资产的相对吸引力来提高风险调整后的回报？还是会通过消除策略中嵌入的市场时机成分来降低回报？即使在后一种情况下，我们认为更好的方法是构建一个反映横截面押注的策略，而不是依赖无意的市场押注，即使它提供了阿尔法。如果风险溢价策略中确实存在任何市场时机能力，我们认为在投资组合环境中更好的方法是隔离该投资组合观点并为其分配适当数量的资本或风险。

从使用美元中性和贝塔中性方法构建的各种替代风险溢价策略的模拟结果中，可以得出几个观察结果。首先，这两种方法高度相关，大多数策略的相关性超过 80%（请注意，债券策略在这两种方法之间的相关性较低，这种模式可能反映了宇宙中所代表的广泛风险，即短期与长期）。这一发现表明，这两种方法大致捕捉到了类似的交易，相应地，也捕捉到了投资组合回报。

其次，单个策略的结果显示，两种方法的风险调整后收益既有提高（例如债券价值），也有下降（例如债券收益），这反映了上述事前不确定性。有趣的是，下降的幅度往往小于提高的幅度，这导致所有混合策略都得到了整体改善，但稍后会详细介绍。第三，除股票外，策略的大多数风险特征（例如倾斜、回撤）都得到了改善。同样，股票的这一结果可能是由于基础资产显示出非常相似的风险状况，从而限制了这方面的任何改善。

业绩改善的幅度往往比业绩下降更大、更频繁，这引出了一个重要的问题：是什么导致了这种趋势？美元中性投资组合中嵌入的随时间变化的风险敞口确实可能产生负面影响。例如，考虑商品价值和外汇价值策略，它们的全期平均风险因子相关性接近于零，分别为 -0.1 和 0.1。可以通过测量每次重新平衡时的残差贝塔系数并形成贝塔系数时机投资组合来分离这些投资组合的随时间变化的市场押注。我们发现这些投资组合的平均回报率为负，其中来自商品价值和外汇价值的回报率分别损失约每年 50 个基点 (bps) 和 20 个基点。因此，取消这些市场押注可能是我们看到风险中性策略的业绩收益大于损失的主要原因。

最后，图表 9 中将所有策略放在一起，表明风险调整后的收益和整体策略的风险状况显著改善（+0.3 夏普比率）。同样，这些绩效改进并不是风险中性方法的重点或意图，但除了能够更有意识地处理风险因素暴露之外，这还是一项不错的好处。

结论

当然，我们的分析并不意味着没有经理人在中和市场风险，我们不知何故偶然发现了一种构建风险溢价投资组合的新方法。对于许多投资者，尤其是那些实施另类风险溢价策略的资产管理人而言，我们在本文中分享的观点和结果可能是显而易见的。事实上，股票市场中性基金行业有着数十年的悠久历史，我们相信大多数公司都会弄清楚这一动态（如果市场中性基金没有弄清楚，那将是一个问题）。相反，本文可以作为一个温馨提醒，在实施涵盖各种资产类别的另类风险溢价策略时，投资者应考虑此类策略可能无意中引入其投资组合的风险因素，并应在构建投资组合时考虑到这些风险。

“当实施涵盖各种资产类别的另类风险溢价策略时，投资者应该考虑这种策略可能无意中引入其投资组合的风险因素，并应在构建投资组合时考虑这些风险。”

正如我们所提到的，本文中提出的风险中性方法相对简单。该方法有许多扩展，可以改善对这些风险因素的管理：

• 管理多种风险因素：基于外汇的风险溢价投资组合是可以从管理非主要风险因素（例如股票风险因素）中进一步受益的策略的良好示例。
• 及时管理投资组合风险（例如贝塔系数）：本文中的方法每月重新平衡一次，但人们可以每天管理风险，并在事前或事后投资组合风险指标突破阈值时介入。
• 改进对资产的贝塔系数或因子敞口的估计，但需要注意的是，不要在流程中添加过多的复杂性。
• 替代投资组合构建技术和配置：例子包括优化和调整单个头寸而不是总体多头或空头头寸等。

我们希望在以后的文章中触及这些主题，但与此同时，也要学会如何应对意想不到的风险，也许，还要学会驯服Shai-Hulud。