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　　參考文獻(xiàn)：

　　1. It Was the Worst of Times：Diversifcation During a Century of Drawdowns. AQR, Alternative Thinking, Q318.

　　2. Kim, H., Moon, J., 2005. Do Macroeconomic Variables Forecast Bond Returns? Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=872966.

　　3. Jacobs, H., Muller, S., Signal Processing: Anomalies Across the Globe: Once Public, No Longer Existent? Available at SSRN:https://ssrn.com/abstract=2816490.

　　1、至暗時刻：分散化投資在近百年來重大回撤中的表現(xiàn)

　　回顧歷史，權(quán)益資產(chǎn)的重大回撤曾多次發(fā)生，給投資組合的表現(xiàn)帶來嚴(yán)重影響。AQFer們使用近百年的數(shù)據(jù)，評估了分散化投資在這些至暗時刻的表現(xiàn)。

　　1926年以來一共發(fā)生過11次20%以上的回撤，平均回撤幅度為33%，平均時長為27個月，如果能夠避開這些回撤將是非常有價值的。我們首先從常用的股票估值指標(biāo)入手，發(fā)現(xiàn)CAPE對重大回撤的具體發(fā)生時點(diǎn)并沒有預(yù)測能力，但在市場估值較高時，回撤發(fā)生的可能性更大，不利情景下的損失也更為嚴(yán)重。

　　然而，當(dāng)我們考察市場在高估值時期的收益率分布時，發(fā)現(xiàn)超過一半的時間能夠獲得正收益。換而言之，雖然高估值時期出現(xiàn)回撤的概率大大提高，但在更多的時候，權(quán)益資產(chǎn)能夠繼續(xù)獲得正收益。如果投資者在估值較高時拋售權(quán)益資產(chǎn)，將會損失權(quán)益資產(chǎn)的長期風(fēng)險溢價。例如，CAPE在2016年8月達(dá)到了90%分位點(diǎn)，但隨后股票市場仍然上漲了很大幅度。

　　分散化投資是度過這些至暗時刻的更好方法，即引入能夠長期獲得正收益，且和權(quán)益資產(chǎn)相關(guān)性較低的資產(chǎn)。我們考察了兩種單一資產(chǎn)：債券和商品;兩個多頭組合：60/40的股債組合和風(fēng)險平價組合;兩個多空組合：相對價值風(fēng)格策略和趨勢追蹤策略。以上各個組合的目標(biāo)波動率均為10%。

　　在重大回撤時期，債券和商品的平均收益為正，說明這兩類資產(chǎn)能夠起到明顯的風(fēng)險分散效果。60/40組合的風(fēng)險分散效果較差，收益風(fēng)險特征相對標(biāo)普500指數(shù)并沒有明顯改善。風(fēng)險平價組合表現(xiàn)較好，在某些權(quán)益資產(chǎn)回撤時期也能夠獲得正收益。雖然風(fēng)險平價策略仍然受到權(quán)益資產(chǎn)回撤的影響，但在債券和商品上的較高權(quán)重使得組合表現(xiàn)與前者有所不同。最后我們發(fā)現(xiàn)，多空另類策略長期回報率與權(quán)益資產(chǎn)處于同一水平，且?guī)缀跬耆粫艿綑?quán)益資產(chǎn)回撤的影響，能起到真正的風(fēng)險分散效果。但它也有著明顯的缺陷，即，更高的復(fù)雜性和交易成本。在決定如何進(jìn)行風(fēng)險分散化時，投資者需要在資產(chǎn)的歷史平均表現(xiàn)和最不利情形下的損失之間做權(quán)衡。

　　值得注意的是，風(fēng)險分散和對沖并不是同一件事，哪個效果更好呢?我們考察了五種防御型策略，分別是黃金、全球宏觀動量、防御型權(quán)益資產(chǎn)、防御型動量策略以及看跌期權(quán)買入策略，回溯期間是1986-2017，回撤閾值為10%。在過去30年中，這五種防御型策略在權(quán)益資產(chǎn)回撤期均取得了正收益，且均未出現(xiàn)明顯回撤。對于僅希望能度過困難時刻的投資者來說，具有一定的吸引力。

　　通過對比分散化策略與防御型策略，我們發(fā)現(xiàn)，防御型策略的歷史平均收益率更低。以普通動量策略和防御型動量策略為例，由于后者的目標(biāo)為降低尾部風(fēng)險，會在市場下跌時提高倉位，這使得策略的長期表現(xiàn)有所下降。而對于看跌期權(quán)買入策略，雖然是非常簡單的對沖方式，但長期看來卻取得了明顯的負(fù)收益。與之相反，間接的對沖策略，例如全球宏觀、防御型權(quán)益策略在極端情景和長周期中都取得了不錯的表現(xiàn)。

　　不利的情景一定會不斷出現(xiàn)，但應(yīng)對方案卻有多種，沒有一種是最完美的。我們使用了一個世紀(jì)以來的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了，分散化投資是最適合投資者的應(yīng)對方案，但這并不意味著分散化投資很簡單，投資者需要分析各種工具和策略的風(fēng)險收益特征以及彼此之間的相關(guān)性，以對組合在回撤時期和更長周期中的表現(xiàn)有足夠的認(rèn)識。

　　2、利用宏觀經(jīng)濟(jì)變量預(yù)測債券收益率

　　我們找到了有力的證據(jù)，說明宏觀因子可以預(yù)測債券的超額收益。和CP因子(遠(yuǎn)期利率因子的組合，常用來解釋債券收益)相比，宏觀因子對超額收益的解釋并不遜色，且對滯后期并不敏感。宏觀因子包含了市場對未來債券收益率預(yù)期的信息，并且，這種信息對股票超額收益也具有一定解釋能力。相對而言，宏觀因子對預(yù)測債券的長期收益更為有效，而且宏觀的預(yù)測結(jié)果是反周期的(在好的市場中預(yù)測未來低收益;在差的市場中預(yù)測未來高收益)。

　　收益率預(yù)測的定義

　　我們主要預(yù)測債券的超額收益。例如，對n年期的債券，其超額收益指的是以1年期借款利率買入n年期債券，并在第二年賣出債券所獲得的回報。

　　宏觀因子的定義

　　由15個宏觀因子的線性組合構(gòu)成，分別覆蓋真實(shí)經(jīng)濟(jì)活動、通脹、貨幣3個維度。

　　真實(shí)經(jīng)濟(jì)活動包含失業(yè)率以及下述7個宏觀因子的增長率：消費(fèi)品個人消費(fèi)支出、非消費(fèi)品個人消費(fèi)支出、服務(wù)業(yè)支出、居民信用、商業(yè)銀行貸款投資、失業(yè)率。所有的增長率因子都需要進(jìn)行年化。

　　通脹水平采用以下因子的年化值：個人消費(fèi)支出鏈型物價指數(shù)、PPI/WPI、原油價格。

　　貨幣因子包含：log(M2/M1)、log(M1/MB)、M1年化增速、M3年化增速-M1年化增速。

　　預(yù)測債券收益率的過程

　　(1)計算2-5年期債券超額收益的均值;(2)利用15個宏觀變量建立平均債券收益率的回歸預(yù)測模型;(3)以第(2)步得到的回歸系數(shù)為權(quán)重，將15個宏觀變量匯總成一個“宏觀因子”。(4)對于不同期限的債券收益率，都使用這個“宏觀因子”進(jìn)行回歸，并得到預(yù)測值。

　　下圖展示了債券平均收益率的預(yù)測效果和真實(shí)情況的對比，我們的預(yù)測方法對于大趨勢的把握較為準(zhǔn)確。

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　　3、相關(guān)論文發(fā)布后，因子收益是否仍然存在

　　我們對美國市場97個因子進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，與因子相關(guān)的文章一經(jīng)發(fā)布，其多空收益差會顯著下降。原因在于，套利者會根據(jù)論文發(fā)布的異象進(jìn)行套利。

　　我們將異象的數(shù)目增加至231個，考察它們在全球39個股票市場的“發(fā)布后效應(yīng)”，時間區(qū)間為1980年1月至2015年12月。研究分為樣本期內(nèi)、樣本期后和發(fā)布期后三個時間段。其中，樣本期后是指異象主要研究結(jié)束，但相關(guān)文章仍未在期刊公開發(fā)表前的時間段，發(fā)布期后是指文章發(fā)布后至今。分析方法為虛擬變量回歸，因變量為因子多空收益差，自變量為樣本期后、發(fā)布期后的虛擬變量。

　　結(jié)果顯示，對于美國市場，樣本期內(nèi)異象的平均收益為74bp，樣本期后收益減少26.5bp，發(fā)布期后收益減少44.2bp。換言之，相比于樣本期內(nèi)的收益，在樣本期后及發(fā)布期后的因子收益分別減少了36%和60%，差異顯著。相較之下，除美國外的其他市場，無論是從國家層面或是按市場特性來劃分市場，發(fā)布期后因子收益下降都并不明顯。對于樣本期后的虛擬變量，僅港股市場顯著為負(fù);對于發(fā)布期后的虛擬變量，僅中國A股市場顯著為負(fù)。

　　此外，我們還探討了美國市場與其他市場間產(chǎn)生差異的原因。結(jié)果顯示，雖然樣本期內(nèi)因子收益水平、數(shù)據(jù)庫等因素存在差異，但它們對發(fā)布期后的衰減效應(yīng)不同這一現(xiàn)象并不具備有效的解釋能力。相對而言，美國套利限制相對較少，容易吸引套利資金，可能是導(dǎo)致美國市場發(fā)布后效應(yīng)顯著的主要原因。

　　4、風(fēng)險提示

　　市場系統(tǒng)性風(fēng)險、模型失效風(fēng)險、海外與國內(nèi)市場結(jié)構(gòu)差異風(fēng)險。

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