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"寬客"滑鐵盧

　【進入論壇】　【推薦朋友】　【關閉窗口】 2007年09月05日 10:33

宋燕華

    數量分析模型反應速度過快也是導致數量分析型基金大幅受損的一個原因。模型首先指導基金經理犯錯誤，然后再通過反應速度過快來指導他們犯更多更快的錯誤

       在美國次級抵押信貸引發的全球資本市場新一輪信貸危機中，近年來備受追捧的數量分析型基金損失慘重，這對于試圖以數學模型預測并掌控金融市場的一個群體再次造成信心打擊。

    這個群體被稱為“寬客”（quant），或者金融工程師。他們是現代金融市場的基礎——金融衍生品的創造者。

    按照寬客們設計的程序，市場中性對沖基金（數量分析型基金的一種類型）應該在市場行情的波動中保持其絕對收益。但在次級抵押信貸風波中，許多市場中性基金連續數日平均下跌5%。高盛資產管理公司的幾只標志性基金都分別下跌了兩位數，公司不得不于8月13日表示，將加注30億美元，并號召現有投資者追加投資以挽回局勢。

     1997年10月10日，哈佛商學院教授羅伯特默頓(Robert Merton)和斯坦福大學教授邁倫斯科爾斯(Myron Scholes)獲得諾貝爾經濟學獎，他們在1973年創立并隨后由費舍爾布萊克(Fisher Black)和斯科爾斯發展的布萊克—斯科爾斯期權定價模型(Black-Scholes Option Pricing Model)，正是各種衍生金融工具的理論基石。

     1998年，默頓和斯科爾斯參與創辦的對沖基金長期資本管理公司（LTCM）投資新興市場債券失敗，五個月間虧損43億美元。

    “在物理學中，你是在和上帝玩游戲；在金融界，你是在和上帝的造物玩游戲。”哥倫比亞大學金融工程系主任伊曼紐爾德曼在其自傳中寫道。人們已經意識到，以數學模型來預測市場，其實質近乎于憑借歷史預測未來。在正常的市場狀態下，數量分析型基金體現了其效率和準確性，一旦系統性風險出現，模型便會喪失功能甚至反向操作，放大損失。

    寬客們承認的一個事實是，所有的模型都有假設性的前提。對沖基金巨頭Amaranth去年重蹈LTCM覆轍，在天然氣交易中損失66億美元。其慘敗的一個原因，便是堅信兩個冬季的天然氣期貨合約價格差大于夏季合約——這個被歷史經驗證明的規律，在2007年發生了莫名其妙的逆轉。

    因為自信而使用過高的杠杠，是Amaranth與LTCM另一個共同教訓。此輪次貸風波中，使用高杠桿的對沖基金損失更為慘重，由于其短期頭寸不足而減持其他資產，債券市場的危機迅速擴散到股票、大宗商品等其他市場領域。

    當信貸危機的沖擊波尚未平息時，人們仍無從判斷金融衍生品的繁榮究竟是放大了還是縮小了市場風險，但對于風險管理的技術性依賴，已引發更大范圍的反思。

    風行的寬客

     20世紀70年代初，數量分析技術的產生根源，正是在于人們對金融產品的風險/價值進行定量分析的需求。

     1971年，Wells Fargo金融服務公司率先創立了一套跟蹤紐約證券交易所1500只股票的模型。1973年，布萊克—斯科爾斯期權定價模型誕生，這一模型令人們相信，可以用一只股票和現金制造出一個期權組合，根據已有的市價數據、時間和利率等已知和可估量因素，通過數學公式，不斷改變股票和現金的存量，從而保持期權組合價值的恒定。

    按伊曼紐爾德曼的比喻，這相當于一道由蘋果和橘子組成的色拉，你可以根據市場上蘋果和橘子的價格變化，不斷調整色拉中蘋果和橘子的組成數量，從而維持色拉價格的恒定。

    這種組合和分離的模式，使人們得以相對鎖定未來一個時段的資產風險/價值，進而令套利（arbitrage）、對沖（套期保值，hedge）等現代金融手段成為可能。

    在期權定價理論的基礎上，現代數量分析基金的投資方式，首先是由金融工程師們基于經濟學原理、市場機制等規律建立一個或多個經過“檢驗”的數學模型，然后由這些模型通過對于大量有關信息的處理作出買賣決策。在把眾多證券組合在一起時，數量分析型基金通常按照某個公式將整個投資組合按照事先設定的目標進行“最優化”。

    以市場中性對沖基金為例，如果其認為通用汽車股票將跑贏大市，而福特汽車則相反，便會持有通用汽車股票，并賣空同等金額的福特期權，這樣，如果其價值判斷正確，便可規避汽車行業整體行情起落帶來的影響，享受通用汽車的增長收益。

    事實上，“通用汽車優于福特汽車”的這個價值判斷是由基金經理個人作出，還是由電腦根據各種公司或市場數據來判斷，成為數量分析型基金（quantitive fund）與傳統分析型基金（traditional fund）的分野。

    傳統型基金的特點，是由投資管理人員具體分析研究公司或國家的基本面信息，如財務狀況、市場前景、宏觀走向等，有時甚至需要實地考察并與公司管理方交談，然后決定是否投資以及投資多少。

    管理人員對于要投資的證券有深入的了解，但由于個人能夠跟蹤、分析的公司數目都有限，只能涵蓋市場的一小部分；投資頭寸大小的決定隨機性較強，往往取決于管理人員的主觀感受；缺乏在整個組合層次的全局性風險考慮和定量分析。另外，傳統投資方式的對沖基金的多空決策是分離的。比如，當基金經理研究完微軟的股票并決定做多時，并不代表著他就立即做空蘋果電腦的股票，他需要分別閱讀各家公司的財務報表之后，才會得出做空哪一家的結論。

    數量分析基金的特點則完全相反：只要模型做得適當，可以分析眾多的證券，但也正因為如此，管理人員往往過分依賴模型，而對于要投資的證券基本面了解不足；每個投資頭寸的大小都是在一定的計算基礎上而得，并且可以做到按照模型的預測進行自動交易；具有相對的風險控制優勢，比如模型會自動控制投資組合在各只股票上的投資比例，使其在一定的范圍內，這就減少了由于基金經理個人判斷某一特定板塊或股票未來走勢而做賭注的風險；另外，幾乎每個模型的結果都同時給出做多和做空的建議，比如，當數量模型分析了1000只股票之后，它立即告訴基金經理需要做多股票A、B、C，同時做空X、Y、Z。

    近20年來，隨著金融市場數據庫的逐步豐富完善、計算機運算儲存能力的大幅提高，美國眾多物理學家、數學家轉投華爾街，數量分析型基金不斷花樣翻新，其風險低、反應速度快、不受人為因素干擾等優點也逐漸得到機構投資者認可。

    數量分析模型真正受到追捧還是在互聯網股票泡沫破裂之后。美國Rydex Funds基金經理吳謙立分析，互聯網危機中，股市泡沫主要集中在高科技板塊，其他行業的股票大都表現不錯，所以，投資集中于互聯網股票的傳統型基金損失慘重，而分散投資股票市場的數量型基金則躲過此劫。比如，指數加強型基金，通過把組合圍繞某一個事先指定的指數，合理分散了股市上個股或板塊的市場風險。

    澳大利亞《Financial Review》雜志的一項研究顯示，指數加強型基金從1981年到2000年一直跑贏大市，收益高于平均水平。

    吳謙立估計，目前在美國，投資于各種以數量分析為基礎的基金的資金已經達到1.2萬億美元左右，而且，其中至少10%的資金使用了二至六倍的杠桿。

    此外，數量分析基金和傳統型基金的界線正在模糊化，吳謙立表示，很難講目前市場上哪種投資方式占主流，固然有一部分基金是完全使用數量分析方法，比如D.E. Shaw或者高盛的資產管理公司，也有一部分完全使用基本面分析，還有相當一部分公司兩者兼有，比如SAC Capital Management。“不過，可以說使用數量分析的基金越來越多，至少許多公司會使用數量分析進行風險管理。”

    嘉裕投資管理有限公司董事長劉方生表示，無論哪種類型的基金在操作中都會用到數量分析和主觀判斷方法，只是主次不同。傳統分析方式也需用基本的財務比率，數量分析方式也需要主觀判斷模型的運算結果是否可取。

    債市雙刃劍

       但是，在此次次貸危機中，數量分析型基金再次遭遇滑鐵盧，無論在受影響的數量上還是在虧損的程度上都遠高于傳統分析型基金。業內人士普遍認為，這一敗績恰恰源于數量分析型基金自身的特點。

    首先，次債危機發源的債市正是數量分析型基金的用武之地。

    “如果說在股票市場上只有2%的基金是數量分析型，那么，在債券市場上90%都是數量分析型的。”英國施羅德投資管理公司中國總裁高潮生說。

     1979年，美聯儲宣布固定貨幣供應量，改以利率調整來影響市場，這使得原本波瀾不興的債券市場出現劇烈波動。由于股票市場價格波動受投資者心理因素影響更多，難以量化；而債券市場價格受投資者心理影響較小，債務人的信貸評級、債券流通性、發行條款、市場利率波動、供求關系、市場宏觀等影響因素更易數量化，數量分析模型自此大量應用于債市。

    更為有趣的關聯是，1979年美聯儲加息之舉，令美國大量房產儲貸協會出現大面積賬面利差損，數量分析應用先驅所羅門兄弟公司率先發明的抵押債券由此大行其道，這種將貸款證券化的衍生品，打通了商業銀行與資本市場的流動性通道，直至20年后次級抵押信貸危機爆發時，它已成為眾多金融機構愛恨交織的投資對象。

    另據高潮生分析，絕大多數的債券基金投資方向專一，次級抵押信貸基金就只做次級抵押信貸，不會再分散配置股票、外匯等品種。從專業化的角度看，這是把資產配置的決定權交給投資人，但同時便無法通過自身投資來對沖單一市場風險。

    與當年互聯網泡沫破滅時的差別亦由此體現。吳謙立認為，雖然數量分析型基金可以通過投資組合降低一部分風險，但降低的只能是非系統性風險，系統性風險是無法降低的。“比如整個次級抵押信貸券市場下跌了60%，你做得很優秀，只跌50%，但還是損失慘重。”

    “小概率”大風險

    據摩根士丹利計算，在本次危機中，數量分析型基金每天市值下降幅度相當于三至五個標準方差。這就是說，如果市場回報是正態分布，這種日投資表現的出現概率最多只有0.135%，而這些小概率事件連續幾天同時發生的概率，則更是小到1萬年才會發生一次。

    這再次暴露了數量分析模型的致命缺陷：對歷史數據過度信賴和對突發事件反應遲鈍。

     LTCM同樣敗于200年一遇的小概率事件。爆倉前四年，其投資組合年均收益達到了32%，資本金由12.5億美元增至48億美元。1998年，LTCM根據兩位諾獎得主設計的數據模型，大量持有德國和美國國債的空頭，持有俄羅斯等新興市場經濟國家證券多頭，試圖通過模型所認定的“非正常利差”實現套利。當年8月14日，俄羅斯政府宣布停止國債交易，導致新興市場債券大跌，德美兩國國債大漲，公司投資失敗。短短150天凈虧損43億美元，資產凈值下降90%。

    更為典型的案例出現在2003年。當時美國汽車業虧損嚴重，經營環境惡劣，導致通用汽車公司債券被大量拋售。不少對沖基金認為通用債券被過分拋售，其利率比照當期利率已有套利空間，于是大量買進。為控制風險，對沖基金同時沽空通用汽車的股票。這個投資組合可攻可守，有通用汽車利好的消息，債券賺錢；有利空消息，沽空的股票賺錢。然而人算不如天算。億萬富翁柯克里安(Kirk Kerkorian)于當年5月4日宣布增持通用汽車2200萬股，導致通用股價急漲，對沖基金被迫斬去股票空倉。第二天，標準普爾宣布調低通用汽車和福特汽車的信用評級，觸發對其債券的新一輪拋售。更糟的是，一大批對沖基金持有相同的結構產品和投資組合，于是，自相踐踏，損失慘重。

    在正常的市場情況下，一個數量分析模型會利用歷史平均數據判斷當前股價是在歷史平均值的高位還是低位，以此給出賣出或買入的信號。從理論上講，在基金買入或賣出后，標的物的價格應該向相反方向變動，模型再給出相反的操作信號，由此套利。

    高潮生分析，次級房貸危機首先導致了數量分析模型顯示的數據偏離了正常值，而電腦則將其解讀為一個理想的投資時機，于是選擇買入，結果信號進一步偏離，買入之后價格不升反降。極端情況下，價格持續下跌，基金持續買入，最終爆倉。“這次貝爾斯登兩只基金清盤就是這樣的道理，偏離越來越大，而且杠桿作用很強。”他說。

    通用汽車債券案例中出現的同質化風險，在此次危機中亦再次顯現。吳謙立認為，所有的數量基金都是通過某種模型進行投資決策的。雖然各個公司的模型表面上不盡相同，但它們所用的數據都是一樣的，模型的原理也不致截然不同，最終的投資頭寸也未必互不相干。

    吳謙立進一步舉例說，數量分析基金A和基金B雖然表現不太相同，但是實際持有的證券可能有許多重疊之處。如果一家基金由于某種原因，需要短期內迅速清倉，其他基金勢必受到牽連。而傳統的基本分析型基金投資相對集中，各個經理風格不同，持倉的互相重疊性相對較小，只要不是在流動性很差的市場上，一家基金清倉對其他基金的影響不會很大。

    不過，亦有人認為，數量分析型基金同質性問題并不嚴重。高潮生就稱，對于每個模型來說，當前市價雖然一樣，但歷史平均價格可能千差萬別，十年平均或者五年平均，移動平均或加權平均都會帶來差異。另外，由于基金使用的杠桿不一，風險承受能力也不同，或許有人認為偏低2%就可買入，有人卻認為偏低4%才可買入。

    高杠桿之弊

    此次危機和歷史教訓均已表明，數量分析型基金在小概率事件出現時一蹶不振，很大程度上是由于使用了過高的杠桿。

     1998年，LTCM以22億美元的資本反復抵押，最終購買了價值12500億美元的金融衍生工具，杠桿率高達500多倍。類似的情況也出現在去年Amaranth對天然氣合約的豪賭上。

    次債危機爆發后，受美聯儲和歐盟央行輸入流動性影響，相關市場在短期內均有所恢復，而使用高杠桿的基金，在投資人和債權人追償資金、交易所要求追加保證金的雙重壓力下流動性枯竭，只得清盤了結。

    作為對沖基金的基金，Tremont亞洲董事總經理Lavin Mok認為，由于數量分析型基金以往風險控制較好，基金經理傾向于使用杠桿將績效放大。

    吳謙立則指出，對沖基金的套利行動增強了資本市場的有效性，有利于市場波動性降低，但套利空間相應也越來越小。數量分析型基金的投資表現已呈現逐年下降趨勢。出于獲取足夠回報的目的，許多基金經理也會更多地使用杠桿。

    “如果杠桿沒有這么大，可能虧損也就不會有這么多。一般傳統的基金的杠桿作用就沒有這么大。” Lavin Mok認為。

    就跨市場風險而言，高杠桿基金也造成了更大程度的惡性循環。吳謙立回憶， 7月底時，其所管理的模型顯示值得投資的股票數目猛增了許多。8月3日，大盤出現大規模下跌。到8月9日，原因才逐漸明朗。原來是少數大型數量分析型對沖基金受次級抵押信貸影響后必須迅速平倉，但拋售流動性不高的債券將導致失血過多，于是，它們選擇了在流動性最好的大型股票市場上降低股票頭寸，這種與基本面毫不相干的流動性風險擴散，對其他的數量分析型基金產生了無法挽回的影響。而這些受影響的基金在找出原因之前，出于風險管理的要求，會自動降低投資頭寸，于是流動性緊縮被放大。

    成也蕭何，敗也蕭何。電腦的反應速度遠快于人腦，只要市場數據在更新，模型就會隨時給出投資指令。數量分析模型反應速度過快也是導致數量分析型基金大幅受損的原因之一。模型首先指導基金經理犯錯誤，然后再通過反應速度過快來指導他們犯更多更快的錯誤。

    風暴過后

    目前，更多業內人士對次貸危機的結局持謹慎樂觀態度。高潮生預測，危機持續的時間不會很長，“因為它對美國股市和經濟的基本面沒有造成根本性的影響”。

    就美國債券市場而言，抵押債券相對國債、公司債份額不大，次級抵押信貸證券化產品又是其中更小的部分。“不要說對全球了，對美國影響都不是很大。”

    在高潮生看來，美國股市的深幅下跌有其自身調整的需要。債市危機只是股市價位過高狀態下的“最后一根稻草”。“這是不成文的規定，股票市場跌破10%，人們就認為調整完成了。”

    從危機影響的程度上，吳謙立認為不會像1998年LTCM爆倉時那么嚴重。危機中首先出現問題的幾家基金，按理需要大量清倉，但是由于其中幾家，如Sowood Capital Management、Sentinel Management Group都和另一家基金Citadel達成協議，按照一定的折價一攬子出售給對方，因此，擴散效應將有所減輕。

    劉方生認為，基金的盈虧并不取決于投資方式是數量分析型還是傳統分析型。在任何情況下都有基金賺錢，這更多取決于基金經理是否真正理解自己采用的投資方式，是否具有高超的技術手段來運作。同樣，出現問題的時候也是一樣，可能是模型的原因，也可能是運作方面有問題。“比如模型計算出來只能持3天的倉，而基金經理選擇持有10天的倉，這樣引起的虧損，就不能歸咎于模型。”

     Lavin Mok認為，控制了杠桿就有可能控制風險。在LTCM破產之后，市場的杠桿已經在減少了。此次危機發生后，無論是投資者還是基金經理，對杠桿的認識都會更清晰一些。而且，市場每天都有新情況出現，都是以前沒有發生過的，好的數量分析經理，應該根據新情況及時對模型進行更新和完善。

    “經過這次教訓，數量分析型基金經理應該考慮怎么建立模型，把風險控制在什么水平，什么時候需要人為干預，跌到一定程度的時候，即使模型告訴你還要加大買入，也不能買。”高潮生說。

    在吳謙立看來，一個比較理想的做法是，除了每個經理自身投資的風險管理系統，還應增加整個基金公司層面的風險管理系統，以監管總體的投資風險狀況。

    事實上，高盛原首席金融工程師伊曼紐爾德曼在其職業生涯后期，擔當著全公司的風險評估工作，他對自己“寬客人生”的總結既樸素又玄虛：盡管上帝的世界能夠用原理猜出，但人類更喜歡保持神秘。當人們允許理論具有自在的存在形式，當自以為是發展成為偶像崇拜時，災難就到來了。

來源：財經

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