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Back-litterman模型回測效果:收益回撤比提升顯著 經濟預測存在偏差
發布時間:2017-07-11 15:28
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        建立了基于投資時鐘的配置和單一資產的模型后,需要考慮模型的融合。主觀調節權重,進行超低倉位配置并不是一個理想的選擇。一方面,主動調整隨意性太大可能既無法獲取配置模型的穩健,又得不到擇時模型本身的進攻屬性。另一方面,風險的平衡更加重要,在配置權重的基礎上增加黃金和原油的配置,本身會增加組合的風險。因此我們選擇Black-litterman模型進行權重的調整和優化。
 
 
資料來源:互聯網
        BL模型的目標是為了實現從先驗的配置權重到后驗的配置權重轉化。基于貝葉斯的思想,配置權重需經過預期收益率的轉化,因此大概分為三個主要步驟:(1)基準配置權重到先驗預期收益率的逆變換(如果已有先驗配置權重,此步驟可省略);(2)利用貝葉斯思想,兼顧主觀觀點判斷和對觀點信心,從先驗預期收益率得到后驗預期收益率;(3)得到后驗預期收益率后,再通過優化模型得到后驗的配置權重。

        如何將單一資產擇時觀點轉化為收益率的分布

       
 以黃金資產為例,我們從抗通脹、避險、抗貶值和抗不確定性四個角度,跟蹤連續宏觀經濟變量,擬合出黃金的價格中樞。該價格中樞對于經濟變量十分敏感,對于突發事件等短期沖擊不敏感,主要是為了捕捉資產本身的未來三個月的變化方向。實際價格和估計價格的殘差部分體現了預期做多和做空的收益率。歷史上相似殘差幅度發生時,后續黃金價格變動方向的標準差則體現了對于觀點的信心,標準差越大,說明后續黃金價格變動的不確定性越高,對于該觀點的信心越弱;標準差越小,后續黃金價格變動不確定性越小,觀點信心越大。本質上,我希望通過資產定價,賺取基本面信息導致價格均值回復的收益。
 
 
數據來源:中國統計數據庫
 
 
數據來源:中國統計數據庫

        Black-Litterman模型回測效果

        回測涉及標的為股票、債券、現金、商品、黃金及原油,基準配置權重由基于量化投資時鐘優化后的結果確定。模型主要涉及三個參數:(1)確定基準配置權重時,約束條件VAR值的確定;(2)BL中平衡先驗觀點和主觀觀點之間傾向性的參數Tau;(3)根據后驗收益率,計算后驗配置權重時,基于在險價值優化時,約束條件VAR值得選取。考慮到第一步優化和最后一步優化的匹配,我們分為MV優化和VAR優化兩個部分來回測,比較具體的收益表現。

        首先我們通過兩組實驗:等權配置和主觀定性觀點配置來說明基準選擇的重要性,基準配置權重是錨,它的收益回撤特征決定了BL模型優化的基數,因此選擇較好的配置基準是非常重要的,同時這也進一步表明,BL并不僅僅是一步到位的模型,如果策略之間相關性較低,特別是尾部相關性不高,逐步通過BL迭加,是提高收益回撤比較為穩健的方法。

 
 
數據來源:中國統計數據庫
 
 
數據來源:中國統計數據庫
        我們設置基準配置權重為投資時鐘優化權重進行配置,并進行了參數TAU的敏感性分析,分別取值為0.001,0.01,0.1,1,10,100,結果顯示模型對于收益回撤比的提升非常顯著,TAU取值在0.01左右可以取得較好的回報。

 
數據來源:中國統計數據庫
 
 
數據來源:中國統計數據庫
 
 
數據來源:中國統計數據庫
        我們選取了四期數據,分別是黃金超配、原油超配、黃金原油同時超配和同時低配的情況,我們發現隨著TAU值得變大,主觀觀點的影響在不斷增強。因此TAU的選擇至關重要,我們覺得TAU可以做成對于投資時鐘確定性和擇時模型確定性的函數,因此經濟預測本身存在偏差,在干擾因素較多時期而單一資產把握性較大的時期,增加對于單一資產定價模型的偏好,而減少對于基準配置的依賴,反之亦然。

 
數據來源:中國統計數據庫
 
 
數據來源:中國統計數據庫
 
數據來源:中國統計數據庫
 
 
數據來源:中國統計數據庫

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