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桥水基金由瑞·达利欧在1975年创立,至今已经运营40多年,截至2020年第二季度,桥水基金规模在全球对冲基金排名中位列第一。
(全球对冲基金规模排名)
————桥水基金是如何赚钱的?————
在达利欧的着作《原则》中,阐述了桥水基金交易系统搭建的逻辑。
目前市面上发行的这本《原则》分成了三部分——达利欧的经历、生活原则和工作原则。在第一部分涉及许多投资方面的内容,包括他们如何搭建和改进桥水基金的投资策略。其中许多细节和具体条例依然保密,即便如此,我们仍可以从这本《原则》中窥见桥水基金投资原则的框架。
桥水基金的“原则”是程序化交易的意思。但这种程序化交易和我们平时所说的程序化交易是不同的。
书中举了个例子,如何判断牛肉的价格?对牛肉价格影响最大的是饲料价格,饲料价格受温度影响、降水影响、种植面积、运输价格、人力成本等各种因素的作用。牛肉放在市场上销售时,不同部位的牛肉价格又会受到消费者偏好、利润率(零售商倾向卖高利润部位的牛肉)、广告投放、替代品价格、税收高低等方面的影响。将上百个会影响价格的因素进行分析,根据影响程度不同制定方程式,输入对应的数据后就可以得到牛肉的价格。之后达利欧就根据这个价格进行下注。
这就是桥水基金投资原则的框架——程序化交易,每一条逻辑、每一条判断规则就是“原则”。据《原则》所述,经过30多年的积累,现在一个实时数据发布时,桥水计算机能够分析来自1亿多个数据组的信息,然后根据算法向其他计算机发出详细的交易指令。
与此同时,人脑也没有闲着。人脑也要做出投资判断,并且和计算机的结果进行比对。如果结果不一致,要进一步分析是人脑忽略了某些因素,还是计算机的“原则”需要改进。如果是计算机需要改进,就将新的“原则”更新到系统中。
————桥水研究报告:美股是否存在泡沫?————
桥水基金庞大的计算系统,是如何分析美股泡沫的呢?桥水基金主要从以下6个维度对美股进行分析:
1.与过去相比价格有多高;
2.价格是否无法持续;
3.多少新买家进入市场?
4.牛市看涨情绪有多广泛?
5.是否使用高杠杆购买?
6.买家在多大程度上押注未来(建立库存或者远期合约等)以对冲未来价格上涨的影响?
维度分析的每一项都包含一组统计数据,桥水基金对关注的每一只股票都应用这6个维度进行衡量,之后整合成一个整体得出结论。
(截至2021年2月,美股市场六维分析泡沫程度)
从表格数据看,目前美股市场整体泡沫程度低,但是在新兴技术领域的泡沫程度比较高。
(美股整体泡沫指数)
从美股整体泡沫指数分析,美股整体的泡沫程度大约在77%。但美股个股分化十分严重,有的股票泡沫严重,有的股票没有泡沫。
具体到六维分析中,庞大的数据和运算会得出怎样的结论呢?
——与过去相比价格有多高?
目前美股的价格指数在82%左右,低于1929年和2000年泡沫破裂的水平。
(美股价格指数)
——价格是否无法持续?
该指标表示,如果股票的收益率要超过债券,则股票需要多少回报增长率。目前以整体市场衡量,该指标为77%。指标显示虽然整体股票价格相对于绝对回报率来说很高,但和债券市场相比,股票价格并没有过高。而在1929年和2000年,指数到达100%。
(美国折现指数)
——多少新买家进入市场?
大量新买家被上涨的股市吸引而纷纷涌现,往往是泡沫的信号。因为他们入场的原因是股市很火,并且新手没有经验。这在1929年和2000年也都出现过。该指标近期到达95%,很大程度上是新投资者进入最火热的股票导致的,而这些股票在其他指标中显示有很大的泡沫。
(投资者参与度指标)
——牛市看涨情绪有多广泛?
牛市情绪越高涨,代表越多投资者已经入场。所以之后继续买入的可能性小,之后卖出的可能性高。桥水整体市场情绪指标现在是85%左右。同样,这些买入集中在泡沫多的股票,而不是广泛存在。
(美股情绪指标)
并非所有参与者都表现出同样的积极程度。例如职业基金经理人的情绪指标最近已经缓和到更平均的水平。
——是否使用高杠杆购买?
高杠杆购买会令多头更脆弱,更可能在下跌行情中卖出股票。桥水杠杆指标略低于80%。和其他泡沫指标一样,个人交易者通过期权,在“泡沫股票”中使用了高杠杆。而其他投资者在无泡沫股票中的杠杆比例更低。
(美股杠杆指数)
——买家在多大程度上押注未来?
预期是不是过度乐观,可以看远期合约的购买。桥水在所有市场中应用这个指标,发现它在大宗商品和房地产市场特别有效。在股市中,桥水会分析企业的花费,例如企业有否在设备、工厂等加大投资。这反应了企业是否认为当前的需求强劲是未来经济更好的开端。这个指标是所有指标中最弱的,拉低了整体泡沫指数。
(美股远期购买指标)
人的选择还有战术上的问题。即使这个指标是完美的(并不是),基于指标的顶部和底部依然是不确定的,因此很难根据指标来确定顶和底的价格、时间。尽管如此,桥水发现指标预测股市接下来三到五年的表现是很好的。虽然投资者可能越来越倾向非泡沫股票,但依然需要把指标和时间指标结合起来分析。
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2021-03-08
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