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情緒交易與對沖基金收益

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發表于 2021-12-14 23:52:24 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
摘要
文獻來源:[1] Chen Y, Han B, Pan J. Sentiment Trading and Hedge Fund Returns[J]. The Journal of Finance, 2021.
推薦原因:當出現情緒波動時,套利者可能使用不同的交易策略,從而導致其呈現不同的情緒暴露。本文發現通過情緒beta(即對沖基金對情緒波動的暴露)排序分組的對沖基金組合,最高與最低組的月度風險調整后的收益差值為0.59%,在管理能力強的基金中該收益差值更加顯著。此外,約10%的對沖基金具有情緒擇時能力,其情緒擇時能力與基金的情緒beta以及基金業績正相關。本文的研究表明,優秀的對沖基金能夠通過預測及利用投資者情緒變化來獲取高收益。
1. 背景
非理性投資者的情緒是易變的。情緒的變化不僅會導致錯誤定價,還會導致套利行為的減少。本文專注于情緒對套利者業績表現的影響。特別地,我們研究了對沖基金收益與對沖基金應對情緒變化的交易策略的異質性之間的關系。
對沖基金的策略通常無法直接觀察到。然而,在情緒波動期間,套利者策略的差異會導致對情緒的暴露出現分化,因此策略的情緒暴露可以直接用來衡量其如何應對情緒變化。本文發現對沖基金的情緒beta與未來收益之間存在正向的橫截面相關性。根據1994年至2018年間的4073只權益對沖基金,該結果在統計及經濟意義上均顯著。
2. 數據
2.1. 對沖基金
本文的對沖基金樣本來自于Lipper TASS數據庫。TASS將對沖基金分為11種策略類別,由于本文的情緒指標主要對應美國股市,因此本文主要考慮投資范圍為美股的對沖基金。我們剔除每只基金在新加入數據庫后的前12個月內收益率,只選取以美元匯報月度凈收益率、并且允許月度或者更高頻率贖回的基金。此外,刪除重復的基金,以及管理規模低于500萬的基金。最后,要求每個基金至少有30個收益樣本。經過篩選后,我們樣本包含1994年至2018年的4073只對沖基金,樣本分布及特征如下表所示。
2.2. 情緒變化
我們主要使用Baker-Wurgler情緒變化指數衡量情緒波動。Baker and Wurgler (2006)復合6個指標衡量市場整體的情緒:封閉式基金折價率,市場換手率,IPO數量及上市首日收益率,新發股數及股利溢價。情緒指標首先對這些指標使用主成分分析,然后對宏觀經濟變量正交來剔除經濟周期的影響。為了衡量投資者情緒在時間維度上的變化,Baker and Wurgler (2007)使用這些指標變化的第一主成分構建了月度情緒變化指數。如下圖,樣本內月度情緒變化指數的均值為-0.50,標準差為1.39,25%及75%分位數分別為-1.38及0.47。
為了穩健性,我們還使用兩個情緒波動指標,分別為密歇根大學根據家庭信心調查構建的消費者情緒指數,以及Da, Engelberg, and Gao (2015)根據網絡搜索關鍵字構建的FEARS指數。Baker-Wurgler情緒變化指數與密歇根消費者情緒指數正相關,與FEAR指數負相關,這是由于后者反映了投資者對經濟狀況的恐慌程度。
2.3. 風險因子
為了衡量風險調整后的收益,即alpha,我們控制了常見的風險因子,包括權益市場因子,規模因子,10年期國債收益率變化,信用風險溢價變化,三個債券、貨幣、商品的趨勢跟蹤因子。我們還控制了通貨膨脹率、違約溢價,并且發現對這些因子的暴露與對沖基金的收益率顯著相關。進一步地,我們加入了動量因子,因為Griffin and Xu (2009)發現對沖基金使用動量策略。最后,我們控制了非流動性風險。整體上,Baker-Wurgler情緒變化指數僅與三個風險因子微弱相關,分別為權益市場因子,規模因子,及通貨膨脹因子。
3. 基礎結果
3.1. 排序組合
我們首先使用排序組合檢驗情緒beta與對沖基金收益之間的關系。從1996年12月起,使用36個月的滾動窗口估計基金的情緒beta(即在情緒變動指數上的載荷),按照情緒beta將對沖基金分為10組,構建等權組合,然后衡量組合在下個月的收益率。
在控制常見風險因子后,將基金的超額收益對情緒變動指數回歸,衡量每只基金的情緒beta。滾動窗口可以用來估計beta值在時間序列上的變動。在月度t,使用36個月滾動窗口內的至少30個收益樣本,進行如下回歸:
跟蹤組合構建后下一個月的表現。將每個分位數組合的超額收益對Fung-Hsieh七因子、動量因子、流動性因子進行回歸,估計得到alpha。相應地,最高組和最低組的alpha差值就體現了可歸因于情緒beta的收益差異。在檢驗中,我們使用帶2階滯后的Newey-West (1987)標準差估計t統計值,其中滯后期數根據對沖基金月度收益的自相關性確定。
下表展示了情緒beta分組的對沖基金組合的超額收益及alpha。情緒beta最高的組合的平均超額收益為每月0.58%(t值為3.48),alpha為每月0.51%(t值為2.98),表明顯著正向的超額收益,而情緒beta最低的組合超額收益為每月0.27%(t值為1.77),alpha為每月-0.08%(t值為-0.51)。最高與最低組合的收益差值為0.31%每月(t值為3.16),在經濟及統計意義上均顯著為正。從風險調整角度來看,最高與最低組合的alpha差值為每月0.59%(t值為3.55)。雖然組合的收益并不隨著情緒beta嚴格單調,但是情緒beta最高的三個組合也是超額收益最高、alpha最高的三個組合。因此,分位數組合的檢驗結果說明情緒beta與對沖基金的超額收益及風險調整后alpha均顯著正向相關。
下圖展示了最高與最低組合之間的月度alpha差值。alpha的月度差值在2/3以上的樣本內都為正。累計alpha的差值也呈現出持續差異。
3.2. Fama-MacBeth回歸
為了控制已知因素對對沖基金收益的影響,我們使用Fama-MacBeth (1973)橫截面回歸的方法,將基金的超額收益或者alpha對情緒beta及其他基金特征及風格變量進行回歸,回歸模型如下:
其中,情緒beta使用過去36個月滾動窗口估計。
橫截面回歸結果如下?;鸪~收益對情緒beta的回歸系數為0.17(t值為3.03)?;餫lpha對情緒beta的回歸系數為0.14(t值為3.31)。這些結果與分位數組合的結果相一致,表明情緒beta可以正向且顯著地預測對沖基金的橫截面表現。
4. 如何解釋情緒beta與基金表現之間的關系?
本章探究了可能解釋以上結果的兩個原因,這兩個解釋并不是完全互斥的。
4.1. 基于風險的解釋
第一個為基于風險的解釋,高情緒beta對沖基金的優異表現來自于持有高情緒beta股票,這些股票由于正向的情緒風險溢價而具有更高的收益。
我們將情緒beta分組的對沖基金收益差值對一個可交易的情緒因子進行回歸。該情緒因子使用股票市場構建,為根據Baker-Wurgler情緒beta分組的最高和最低組收益差值。在我們的樣本期內,可交易的情緒因子的均值為0.28%(t值為2.06)。
在控制了對情緒因子及其他風險因子的暴露后,最高最低的對沖基金組合收益差值為每月0.56%(t值為3.54)。將該結果與前文未調整情緒因子時估計得到的基金alpha(即每月0.59%,t值為3.55)比較,可以看到高情緒beta對沖基金的優秀表現在控制了情緒因子后僅降低了0.03%。因此,我們關于對沖基金的結果并不能完全由情緒beta與股票收益之間的關系所解釋。這個結果還表明,高情緒beta的對沖基金并不是僅僅持有正向的情緒beta股票。他們的高情緒暴露主要來自于復雜且動態的交易策略。
4.2. 基于能力的解釋
第二個為基于管理能力的解釋,高情緒beta基金的優秀表現來自于管理者的能力。
在前文中我們發現,在控制了各種風險因子后,根據情緒beta排序分組的最高的三個對沖基金組合(尤其是最高組)呈現出經濟及統計意義上均顯著的正向alpha,而其他對沖基金基本沒有alpha。
4.2.1. 對沖基金能力與情緒beta-基金表現關系
文獻已經發現了與管理能力相關的對沖基金特征,如高管理費、采取高水位線條款(high-water mark)、更長的鎖定期及通知期等。進一步地,Titman and Tiu(2011)還基于基金收益對風險因子的暴露,提出基金經理能力衡量指標。根據該指標,低能力的管理人,他們對自己使用主動策略產生alpha的能力缺少自信,選擇在系統性風險上暴露更多。這表明低能力管理人的基金相對系統性風險因子具有更高的R方。相比之下,高能力管理人的R方更低。
與能力解釋相一致,我們發現高情緒beta對沖基金的出色表現在管理能力高的對沖基金中更強。根據Titman-Tiu基金能力指標,將對沖基金分為兩個子樣本,在高管理能力基金中,高情緒與低情緒beta基金的收益差值為0.41%(t值為4.07),alpha差值為0.71%(t值為4.02),而在低管理能力基金中收益差值平均僅為0.25%(t值為2.07),alpha差值為0.46%(t值為2.30)。這些結果表明,情緒beta與基金表現之間的關系在高管理能力的對沖基金中更加顯著。
類似地,在更有經驗(基金規模及成立年限)、管理費更好、采取高水位線條款、具有鎖定期、更長的通知期的基金中,情緒beta與基金表現之間的關系更強。
4.2.2. 情緒擇時
為了考察在情緒波動時提高基金業績的具體管理能力,我們檢驗了對沖基金是否可以對投資者情緒進行擇時并且相應調整其持倉。
我們首先檢驗對沖基金的情緒擇時能力。我們根據經典的Henriksson and Merton (1981)市場擇時檢驗建立了情緒擇時模型。由于情緒變化指數本身并不能反映投資收益,我們檢驗了對沖基金對可交易情緒因子的動態變化,可交易情緒因子為最高與最低情緒股票組合的收益差。
我們在單個基金層面進行檢驗,而不是在對沖基金指數層面進行檢驗,因為并不是所有的基金都會具有情緒擇時能力。更重要的是,我們關注對沖基金情緒擇時能力的差異是否與基金情緒beta以及業績表現的橫截面差異相關。對于每個具有至少30個月度收益率的基金來說,我們進行如下情緒擇時回歸:
其中,?sentiment為情緒變化指數,sent-factor為通過股票情緒beta構建的可交易情緒因子,變量I為啞變量,當可交易情緒因子高于時間序列均值時取1,否則為0。系數γ衡量基金經理的情緒擇時能力。具有對投資者情緒擇時能力的基金經理,在可交易情緒因子收益高的時候,會增加基金對可交易情緒因子的暴露,從而帶來正向的回歸系數γ。因此,我們將γ稱作情緒擇時系數。
為了驗證我們情緒指標的合理性,我們考察了情緒擇時系數與對沖基金業績之間的關系。如果情緒擇時系數至少部分刻畫了真正的擇時能力,其應當與基金的業績呈現正相關性。
下表展示了情緒擇時系數γ的t值的橫截面分布。在樣本中,13.82%的基金的t值高于1.65(即在正態分布下5%的右側顯著性水平),而只有2.77%的樣本t值低于-1.65(即正態分布下5%的左側顯著性水平)。因此,分布的右側比左側更加肥尾,表明正向的情緒擇時系數比負向的擇時系數更加突出。在三種抽樣方法下該結論仍然成立,表明高情緒擇時系數不太可能是單純運氣的結果。
然后,我們檢驗情緒擇時是否與對沖基金在橫截面上的情緒beta相關。我們發現這個兩個變量顯著正相關。該結果表明,情緒擇時越強的對沖基金傾向于具有更高的情緒beta。
最后,我們發現情緒擇時系數確實影響了對沖基金的業績表現。將未來一個月的基金表現對情緒擇時系數進行Fama-MacBeth回歸,不論使用超額收益還是alpha作為回歸因變量,情緒擇時能力的系數均顯著為正。同時,情緒beta仍然與對沖基金的業績呈現強相關性。
因此,我們發現具有正向情緒擇時能力的對沖基金具有更高的情緒beta以及更好的業績。然而,情緒擇時能力似乎只能夠部分解釋情緒beta對基金業績的影響,還需進一步地研究。
5. 總結
本文研究了對沖基金對情緒波動的暴露,即情緒beta,與基金業績的關系。對沖基金使用的不同情緒交易策略可能導致它們在情緒暴露上的橫截面差異。我們的研究表明,對投資者情緒變化具有高度正向暴露的對沖基金能夠顯著取得更好的業績。根據情緒beta排序分組的最高與最低組的風險調整收益達到月度0.59%(t值為3.55)。
我們進一步探究了產生該現象的兩種可能的解釋。我們的分析表明情緒beta與基金收益之間的關系在管理能力強的對沖基金中更加顯著。此外,我們在部分樣本中發現情緒擇時能力,這些具有情緒擇時能力的管理人表現出高情緒beta及高alpha。因此,雖然情緒波動可能減弱套利行為,但是熟練的套利者能夠從中獲利(即通過預測情緒的變動)。

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