替代数据的情况

近年来，全球对冲基金行业出现的主要趋势之一是量化策略的日益成熟和普及，其中一些策略正在推动机器学习算法的发展，以期发现新颖的来源。的阿尔法

由于计算机处理能力的提高，机器学习策略正在迅速发展。但是，要想有效发挥作用，管理人员需要为他们的模型提供良好的数据集。

在由CME市场技术和数据服务总监Stewart Jardine主持，NNIP（荷兰投资经理）自动智能投资主管Rani Piputri主持下的“数据未来”会议上，他谈到了如何定义一个好的选择数据集取决于一个人的投资过程。皮普特里说：“我们找到了一些替代数据提供商，它们可以为我们提供很好的股票分析师估计。”

她补充说，使用替代数据集的基金经理必须仔细考虑替代数据的成本。如果股票数据集的成本为50万美元，那么根据投资组合的规模，一个人需要产生多少阿尔法来支付该成本？

令人信服的是，这些数据集可以提供在市场上寻找较低风险的alpha的圣杯，但实际情况却大不相同。如果管理人员不遵守如何使用替代数据并了解他们如何添加到投资组合中，则成本可能会迅速上升。

Piputri补充说：“一些替代数据可以很好地给您发出空头信号，但同样，这取决于您在策略中做空多少。”Christophe Boucher教授是荷兰银行（ABN AMRO）投资解决方案定量研究与策略主管。他警告说，机器学习模型在某些但并非所有金融领域都很有用，例如选股或风险管理，以将市场划分为不同的风险体系。

他列举了债券的影子评级，没有评级机构的公开数据以及为企业开发ESG评分模型的情况，这是银行最近一直在研究的两个领域。

在过去的几年中，有四个关键因素有助于机器学习的有效性。正如小组所解释的，这些包括：

•研究和资金；•增强的云计算；•由快速发展的在线社区开发的代码库；•数据量。

首先是策略还是数据集？对于希望分配给定量基金的投资者而言，关键问题之一应该是经理如何看待数据。他们是否收集替代数据以希望他们的算法能找到一些东西？“如果是这样，”布歇教授说，“这是一个非常糟糕的过程。它会产生高度虚假的结果。当您使用替代数据时，您需要确定的假设才能探索。”

这很重要，因为数据挖掘很容易导致过度拟合的风险-机器学习模型会在其中发现不存在的相关性。替代数据集很有用，并将继续使用，但应将其用于产生想法，而不是构成策略的基础。

确实，正如专家小组解释的那样，除了过度拟合之外，alpha衰减也是一种风险。

尽管在过去的十年中，替代数据提供者在对其进行回测时可能已经产生了良好的alpha值，但是当将其出售给基金经理然后应用到当前市场时，他们可能会发现根本没有多少固有的alpha值在数据集中。因此，必须谨慎，替代数据集中仍然有信号要购买。

此外，拥有过于精确的数据并不一定会改善其交易策略。毕竟，如果其他市场的看法不一致，那么就不可能产生正回报。

使用替代数据集具有巨大的优势，但肯定存在风险，投资者应注意这些风险。

投资者对对冲基金表现的见解

阿姆斯特丹投资者论坛的主要特征之一是衡量机构配置者在当前气候下如何考虑替代方案。去年对冲基金来说是艰难的一年。对冲基金研究公司（Hedge Fund Research Inc.）的数据显示，按基金加权平均，整体表现平均下降了-4.1％。当被要求投票时，有69％的AIF听众表示，他们对2018年对冲基金的业绩感到失望。

尽管如此，在2018年12月市场动荡的背景下，2019年可能成为活跃交易者的一年，并使对冲基金有机会增强其对投资者的价值主张。

正如Tudor Investment Corp的创始人兼CIO Paul Tudor Jones最近对彭博社所说的那样，2019年成为交易者的时机可能比仅持有股票更合适。“我不知道我们是否会有大量趋势。这可能是一个非常动荡的时期，来回频繁，”他说。自全球金融危机以来，波动性的下降确实伤害了对冲基金。中央银行根本没有提供帮助。

Per Ivarsson是RPM的执行副总裁兼投资管理团队的负责人。RPM是瑞典的资产管理公司，专注于定向投资策略，特别是托管期货和全球宏观经济。

在由Ivarsson的Blue Topaz创始人兼执行合伙人Andrea Marmolejo主持的“ Investor Insights”小组的发言中，他说：“如果我们用来赚钱的投资经理们的趋势是积极的，那么他们往往会因减少刺激措施而被打破。如果它们是负面的，那么它们就会被刺激增加的预期所破坏。”

这使性能非常具有挑战性，因为市场没有倾向于基于基本面进行操作。它们受到中央银行干预的支撑。他们没有改善经济，反而夸大了资产价格。专家小组说，这种情况持续的时间越长，崩溃发生的可能性就越大。

他们说，从需求的角度来看，没有足够的资金投入并润滑实体经济。

Marcus Storr是FERI Trust的另类投资主管。目前，特别有两个因素与他有关。毫不奇怪，第一个是持续的英国退欧不确定性，第二个是基础资本市场的流动性。

Storr表示，在第四季度，一些公司债券的交易价格为30、40个基点，“这是巨大的”。“如果我们分配给经理，而他们被迫在赎回价扩大的时候进行赎回以处置资产，那不过是纯成本。这就是我所担心的。”

听众被问到：在交易市场时，您要寻找的主要功能是什么？

结果如下：

•价值– 25％•市场中立– 35％•低波动性– 7％•通货膨胀保护– 4％•增长– 29％

增长机会突出，但随着股市暴跌以及2019年全球经济增长的不确定性，市场中立成为首选选择，因为投资者希望减少方向性并对冲投资组合以应对预期的低迷。

Kempen Capital Management首席信息官CIO Lars Dijkstra在第二个“ Insight Insights”小组上发表讲话时表示，去年多头/空头经理的表现不佳。KempenCapital Management专注于利基市场的专业对冲基金策略。他说：“我们喜欢具有高度复杂性的经理。”“结构化信贷就是一个例子，我们选择了一群强大的经理，以及那些运行与保险挂钩的证券和长期波动性策略的经理。”

在考虑采用新策略时，投资者必须应对的问题之一是如何自信地确定最终将成为十佳表现的管理者。正如荷兰银行（ABN AMRO）投资解决方案业务发展主管Marianne Dernies指出的那样，2017年与2018年之间的区别在于，收益分散不仅发生在战略之间，而且在战略内部；符合UCITS的股票基金分散高达70％。

GAM投资经理Susanna Wallis解释说，GAM在选择经理时要考虑三个主要因素：他们执行该策略多长时间了？随着时间的推移，alpha是否可持续？第三，公司稳健吗？

她说，团队中的专家很重要。“我们实际上喜欢分散（收益）。例如，2015年8月有利于波动性策略，2011年有利于结构化信贷等。您必须了解不同策略的个性才能胜出，” Wallis说。

由AIMA首席执行官Jack Inglis主持的小组讨论中的一个观点是，开发定制投资解决方案的持续重要性，以试图为最终投资者产生最佳的风险/回报。这导致了剥离，管理人员被选择经营其战略的子集，例如亚洲股票。根据瓦利斯（Wallis）的说法，GAM资产基础的75％现在分配给自定义的托管帐户。

ETF在动荡的市场中仍然具有韧性

资产分配者开发定制解决方案的愿望是在主动与被动投资之间的争论仍然存在的时候出现的。过去十年来，中央银行干预的后果之一是使股票在高速轨道上流动。去年第四季度的波动确实推动了标普500指数的收盘，该指数在年底前下跌了-4.38％，但已经强劲反弹。在2009年至2017年之间，该指数为投资者带来了15.65％的年化收益率。

当所有需要做的就是使用精选的低成本，高流动性ETF在各种指数上持多头头寸时，为什么要为活跃股票多头/空头经理支付2/20的费用呢？

Lyxor ETF研究主管Marlene Hassine Konqui在一场引人入胜的小组辩论中，题为“趋势和挑战推动ETF市场增长”，强调了投资者最近对ETF的看法是如何改变的，这与根深蒂固的市场观念相反，即ETF是第一种当市场压力很大时就被抛弃。

Hassine Konqui解释说，2018年主动股权和固定收益经理的表现都很差，在欧洲，这是首次，“被动流动超过了主动流动。不仅是过去几年的股权投资，还有固定收益。”

从2018年7月开始，股票对冲基金中的alpha生成反转，最终在12月造成重大损失。对冲基金研究公司（Hedge Fund Research）的数据显示，过去12个月中，固定收益策略的平均回报率为-1.23％。

研究表明，如果积极管理的固定收益基金在3到6个月内没有表现出色，就会开始出现资金流出。

“ 2018年是我们第一次在固定收益市场中观察到这种现象，” Hassine Konqui说。“我认为在使用固定收益ETF进行投资组合分配方面已经取得了一些进展。

“在2018年第四季度的市场调整期间，我们看到了另一个有趣的发展。通常，人们可能希望人们首先在一个困难的市场中出售其流动性高的ETF。然而，在第四季度，主动基金净流出1亿欧元，而被动基金净流出60亿欧元。”

这与人们认为市场经历低迷时被动资金会增加趋势的看法背道而驰。相反，在第四季度，被动基金表现出了弹性。Hassine Konqui认为，这是一个新现象，应该使投资者放心ETF在全球金融市场中的作用。