专家意见能创造ALPHA吗?---Alpha is Volatility*IC*Score

在金融学的课堂里,Markwitz,Sharpe,Fama主宰课堂内容,强调Passive Management

Grinold Richard UC Berkerley 写完‘Active Portfolio Management“书后,离开了讲台,来到WS,担任Barclay 的研究部Head.该书成为华尔街市场人士积极管理的理论指导。

他提出Alpha is Volatility*IC*Score。专家积极管理创造的ALPHA,由三部分构成。(1Score.专家对预测指标的信心。(2)市场的波动率。波动率高,创造的超额预期收益高。(3IC(信息系数,Information Coefficient.IC反应了专家预测能力。

Alpha高低决定了专家(基金经理)战术性配置(Tactical Asset Allocation)的积极程度。换句话说,低Alpha的经理不必要频繁买卖。下图说明衡量TAA能力可分为三个步骤。

STEP 1 Score

第一步是专家认为对象被高估或低估的程度。可以将专家对行业或者股票的意见分为五个等级系统。等级 1表示将有10%的股票或者行业被极端低估,强烈推荐买入;等级 2表示有20%的股票或者行业被轻微低估,推荐买入;等级 3表示一个中性市场,有 40%的股票或者行业估值合理,持有;等级 4表示有20%的股票或者行业被轻微高估,推荐卖出;等级5表示有10%的股票或者行业被极端高估,强烈推荐卖出。

等级

5

4

3

2

1

分布

10%

20%

40%

20%

10%

建议

强烈推荐卖出

推荐卖出

持有

推荐买入

强烈推荐买入

股票或者行业等级D的期望E(D)=3,标准差为o(D)=1.1。专家的把握用Score表示,对于推荐买入的股票,其Score=[E(D)-2]/ o(D)=1/1.1. 强烈推荐买入股票,其Score=2/1.1.

STEP 2 Volatility

如果股票市场的波动率Volatility18%,则推荐买入的股票对平均水平的偏离= Volatility*Score=18%/1.1=16%,强烈推荐买入股票偏离32%

STEP 3 IC

依专家的预测能力进行调整。实际股票对基准的偏离(Alpha),还必须对依专家的预测能力IC调整。Alpha is Volatility*IC*Score。如果专家的IC=0.1,则推荐买入股票带来的Alpha= Volatility*IC*Score=16%*0.1=1.6%.如果专家的IC=0.2(水平更高),Alpha=3.2%.

对于IC=0.1的专家,其强烈推荐买入的股票=16%*0.1*2=3.2%.

{IC可由历史数据估计,即专家预测股票的等级与最终股票的Alpha相关系数。}

 

IR=IC*

Alpha反应了战胜基准的程度.Grinold(<<积极投资组合管理>>)提出了一个关于Alphat统计量Information Ratio,即是否显著战胜了基准.该指标=IC*.即有能力的经理战胜基准的显著程度还与T有关.T有两层含义: 1)持有时间.2)持有品种数量.即如果多推荐几个股票,有能力的基金更能从总体上战胜能力低的.