WorldQuant大学教授推出“全天候”交易方式的系统化对冲基金

全天候

总部位于洛杉矶的 TrueRisk Capital 是一家新成立的全系统 CTA 经理,该公司交易由联合创始人兼首席量化师 Rito Bhattacharyya 在近九年的时间里开发的一系列基于算法的期权和期货策略。

该公司于 7 月推出了一个单独管理的内部资金管理账户,正准备在本月晚些时候推出其第一个策略 TrueRisk 市场波动基金。

TrueRisk 代表了创始人 Bhattacharyya 自己直接管理客户资产和应用他的模型的开始,之前曾担任多家对冲基金的顾问,担任首席量化师或量化研究负责人,以及将模型授权给超过全球数十家资产管理公司。

2015 年,Bhattacharyya 成立了 TrueRisk Labs,这是一家面向投资经理的数据和机器学习信号供应商。他还是 WorldQuant 大学的教员,该大学是由前千年管理统计套利投资组合经理 Igor Tulchinsky 建立的金融工程教育计划。

TrueRisk 于 5 月推出,内部资本为 400 万美元,其中约 100 万美元已在独立管理的账户中启动并运行,该账户于 7 月开始交易。

现在,该公司正准备在本月晚些时候推出其主要战略 TrueRisk 市场波动基金,初始资产为 250 万美元。波动性收益策略主要关注股票市场,但该模型也可以通过固定收益版本适应更广泛的机构投资者兴趣。

同时,剩余的 50 万美元资产将用于为系统性的美国股票多空策略开设一个单独的管理账户,并将在年底前推出。该策略将重点关注市值在 10 亿美元或以上的美国公开交易股票,使用机器学习算法获取公司信息和市场情绪信息以及社会信号。

全天候进场

该公司的主要 TrueRisk Market Volatility Fund 围绕三个算法系统构建,并提供首席执行官、首席信息官和联合创始人 Kaushik Saha 所描述的“全天候回报流”,与典型的管理期货策略相比,它可以在“更多场景下更稳健”地进行交易.

拥有超过 25 年投资经验的 Saha 在 Hercules Investments 遇到了 Bhattacharyya,在那里他领导了公司流动性替代战略的设计、实施和定位。

Saha 于 1997 年在 Freddie Mac 的投资组合团队开始他的职业生涯,为抵押贷款购买的内部定价建立随机估值模型,后来在 Barclays Global Investors、NewFleet Asset Management 和 Black King Capital 担任量化管理职务,他曾在那里担任合伙人-创始人兼首席信息官。

“这个策略的独特之处在于它由三个独立的算法系统组成,”Saha 告诉 Hedgeweek。

被称为“差分进化优化”的复杂的三系统算法结合起来为投资组合配置期权执行和进入和退出参数。

“我们的策略是定量的、系统的、全自动的,包括交易策略的生成、分配、风险管理,甚至交易执行——我们有手动和自动选项来实施交易执行,”他解释道。

如果指数出现剧烈波动,同时波动率飙升或上升,系统三将启动并帮助平衡系统一和系统二。

一个可行的选择

Saha 和 TrueRisk 的首席运营官 Vishal Olson 还讨论了在冠状病毒大流行期间推出新战略的一些挑战和机遇,并反思了投资者对量化基金不断变化的情绪。

奥尔森回忆说,大约 15 年前,机构投资者传统上不赞成多少完全系统的所谓“黑匣子”策略。但他观察到,随着管理期货策略获得动力,这种谨慎的立场近年来发生了变化。

“在过去的十年里,很明显,那些更量化或 100% 量化的策略,从决策中去除人为因素或自由裁量因素,比自由裁量波动策略更可行,尤其是在危机时刻或肥尾事件中,”奥尔森告诉 Hedgeweek。

在加入 TrueRisk 之前,Olson 拥有约 15 年的市场经验,共同创立了 Holson Alternatives,这是一家旨在为机构投资者和基金提供服务的第三方营销商,此前曾担任多个咨询角色,对 CTA 进行尽职调查、对冲基金和基金中的基金。

红旗

他指出,2018 年 2 月的 VIX“爆炸式”以及 2020 年 3 月 Covid 危机开始时的市场漩涡震撼了某些自由裁量的空头波动率策略,当时美国股市在更短的时间内下跌了约 35%比以往任何时候都好,后来以同样快的速度反弹。

奥尔森补充说:“那些倾向于幸存下来并度过这些肥尾风险事件的策略要么是 100% 定量的,要么主要是定量的,”奥尔森补充道,而萨哈则表示,在他看来,趋势跟踪或基于股票波动的策略带有自由裁量因素的策略预示着“各种危险信号”。 

注意到自动化交易如何让市场变得比以往任何时候都更快,资产和行业的波动越来越接近边缘,萨哈在讨论系统性投资与自由裁量投资的相对优点时,在锋利的铅笔和粗笔之间进行了类比。 

“如果你使用锋利的铅笔,你就是在逐分钟、逐秒地重新计算,并得出精确的数字来做出决定。但是一旦你引入了一个自由裁量的元素,你就会更多地谈论观点和意见,而且你使用的是粗笔,而不是锋利的铅笔,”他解释道。

“一旦发生这种情况,你就错过了,比如说,你可以做出的四个决定中的两个,因为你对自己所做的两个决定感到满意,而你决定放弃另外两个。或者有两笔交易对您不利,因此这两笔交易的损失会影响您对接下来两笔交易的看法,因此您应退出。”

Saha 说,该模型以机构满意的杠杆率运行,并补充说,这种机构指导的杠杆使该策略能够将平均回报目标定在 20 岁以下。他补充说,这个单独管理的账户——已经运行了一个多月——已经产生了正回报,这主要是由于波动性保持在区间范围内。

“一些经理可能经常尝试在进展良好的情况下尽可能多地使用可用的利润来提高他们的回报。我们的系统经过精心设计,可以最大限度地利用这些选项,”他继续说道。

“上涨的市场就像一根可以反弹的橡皮筋,同样,当波动率过低时,人们必须注意突然的冲击会导致波动率飙升,因为它们是从较低的水平开始的。

“我们还没有以任何明显的方式看到这一点。我们拥有三个系统,第三个系统将抵消那些潜在的波动率峰值,因此我们可以更轻松地呼吸。到此为止,太好了。”

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休·利斯克
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对冲周刊编辑