第2章："安全"避险资产与第二轮下跌
现代投资组合理论的形式起源可追溯至 Markowitz（1952）的研究。在这一框架中，风险与波动率是同义词。你的投资组合路径越颠簸，最终结果的不确定性就越大。一个静态投资组合变得更危险的方式只有两种：要么组合中的个别资产变得更波动，要么它们之间的相关性上升。波动率和相关性都包含在资产收益的协方差矩阵中。假设你的协方差矩阵中的各项随时间平稳变化，那么你应该能够对投资组合风险的变化做出反应，动态减少对组合风险瞬时影响最大的那些资产的配置。这些资产被认为相对于投资组合具有最高的边际风险。许多资产管理人，尤其是量化股票对冲基金，声称他们可以通过无缝调整投资组合权重来"瞄准"波动率。但是，当一个系统性风险因子几乎毫无预警地运动时，这些基金又该如何应对？大数定律在你投资组合中的所有资产都暴露于少数几个风险因子时并不太管用。正如我们在本章中将展示的，风险的性质可能随时间发生剧烈变化，使动态再平衡策略完全暴露在风险之中。看似安全的资产在绝对和相对意义上都可能变得危险。这意味着经典的方差-协方差矩阵方法可能在最糟糕的时刻无法捕捉风险。我们的策略是聚焦于一系列案例，在这些案例中，某资产或策略的历史收益序列中风险并非即刻可见。怪物凭空出现。本章是全书的引子，后续章节中我们将探讨在无序市场中管理风险的实用方法。
在投机性泡沫期间，波动率反常地趋于下降。泡沫的形成本应作为警示信号，但往往被投资者的自满所掩盖。随着期权市场对远期风险进行折现，隐含波动率也可能走低。对一个市场新人而言——一个没有经历过上次危机的人——这一切似乎都完全合乎逻辑。在短期范围内，波动率似乎具有持续性，然而在长期中，它是周期性的。这一切与极端事件对冲有什么关系呢？如果你能识别出过度杠杆化的投资者所持有的资产，你就可以买入这些资产的期权。这些期权在泡沫破裂前通常会很便宜。已实现波动率未必是潜在风险的先兆。我们将在第2章中提供一些逆向期权买入的轶事证据。我们还将以1987年的投资组合保险危机为例，说明拥挤的再平衡策略可能与拥挤的个股头寸或公司债券头寸一样危险。
马特洪峰
2011年欧元危机之后，瑞士国家银行（SNB）对瑞士法郎（CHF）兑欧元（EUR）实施了单边汇率挂钩。如果没有这一汇率下限，瑞郎可能已经飙升至与欧元平价附近。投资者长期以来一直认为，相对于欧盟中一些"外围"国家（如希腊和葡萄牙），瑞士是一个安全且稳定的经济体。因此，瑞士央行没有任何必要通过创造宽松信贷条件来吸引投资者。相比之下，欧洲央行（ECB）则被迫接受来自脆弱银行和主权国家的低质量抵押品，以换取循环信贷。EUR/CHF 汇率的下限被武断地设定在 1.20。每当瑞郎威胁要突破这一关口时，瑞士央行就会向市场注入更多瑞郎，或为投资者创造将资金移出瑞士的激励。这导致每当 EUR/CHF 接近 1.20 时，下行波动率就急剧下降，如图 2.1 所示。
图 2.1 汇率下限被移除前的 EUR/CHF 汇率
假设这一汇率下限是牢靠的，投机者就可以在 1.20 附近买入这一交叉汇率，这相当于买入欧元并卖出瑞郎。由于瑞士短期存款利率此时为负，买入 EUR 远期可能还带有正 carry。假设 EUR/CHF 即期汇率保持不变，持有 EUR 远期就能获得收益。其他投资者的推理是，瑞士法郎是一种理想的融资工具，因为借贷成本为零且与弱势货币挂钩。他们基本上可以免费借入瑞郎，并将资金投向别处。只要汇率下限还在，风险就微乎其微。但这个假设真的安全吗？2015 年 1 月 15 日，瑞士国家银行发布了一则简短新闻稿，在全球外汇市场引起轩然大波。他们宣布将"不再维持 1.20 的最低汇率"，同时将银行存款利率从 –0.25% 下调至 –0.75%。言下之意是，他们不再希望瑞郎与一个由脆弱且结构不平衡的经济体支持的货币挂钩。另一方面，降低利率意在通过惩罚持有瑞郎存款的投资者来缓冲公告的冲击。然而，这并没有起到预期效果。投资者在短短几分钟内就将欧元从 1.20 砸至 0.98。
通过图 2.2 这个更宽广的视角，我们可以看到 EUR/CHF 汇率在 1 月 15 日之前处于一个严重压缩的区间。有观点指出^1，外汇期权市场在汇率下限被移除前就已经预期到了突破 1.20 的可能性。然而，已实现波动率完全没有显示出风险加剧的迹象。恰恰相反，波动率似乎正在收敛至 0。
图 2.2 她走了
我们也可以从货币的每日波动区间来看待风险。在图 2.3 中，我们追踪了每日最高价与最低价之差随时间的变化。
图 2.3 EUR/CHF 的每日波动区间
对许多投机者而言，冲击是毁灭性的。Everest Capital，一家历史悠久的专注于新兴市场的对冲基金，在瑞郎事件中损失了其资产的很大一部分后，被迫清算了旗舰策略。令人震惊的是，一个规模达十亿美元级别的基金，竟然在你去办公室休息区吃一次零食的时间里灰飞烟灭！领先的宏观基金和自营交易台也遭受了重大损失。很可能的是，从 1.20 到 0.98 的几乎瞬间发生的变动，被那些遭受最严重损失的经理们的大规模去杠杆放大了。
Parkinson（1980）推导出了一个公式，将一系列交易日的最高价和最低价转换为波动率估计值。虽然该公式对收益的底层分布做出了一些假设，且不承认交易缺口的存在，但它是一种估算短期波动率的相对简洁明了的方式。由于我们每天可以获得一个额外的数据点，回溯窗口可以缩短。在图 2.4 中，我们追踪了基于区间的波动率随时间的变化。回溯窗口为 21 个交易日。
图 2.4 Parkinson 波动率估计值
投机者和瑞士央行的联合行动最初使 CHF/EUR 波动率下降，随后在 1% 附近徘徊。这是一个能让你昏昏欲睡的市场，或者说看起来如此。一旦汇率下限被移除，基于区间的波动率跃升至近 70%，随后在 5% 至 10% 的区间内稳定下来。
考虑到极端情况下已实现波动率五十倍的增长，传统资产配置模型在此次变动面前将会完全措手不及。我们可以用一个简单直观的框架来说明这一点。Treynor-Black 模型是极具影响力的资本资产定价模型（CAPM）的一个衍生模型。Treynor-Black（1973）建议如何将资金配置到一组"具有 alpha"的资产上，即预期能够产生与基准无关的正收益的资产。假设我们有一个资产，它与某个相关基准的相关性为 0。根据 Treynor-Black 模型，其权重应与波动率的平方成反比。当资产波动率上升时，最优组合权重会迅速下降。一旦你剥离了基准敞口，从优化的角度看，配置过程是稳健的。
如果你对瑞郎相对于欧元将走弱有相当高的信心，你就必须为这笔交易赋予一个巨大的 Treynor-Black 权重。0.01² 是一个极小的除数。这在 2015 年 1 月将带来灾难性后果，因为你将严重过度暴露于一笔亏损交易。有没有办法在坚持现代投资组合理论的同时回避这个问题？一个解决方案是将挂钩货币从系统中剔除。这虽然合理，但不够全面。它忽视了其他资产也可能经历突发且意料之外的波动率飙升这一事实。你无法堵住每一个极端不确定性通道。
事后看来，将挂钩货币从传统资产配置模型中移除是一个轻松的决定。然而，你的投资组合中可能还有其他资产会经历意料之外的极端幅度跳跃。我们不免要重复一次：你不能不断地把没有成功的资产从投资组合中剔除，否则你迟早会没有可投资的东西了。
在 2007–8 年金融危机期间，LIBOR 利率变得完全失控，如图 2.5 所示。波动率跃升至此前难以想象的水平。请注意，LIBOR 是伦敦市场上美元计价贷款的银行间拆借利率。合格银行之间大致以 LIBOR 利率互相借贷。该报价利率基于每日调查而变化。通常，1 个月或 3 个月 LIBOR 随 1 个月或 3 个月美国短期国库券利率的变化而变化。两者之间有一层利差以反映对手方信用风险，但这一利差往往较小且具有黏性，也就是说，利差的波动率通常非常低。然而，随着银行倒闭的可能性开始增大，利差严重脱锚。
图 2.5 1 个月期 TED 利差
渡边太太第一投资俱乐部
非挂钩货币也可能带来令人不快的意外。引言中描述的外汇 carry 交易，或称"渡边太太"交易，就是一个典型案例。外汇 carry 交易对许多投资者具有吸引力，因为在市场风平浪静时它能产生被动收益。俗话说："时间在你这边。"一个典型例子是澳元（AUD）/日元（JPY）交叉汇率。这两个国家通过强有力的双边贸易协议联系在一起，但汇率风险特征截然不同。如图 2.6 所示，澳大利亚收益率历史上一直处于高位，而日本利率自 1990 年代后期以来一直徘徊在 0 附近。许多投资者从事外汇 carry 交易：买入 AUD 远期，同时借入 JPY。这笔交易有两个收益来源：AUD/JPY 即期汇率的变化，以及澳大利亚与日本利率之间适当期限的利差所产生的收入。理论上，AUD/JPY 即期汇率的预期收益应为负，即它应当正好抵消远期所带来的 carry 收益。但实践表明情况并非如此。高收益货币的表现往往远优于均衡理论所预示的水平。在风险偏好环境中，这个交易稳步推进，持续产生利润。杠杆很容易应用于外汇，该策略最终变得过于拥挤。
图 2.6 上楼乘电梯，下楼跳窗户
收益曲线通常缓慢上行，偶尔被急剧且突然的下跌打断。在图 2.6 所示的 15 年样本区间内，收益分布呈 –0.5 的负偏态。这意味着负面意外的可能性远高于正面意外。如图 2.7 所示，30 日滚动波动率极不稳定。
图 2.7 AUD/JPY 交叉汇率的 30 日滚动波动率
2008 年波动率从 10% 跃升至近 90% 的变动几乎毫无预警。只有非常灵活的风险系统才能足够迅速地调整头寸规模以避免破坏性损失。
他人持有资产的风险
在本节中，我们提供一个关于第二轮下跌概念的具体案例。我们分析 2008 年 9 月和 10 月的两阶段下跌，并描述 10 月份标普 500 成分股在横截面上的出人意料的表现。在分析数据之前，我们需要做一些引言性的说明。我们从一个具有争议性的论断开始，部分是为了效果。"他人持有资产的风险"往往在学术界介入时上升。问题在于，机构倾向于将学术论文当作某种策略的"验证"。市场条件可能发生变化，部分原因是资金流入特定策略——这一观念并不总是被考虑到。讽刺的是，学术思想往往是经过丰富历史数据验证的优秀思想。然而，意识形态上的群体思维加剧了系统性风险。太多大型投资者的仓位方向相同。假设一位投资者在追加保证金通知后必须平仓。如果该投资者有大量库存需要出售，价格可能变动到其他投资者也不得不平仓相同头寸的程度。这可能导致损失的多米诺骨牌效应，尤其当系统中杠杆很高时。当情况真的糟糕到极点时，不存在所谓"安全"的股票。在下面的例子中，我们将展示蓝筹股在风暴中心如何变得极为危险。价值投资者可能会争辩说，如果你将投资期限拉得足够长，蓝筹股仍然是安全的。在极端情况下，你可能买入的是一家市值低于其清算价值的公司的股票。这意味着股价最终应当会反弹。然而，在月度时间尺度上，看似保守的投资可能对投资组合风险产生惊人的巨大影响。
以下是 2008 年金融危机的一个引子，一个简短的案例研究。图 2.8 描绘了 2008 年 9 月标普 500 当前成分股的隐含波动率变化。横轴上，我们追踪了指数中每只有期权交易的股票在 8 月底的 ATM 隐含波动率。纵轴上，我们展示了 9 月份每只指数成分股的隐含波动率的绝对变化。
图 2.8 第一轮下跌
回归线的斜率约为 0.5。这意味着高风险股票的隐含波动率上升幅度比看起来保守的股票大约高出 50%。这符合我们的预期。当波动率上升时，许多投资者通过减少高 beta 股票的敞口来降低投资组合风险。在这种情况下，高 beta 股票的跌幅甚至可能超出其历史 beta 所预示的水平。
如果说 2008 年 9 月是一个糟糕的月份，标普 500 下跌了 –9.08%，那么 2008 年 10 月就是戏剧性的高潮（见图 2.9）。雷曼兄弟违约时，VIX 最高达到 89.53。一些对冲基金进行了清算或冻结了客户资金，几家投资银行濒临违约。银行间借贷市场冻结，因为似乎没有人能确定其他人的偿付能力。最终，美联储及其他央行介入，以提供贷款的方式换取质量存疑的信用工具。严格的以市价计值会计被放弃。正如 John Hussman 所指出的（如 Hussman, 2013），这可能是 2007–9 年金融危机的关键转折点。最终，银行得以修复资产负债表并恢复常规业务。基于这一历史背景，我们在 10 月份重复了 9 月份的回归分析。我们的预期是回归线将保持向上倾斜。如果有什么不同的话，我们可能需要考虑高 beta 股票隐含波动率的爆炸式增长，这可能需要二次回归。结果恰恰相反。虽然所有股票都变得有毒，但以隐含波动率衡量，看似安全的股票跳升幅度最大。
图 2.9 第二轮下跌——清算时刻
回归斜率略微为负，为 –0.15。但即使斜率是 0，买入看似安全的股票——那些像强生公司这样的股票——的期权也会让你获得很好的保护效果。你能以更少的权利金支出获得同等水平的保护。这并不是说板块轮动的概念不合理。在有节奏的熊市中，短久期资产，如债券和拥有强劲资产负债表的高股息支付股票，确实往往表现优于大盘。除了最极端的案例外，股票的 beta 是具有预测性的。高 beta 股票表现最差，低 beta 股票则为投资组合提供锚定。重要的是要理解，像 CAPM 这样的标准模型在大多数情况下是对现实的合理近似。它们可能无法解释某些异象，如 Falkenstein（2012）所描述的低波动率溢价，但它们确实近似地反映了你的投资组合在抛售中可能的表现。问题不在于极端事件的持续时间，而在于其严重程度。然而，在大规模清算期间，投资者倾向于不加区分地抛售。甚至有冲动去卖出跌得最少的股票，以试图避免确认亏损。与此同时，跌幅最大的股票或许还能反弹。对于需缴税的投资者，Wilcox（2006）认为，兑现短期收益而让利润继续滚动是一种特别糟糕的策略。即使在不受限的场景中，等待亏损头寸回本也是一种心理算数，对你没有任何实际好处。另一方面，看起来风险较高的公司可能跌得太多，以至于没有多大卖出的意义了。我们能否从 9 月和 10 月的奇特走势中得出任何结论？在某种程度上，低 beta 股票在这波抛售中做了"补跌"。更有趣的是，可能正是 9 月的板块轮动导致了 10 月的异常走势。当风险资产首次下跌时，许多投资者卖出高 beta 股票，将资金重新投入看似安全的股票，以为他们在降低投资组合风险。到了 10 月，不再是选择性卖出，而是恐慌性清算。投资者手里有什么就卖什么。
我们如何利用这项研究中令人惊讶的结论？（目前）我们还没有发展出详细分析特定期权结构的工具。然而，我们可以说，在初始抛售后，买入那些隐含波动率尚未大幅上升的股票的期权是一个有前景的想法。我们想为市场仍然认为"安全"的公司购买保险。这些期权将相对便宜，但在大型清算期间很可能提供显著的保护。
更广泛地说，我们可以得出结论，极端市场不是正常市场的简单外推。继 Taleb（2007）之后，我们可以说传统统计方法的适用范围是有限的。它们无法描述那些对长期收益具有不成比例影响的极端变动。当市场状况严重恶化时，需要一种更全面的方法。我们需要以合理的方式结合经验、学术研究和我们自己的验证方法。叛逆精神有助于产生思路，但需要与严谨的测试方法相结合。我们希望尽可能准确地去理解事物，并在已知基础上继续发展。然而，我们不希望被过度约束。我们的主要目标是在正式学术理论不适用的场景中制定生存策略。
他人可能行为的风险
如果大量投资者使用相同的算法退出头寸，系统性风险也可能增加。风险不仅仅是人们持有何物的函数——它还是人们在市场出现大幅随机波动时可能做什么的函数。1987 年 10 月 19 日的黑色星期一，展示了市场对单一策略的过度依赖如何触发一场短期危机。如图 2.10 所示，在一个非常强劲的年份中途，标普 500 在 10 月 14、15 和 16 日分别下跌 –2.95%、–2.34% 和 –5.16%。进入 10 月 14 日时，1 个月历史波动率约为 19%，按长期历史标准来看并不突出。然而，在温和的 3 日下跌之后，标普 500 在 10 月 19 日单日暴跌 –20.47%。这相当于指数单日出现了 11 个标准差的波动！
图 2.10 "黑色星期一"聚焦
这一变动的幅度甚至在一张跨越黑色星期一前后各五年的长期图表中也清晰可见。图 2.11 显示了这一波动对长期走势的破坏性影响。
图 2.11 黑色星期一，鸟瞰视角
在 Burr（1997）中，Bruce Jacobs 认为，由 Leland、O'Brien、Rubinstein and Associates（LOR）最初开发的投资组合保险策略，是黑色星期一的主要原因。投资组合保险的灵感来自 Merton 在 1970 年代对期权定价的研究。Black 和 Scholes 在为欧式看涨和看跌期权定价时，依赖于资本资产定价模型作为灵感来源。Merton 使用更直观的复制方法重新推导了 Black–Scholes 公式。在任一时间点，期权可以被视为标的股票与短期政府债券的混合体。如果做市商卖出看涨期权而股价上涨，他可以通过买入更多股票来对冲期权对小幅变动的敞口。如果股票变得更波动，对冲成本将上升，因此看涨期权会变得更贵。
有趣的是，在 Merton 的框架中，期权是冗余的。在一个收益呈正态分布且成本很低的世界里，你可以通过在股票和无风险债券之间动态再平衡来创建一份期权。理论上讲，投资者可以在参与市场上涨的同时限制亏损，而不需要明确地购买保险。稍后，我们将展示 ATM 期权的隐含波动率倾向于在已实现波动率之上交易。这意味着，如果 Merton 的假设是正确的，那么从统计角度来看，期权是被高估的。平均而言，复制期权比直接购买期权更便宜。但也可能存在再平衡成本昂贵的时刻，比如在期权存续期内已实现波动率最终变得很高，且市场频繁反转。在反复震荡的市场中，动态复制要求你在低点反复卖出、在高点反复买入。然而，从长期来看，对冲会相对便宜，因为你将避免为（隐含/已实现）波动率价差支付额外成本。在风险事件发生后的好处会非常显著，因为你不会被强迫在需求最高的时刻买入期权。
由此产生了投资组合保险的概念。LOR 认为，如果一份指数看跌期权可以通过动态做空指数来复制，那么大型机构投资组合就可以通过一种策略来保护——每当指数跌到一定程度时卖出期货。看跌期权的 delta 随市场下跌而增加。同样地，LOR 策略将在指数期货上卖出足够的合约数量，以匹配理论看跌期权的 delta 值。我们怀疑"他人持有资产的风险"往往在学术界介入时上升。讽刺的是，学术思想往往是经过长期历史数据验证的优秀思想。问题在于，来自象牙塔的思想往往比那些源于实践经验的思想更容易被奉为教条。反过来，也可以说投资教条制造了系统性风险。当芝加哥商品交易所（CME）于 1982 年推出标普 500 期货合约时，理论变成了实践。该合约允许投资者以较低初始保证金做多或做空指数。随着交易量的增长，大型机构开始将期货作为对多项股票投资组合的对冲工具。LOR 现在可以大规模实施其投资组合保险策略。
我们很难在 Carlson（2006）关于黑色星期一的报告^2 上再做什么改进，因此直接引用如下。该报告以出奇生动的风格描述了各类市场参与者的行为，矛头直指那些在市场下跌时不断大量卖出期货的投资组合保险提供商。
周一的纽约证券交易所（NYSE）开盘时存在巨大的抛售压力，卖单数量远超买单数量（SEC Report 1988, pp. 2–13）。在这种情况下，许多做市商在第一个小时内未开盘交易。SEC 指出"截至 10:00 时，有 95 只标普成分股，占指数权重的 30%，仍未开盘"（1988, pp. 2–13）；《华尔街日报》指出，道琼斯工业平均指数 30 只成分股中有 11 只延迟了开盘时间（1987e）。股票市场指数的数值是根据成分股的最新报价计算的。在股票未交易的情况下，一些用于构建市场指数的报价是过时的，因此这些指数的数值并未下降到其应有的水平（SEC Report 1988, pp. 2–13）。相比之下，期货市场准时开盘，且面临巨额抛售压力。在现货市场报价陈旧而期货市场价格下跌的情况下，现货市场的股票指数与期货市场的指数之间出现了价差（Chicago Mercantile Exchange, Committee of Inquiry 1987, pp. 18–29）。据报道，指数套利交易者试图利用这一价差，在 NYSE 以市价单卖出股票。当股票最终开盘时，价格跳空下跌，指数套利者发现他们卖出的股票价格远远低于预期，并试图通过在期货市场买入来弥补。这一行为引发了价格的暂时反弹，但加剧了混乱（Brady Report 1988, p. 30）……在交易的最后 1 个半小时里，股票价格急剧下跌。道琼斯工业平均指数、标普 500 和 Wilshire 5000 在当日下跌了 18% 至 23% 不等，交易条件持续恶化（Brady Report 1988, Study III, p. 21）。标普 500 期货合约下跌了 29%（SEC Report 1988, pp. 2–12）。
在一次演讲后的评论中，SEC 主席据报道称："在某个时候——我也不知道是哪个时候——我会有兴趣与纽约证券交易所讨论一个临时的、非常临时的交易暂停"（Wall Street Journal 1987f）。
这一消息在下午 1 点后不久爆出，并在期货交易所引发了纽交所将会关闭的传闻，促使交易员进一步抛售，因为据报道他们担心市场关闭将把他们锁死在现有头寸中（Wall Street Journal 1987f）。
10 月 19 日的创纪录交易量使许多系统不堪重负。例如，在纽交所，交易执行延迟超过一小时才被报告，据报道这在交易员中引起了混乱。投资者不知道限价单是否已经执行，或者是否需要设置新的限价（Brady Report 1988, Study III, p. 21）。
周一的抛售据报道高度集中。前十大卖单账户占了期货市场非做市商成交量的 50%（Brady Report 1988, p. 36）；这些机构中有许多是投资组合保险提供商。一家大型机构在上午 10 点左右开始抛售大笔股票，当天卖出了 13 批，每批略低于 1 亿美元，总计 11 亿美元。
SEC 主席刻意的含糊其辞令人着迷。你几乎能感觉到当他讨论可能采取的行动方案时，汗珠从额头渗落的情形。更重要的是，风险之所以升级，是因为几乎所有"前十大卖单账户"都在做大致相同的事情。他们都在抛售标普 500，试图保护客户投资组合。与第二轮下跌的案例一样，我们的结论是风险具有高度的路径依赖性。如果大型投资者被同样地"编程"为对价格变动做出相同反应，波动率就可能几乎凭空出现。随着金融生态系统变得不那么多元化，自发性危机的风险也在增加。许多风险系统使用类似的输入数据，如波动率或市场中的交叉相关水平。这可能产生共同退出点，并在大量系统同时试图削减头寸时导致严重拥堵。再多的基本面分析也无法告诉你如何规避这些所谓的"闪电崩盘"。闪电崩盘取决于价格行为和仓位。那句格言——"市场的目标就是让尽可能多的人承受最大限度的痛苦"——在此处尤为贴切。对于低频交易者而言，唯一的防御手段是避免使用杠杆，或使用期权作为保险。唯一的解决方案是在你的投资组合中始终保持某种形式的廉价保险，并承认下一次崩盘的性质本质上不可预测。看起来奇怪的是，投资者对待他们做空倾向策略的关注度，与对待做多策略的关注度如此不对等。那些将所有对冲工作外包给 LOR 提供商的机构，很可能同时有多位经理以各种不同的方法管理着他们的多头投资组合。即便你无法预测下一次危机从哪里来，在管理风险时过度依赖单一算法也是不明智的。
历史重演
我们从 1987 年投资组合保险危机中学到了多少？从某些角度看，答案似乎是"并不多"。同样的理念每隔一段时间就会在金融市场上被重新包装。新一代人满怀信心地登场，却对历史的惨痛教训浑然不觉。当下最热门的似乎是风险平价策略，它与上一节描述的投资组合保险策略有着诡异的相似之处。过去几年里，许多领先的资产管理公司一直在提供风险平价基金。虽然风险平价策略的目标与投资组合保险不同，但它们产生与 LOR 模型相似的交易行为。最简单的风险平价版本在两个资产类别——股票和债券——之间配置。大宗商品和货币已被添加到策略的更新版本中。其论据如下：传统的战略配置将 60% 分配给股票、40% 分配给债券，其理由非常薄弱。这些权重最初被选中仅仅因为它们是整数，并且在金额上略微偏向股票而非债券。随着时间的推移，60/40 组合已成为市场惯例。无数的饼图就是按这种方式构建的，以至于投资者已开始相信底层的方法论一定是合理的。金融中存在一些做法，它们挑战理性理解——我们只是久而久之习惯了它们，并假设它们一定是正确的。风险平价的方法质疑这种 60/40 的配置，认为资本没有得到非常有效的利用，且从风险角度看，配给债券的比例过低。美国政府债券的已实现波动率通常不到美国股票已实现波动率的一半，这意味着 60/40 投资组合的表现将被股票主导。风险平价投资组合通过将债券组合杠杆放大 2 到 3 倍，使债券波动率与股票波动率匹配，从而规避这一问题。
图 2.12 以尽可能简单的方式实现了风险平价的思想。我们假设标普 500 期货是股票的合理替代，10 年期美国国债期货代表债券。接下来，我们使用 1996 年至 2015 年的周度数据考虑两种情况。第一种情况依赖静态的 60% 股票配置，其余 40% 配置债券。按周度频率将投资组合重新调整回 60/40 比例。第二种情况在设定权重时将股票与债券的 1 个月历史滚动波动率进行匹配。两种策略的已实现波动率均约为 10.5%，然而以黑色绘制的风险平价曲线表现远远领先。请注意，我们设置了风险平价组合的总杠杆，使得灰色线和黑色线的波动率相互匹配。
图 2.12 一个基本款风险平价组合的历史表现
多么惊人的表现！如果我们能将黑色曲线外推到未来，资产配置将不费吹灰之力。问题在于，风险平价可能受到选择偏差的污染。我们实际上是使用了一种看似科学的方法来增加债券的配置比例。从风险控制角度看，这并不是一个坏主意。然而，在当前利率水平下，债券在未来 35 年的表现似乎不太可能像过去 25 年那样出色。
还需要说明的是，像风险平价这样的机械式风险平衡方法如何会提高重大抛售的概率。虽然一个静态的风险平价组合看起来可能与投资组合保险叠加层大不相同，但在极端情况下，两者的表现可能几乎无法区分。让我们取一个奇点极限。具体而言，假设一种每个人都使用相同风险平价策略的场景。在这种情况下，股票指数可能会跌至 0。这在信用市场中有时被称为"死亡螺旋"。假设股票波动率上升，投资组合中的股票部分将不得不被卖出，以维持风险平价。由于所有人都在同时卖出，波动率将再次飙升，迫使更多抛售。只要波动率增长得足够快以抵消缩水的股票权重，抛售就会无休无止。在某种意义上，这比投资组合保险策略更具毒性，因为波动率上升的速度可能比价格下跌的速度更快。我们并不是在声称专门的风险平价策略是导致我们可以指出的任何一场危机的罪魁祸首。我们只是观察到，风险平价的分散化方法是系统性风险的一个潜在来源。
为了呈现一个平衡的论点，我们必须承认，有一些统计因素有利于风险平价方案。从历史上看，股票指数和债券的波动率是同步变动的，如图 2.13 所示。我们通过绘制标普 500 与美国 10 年期国债期货历史波动率的相对变动来展示这一点。
图 2.13 从历史上看，美国股票和债券波动率具有温和的正相关性
这意味着风险平价分配给股票与债券的比例也应相对稳定。这种分析的危险在于，我们依赖于两个截然不同资产类别之间的历史关系在未来仍会持续这一假设。然而，这一假设受到过往价格行为的验证。如果截至本文撰写时的低增长市场体制延续到未来，风险平价策略也可能从中受益。Illmanen（2003）识别出了股票与债券之间相关性相对较低的体制阶段。横截面上，在主要经济体中，股债相关性与通胀同步上升。聚焦美国，在低 GDP 增长和低通胀时期，股债相关性特别低，并且随着市场波动率的变化而下降。这恰好刻画了截至本文撰写时的发达市场经济体。自 1980 年代后期柏林墙倒塌以来，工人涌入西方对欧洲和美国产生了通缩压力。这是后共产主义时代商品和服务供给增加的直接结果。如果通缩状态持续，伴有间歇性的市场波动，债券可能继续在一个多资产类别的投资组合中提供有价值的分散化收益。然而，我们最初的观点依然成立。如果风险平价策略的配置过大，同步大规模去杠杆的危险也会增加。
上述例子表明，过度拥挤的策略和资产类别可能成为风险来源。你不想涌入每一波潮流，与市场稍微不同步反而可能是有益的。在某些情况下，随机性甚至可以是一种美德。这在市场指数上已经得到证明，同样适用于管理风险。大多数主要股票指数（如标普 500）是通过市值加权构建的。（股价）×（流通在外股数）最高的公司对指数的影响不成比例。Clare（2013）证明，如果你使用多种不同的加权方案来配置美国股票，你将长期跑赢市值加权指数。等权重表现相对较好，以及更侧重基本面的加权方案，如按公司总销售额或账面价值设置权重。平均而言，甚至随机加权方案也能跑赢。
Clare（2013）部分基于一项有趣的研究，该研究将 1000 万个随机加权的美国股票组合与市值加权指数的表现进行了比较。这需要定期再平衡，以确保随机指数不会随时间推移而偏好动量股。研究表明，随机组合在几乎所有模拟中都跑赢了。随机加权还有一个额外优势。从构造上看，你通常可以避免拥挤交易。有大量的分析师对几乎每一种确定性加权方案进行回测。那些表现好的回测经常转化为 ETF，而表现最好的 ETF 会吸引资金流入。因此，即使过去存在持续的异象，预期收益率也可能因过度流入而被压缩。跑赢的策略还会增加极端事件风险，因为 ETF 会受到清算的冲击。
在许多其他案例中，某资产类别或策略的过度拥挤都触发了风险事件。Khandani（2007）在分析 2007 年 8 月的"量化危机"时观察到，量化股票基金头寸的重叠程度令人震惊。更多例子可以在可转换债券这个小领域中找到——该领域由在债券、标的股票及资本结构其他部分之间进行价差套利的杠杆化对冲基金主导。每隔几年，就有一只大型基金陷入困境并不得不清算其投资组合。这可能在一个奇怪地规模很小且由套利者主导的资产类别中造成附带损害。截至 2016 年 3 月，美国可转换债券的总未偿还价值约为 2000 亿美元，仅相当于标普 500 中第 15 大股票的市值！
这一切与危机期间的对冲有何关系？当你看到过多的人持有同一种资产或从事同一种策略时，你可能需要考虑拥挤交易、从众心理的潜在后果。每当资金开始以加速的速度流入某项资产或策略，严重瓦解的风险就为时不远了。如果你有一种保护方案来应对下行风险，追逐这种上涨趋势甚至可能是值得的。简单地在当前价格下方设置止损水平可能不够，因为没有任何保证你会在止损水平附近成交。更安全的替代方案是使用期权作为抵御惨烈反转的保护机制。动态再平衡策略是在某个最小频率上对价格行为做出反应。无论多么复杂，它们都无法抵御类似于 EUR/CHF 那样的"空气陷阱"式暴跌。期权没有这样的限制。它们不仅能够对应几乎是瞬间发生的变动，也能应对需要更长时间逐步展开的变动。
从一个更具投机性的角度看，我们担心监管机构坚持在 UCITS 基金及其他基金工具中使用 VaR（在险价值）的要求可能在未来增加系统性风险。UCITS 基金已成为一种潮流，因为它们可以自由地向欧洲投资者推广。虽然基金在计算 VaR 的方式上有一定的灵活性，但可能出现这样一种情形：所有人同时到达其风险限额。这可能导致资产的毁灭性清算。
我们希望读者现在已意识到传统风险管理的一些局限性。再平衡方法往往在最需要它的时刻失效，并且反常地可能成为危机的原因。理想情况下，投资者应该在投资组合中拥有某种能够提供显著保护以应对无法预见的风险的东西。这个"某种东西"通常是一种低成本的期权结构。无论如何，他们在确定头寸规模时不应过度依赖已实现波动率。有时，已实现波动率可能因结构性原因而被压缩，而识别每一个可能如此的情形是不可能的。虽然在平静期买入期权是理想的，但我们承认通常存在这样做的阻力。在某种原始层面，我们有时过于关注短期满足感，以至于无法对潜在的未来结果形成清晰的理解。这意味着我们需要开发即使在事态已经恶化之后也不会过于昂贵的对冲。
在下一章中，我们将介绍一些关于期权策略的背景材料。目标是达到这样一个阶段：我们可以做出明智的决策，如何在各种替代方案中选择适合的对冲结构。我们将特别关注那些即使在保险需求高涨时也不过于昂贵的策略。
本章小结
风险可能基于外部事件或同步去杠杆而意外出现。在极端情况下，当投资者不加区分地抛售时，"安全"的股票或资产类别的表现可能与市场本身一样糟糕，甚至更糟。期权可以像标的市场的任何变动一样快速重新定价，并提供唯一坚硬的灾难后盾。我们将在第 3 章中对此进行探讨。
尾注
- Iain Clark，私人通信
- Carlson, Mark. A Brief History of the 1987 Stock Market Crash with a Discussion of the Federal Reserve Response. Federal Reserve Board, 2006. http://www.federalreserve.gov/pubs/feds/2007/200713/200713pap.pdf