KKM-投资风格分析

基金风格
价值
增长 大盘 小盘
基金风格
价值
增长 大盘 小盘
• 低风险下的收益才是真正的高收益。我们 团队根据对冲基金基因的大数据分析，建 立了对冲基金风格的监测体系，从而达到 更好风险控制的目的。 • 如图，红点如果跳出了黄圈的范围，说明 基金的风格可能改变了，我们就必须立即 对此进行调查。这就意味着了解一只对冲 基金基因可以让投资者知道其真正的投资 策略，真正关注的方面及其优势。
0.0%
BAB（高Beta） 股票动量（20日多空）
-10.0%
MA_5_10（加强、逆趋势多空） 有色金属
-20.0%
医药生物
-30.0%
-40.0%
T
• 上图展示了混沌价值增长的回报归因，可 以了解到它回报的组成部分以及相对比 重。
混沌价值增长 回报预测
10.0%
ρ 95%
0.0% 实际回报 预测回报
-10.0%
-20.0%
• 上图展示混沌价值增长的实际回报和预测 回报的对比。其相关性为95%，实际净值与 我们的预测只有5%的偏差，十分接近。
从容成长2期 回报归因
25.0% 20.0% 15.0% 10.0% 5.0% 0.0% -5.0% -10.0% -15.0% -20.0% Alpha 价值成长：中性 股票 股票动量（1日） 股票质量 轻工制造 公用事业 计算机
α排序
序号
KKM:551 KKM:549 KKM:018 KKM:498 KKM:109 KKM:397 KKM:553 KKM:325 KKM:398 KKM:464 KKM:299 KKM:552 KKM:006 KKM:579 KKM:555 KKM:546 KKM:263 KKM:004 KKM:005 KKM:107
• 对于我们来说，每种不同的回报来源都可 以归类为某种特定的基因，所以每一个对 冲基金都有着它们自己独特的基因来组建 其DNA。
对冲基金 D N A 池
行业（28）
化工 电子 钢铁
另类β（7）
波动率 低贝塔 套利 CTA
房地产
Alph 银行a
经济（5）
增长
流动性 通胀
2014年 D N A 池（56）
阿尔法
4.81% 4.39% 4.23% 4.06% 3.65% 3.65% 3.60% 3.45% 3.41% 3.39% 3.23% 2.88% 2.86% 2.75% 2.41% 2.36% 2.36% 2.27% 2.23% 2.21%
排序
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
对冲基金
D N A
• 我们每个人都有自己特有的DNA，对冲基金 也是一样，有着特定的对冲基金基因。 • 同样道理，我们需要定义对冲基金里每个 特定的组成基因，从而更好地了解对冲基 金。
对冲基金特性
REVEALED
• 对冲基金都各有其特点。定义不同对冲基 金最好的方式就是分析它们不同的回报来 源。
对冲基金 D N A 解析
景林成长组合
混沌价值增长
从容成长2期
景林成长组合 回报归因
30.0% 20.0% AlphaFra bibliotek10.0%
融资流动性
商品逆趋势（12月）
0.0%
股票 MA_5_10（加强、逆趋势多）
-10.0%
股票质量 农林牧渔 休闲服务
-20.0%
综合
建筑材料
-30.0%
-40.0%
T
• 上图展示了景林成长组合的回报归因，可 以清楚得了解到其回报的组成部分和相对 比重。
规模基因
2.00 2.00
价值基因
1.00
1.00
0.00 上行 -1.00 下行
0.00 上行 -1.00 下行
-2.00
-2.00
市场基因
5.00 0.75
股票动量基因
2.50
0.50
0.00 上行 -2.50 下行
0.25
0.00
上行
-5.00 -0.25
下行
• 上图分析对比了上述3只对冲基金的8个对 冲基金基因，以及它们相关的图例：增长 基因，通胀基因，风险偏好基因，融资流 动性。规模基因，价值基因，市场基因以 及股票动量基因。
D N A 情景分析
增长基因
0.6 0.45 0.3 0.15 0.00 0 上行 下行 -0.40 上行 下行 1.20
通胀基因
0.80
0.40
风险偏好基因
1.20 1.00
融资流动性基因
0.80
0.50
0.40
0.00 上行 下行
0.00
-0.50
上行
-0.40
下行
-1.00
D N A 情景分析
2014 年 2014年 58） D 基因池（ N A 池（ 56）
2015 年 2014年 基因池（ 58） DN A 池（ 120）
2016 年 2014年 58） D N基因池（ A 池（ 200）
• 随着今后中国更多复杂的投资策略和新型 金融衍生工具的发展，我们对冲基金基因 池在2015和2016年分别将达到120和200个。 这也会提高我们基因大数据分析精确度10% 和20%
开开门资本

小盘
风格（11）
大盘 动量 质量
资产（5）
股票 商品
汇率
价值
成长
信用债 利率债
• 目前，我们已经定义了中国56个特殊的对 冲基金基因。使用对冲基金回报大数据系 统分析，我们可以得到主要的对冲基金基 因，精确度高达75%至90%。其精确度也与 很多具有稳定投资策略和长期投资记录的 大型基金关联。
对冲基金 D N A 更多元化
T
• 上图展示了从容成长2期的回报归因，可以 清楚得了解到其回报的组成部分和相对比 重。
从容成长2期 回报预测
20.0%
ρ 84%
10.0%
0.0%
实际回报 预测回报
-10.0%
-20.0%
• 上图展示了从容成长2期的实际回报和预测 回报的对比。其相关性为84%，总体趋势基 本一致，相关性很高。
景林成长组合 回报预测
20.0%
ρ 98%
10.0%
0.0%
实际回报 预测回报
-10.0%
-20.0%
• 上图展示景林成长组合的实际回报和预测 回报的对比。其相关性为98%，我们的预测 值与实际净值十分接近。
混沌价值增长 回报归因
40.0%
30.0%
20.0%
Alpha GDP
10.0%
价值成长：中性 BAB（多空）
• 上图展示的是一组基金阿尔法正向排序。 阿尔法体现了各种风险因子回报以外的收 益，体现了基金管理人的信息获取能力、 择时能力及筛选资产的能力。
中国对冲基金前景
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• 目前，阿里巴巴的影响力大于易趣和亚马逊的总和，那么5年后 或者10年后，谁会超过全球最大对冲基金Bridgewater(桥水)和欧 洲最大对冲基金Man Group plc的总和呢？