Förstå kvantitativ analys av hedgefonder

Även om fonder och hedgefonder kan analyseras med mycket liknande mätvärden och processer kräver hedgefonder ytterligare en djupnivå för att hantera deras komplexitetsnivå och deras asymmetriska förväntade avkastning. Hedgefonder är i allmänhet endast tillgängliga för ackrediterade investerare eftersom de kräver efterlevnad av färre SEC-regler än andra fonder.

Den här artikeln kommer att behandla några av de kritiska statistiken att förstå när man analyserar hedgefonder, och även om det finns många andra som måste beaktas, är de som ingår här ett bra ställe att börja för en rigorös analys av hedgefondens resultat.

Absolut och relativ avkastning

I likhet med andelsfondernas prestationsanalys bör hedgefonder utvärderas för både absolut och relativ avkastning. På grund av de olika hedgefondstrategierna och varje hedgefonds unika är det dock nödvändigt med en god förståelse för olika typer av avkastning för att identifiera dem.

Absolut avkastning ger investeraren en uppfattning om var den ska kategorisera fonden i jämförelse med de mer traditionella typerna av investeringar. Även kallad totalavkastning mäter absolut avkastning vinstens eller förlusten av en fond.

Till exempel är en hedgefond med låg och stabil avkastning troligen ett bättre ersättare för ränteplaceringar än det skulle vara för tillväxtmarknader, som kan ersättas av en global avkastning med global makrofond.

Relativ avkastning å andra sidan tillåter en investerare att bestämma en funds attraktivitet jämfört med andra investeringar. Jämförelserna kan vara andra hedgefonder, fonder eller till och med vissa index som en investerare försöker efterlikna. Nyckeln till att utvärdera relativ avkastning är att bestämma resultat över flera tidsperioder, till exempel en-, tre- och femårig årlig avkastning. Dessutom bör dessa avkastningar också beaktas i förhållande till risken i varje investering.

Den bästa metoden för att utvärdera relativa resultat är att definiera en lista över kamrater, som kan inkludera ett tvärsnitt av traditionella fond-, aktie- eller ränteindex och andra hedgefonder med liknande strategier. En bra fond bör uppträda i de översta kvartilerna för varje period som analyseras för att effektivt kunna bevisa sin alfa-genererande förmåga.

Mätning av risk

Att göra kvantitativ analys utan att ta hänsyn till risk liknar korsning av en trafikerad gata medan jag är ögonbindel. Grundläggande ekonomisk teori indikerar att överdimensionerad avkastning endast kan genereras genom att ta risker, så även om en fond kan uppvisa utmärkt avkastning, bör en investerare införliva risker i analysen för att bestämma fondens riskjusterade resultat och hur den jämför med andra investeringar.

Det finns flera mätvärden som används för att mäta risk:

Standardavvikelse

Bland fördelarna med att använda standardavvikelse som ett mått på risken är dess enkelhet att beräkna och enkelheten i begreppet normalfördelning av avkastning. Tyvärr är det också orsaken till dess svaghet när det gäller att beskriva de inneboende riskerna i hedgefonder. De flesta hedgefonder har inte symmetrisk avkastning, och standardavvikelsesmetriken kan också maskera sannolikheten för större förluster än väntat.

Value at Risk (VaR)

Värde vid risk är ett riskmätvärde som bygger på en kombination av medel- och standardavvikelse. Till skillnad från standardavvikelse beskriver den emellertid inte risken med avseende på volatilitet, utan snarare som det högsta belopp som sannolikt kommer att gå förlorat med fem procents sannolikhet. I en normalfördelning representeras det av de fem vänstra resultaten av de troliga resultaten. Nackdelen är att både belopp och sannolikhet kan underskattas på grund av antagandet om normalt fördelade avkastningar. Det bör fortfarande utvärderas när man utför kvantitativ analys, men en investerare bör också överväga ytterligare mätvärden vid utvärdering av risk.

skevhet

Skewness är ett mått på avkastningens asymmetri, och genom att analysera detta värde kan man kasta ytterligare ljus på risken för en fond.

Figur 1 visar två diagram med identiska medel och standardavvikelser. Grafen till vänster är positivt skev. Detta betyder medelvärdet> median> -läget . Lägg märke till hur höger svans är längre och resultaten till vänster grupperas uppåt och framåt i mitten. Även om dessa resultat indikerar en högre sannolikhet för ett resultat som är mindre än medelvärdet, indikerar det också sannolikheten, om än låg, för ett extremt positivt resultat, vilket indikeras av den långa svansen på höger sida.

Bild 1: Positiv skevhet och negativ skevhet

Källa: "Beredskapsanalys" (2002)

En skevhet på ungefär noll indikerar en normalfördelning. Varje skevhet som är positiv skulle mer sannolikt likna fördelningen till vänster, medan negativ skevhet liknar fördelningen till höger. Som ni ser av graferna är faran för en negativt skev fördelning sannolikheten för ett mycket negativt resultat, även om sannolikheten är låg.

Kurtosis

Kurtosis är ett mått på den kombinerade vikten hos en fördelnings svansar i förhållande till resten av distributionen.

I figur 2 visar fördelningen till vänster negativ kurtos, vilket indikerar en lägre sannolikhet för resultat runt medelvärdet och lägre sannolikhet för extrema värden. En positiv kurtos, fördelningen till höger, indikerar en högre sannolikhet för resultat nära medelvärdet, men också en högre sannolikhet för extrema värden. I det här fallet har båda distributionerna också samma medel- och standardavvikelse, så en investerare kan börja få en uppfattning om vikten av att analysera de ytterligare riskmätningarna utöver standardavvikelse och VAR.

Bild 2: Negativ kurtos och positiv kurtos

Källa: "Beredskapsanalys" (2002)

Sharpe Ratio

Ett av de mest populära måtten på riskjusterade avkastningar som används av hedgefonder är Sharpe-kvoten. Sharpe-kvoten anger hur mycket avkastning som erhållits för varje risknivå som tas. Ett Sharpe-förhållande större än 1 är bra, medan förhållanden under 1 kan bedömas utifrån den använda tillgångsklassen eller investeringsstrategin. Hur som helst är ingångarna till beräkningen av Sharpe-kvoten medelvärde, standardavvikelse och den riskfria räntan, så Sharpe-förhållanden kan vara mer attraktiva under perioder med låga räntor och mindre attraktiva under perioder med högre ränta.

Mätning av prestanda med riktmärken

För att mäta fondens prestanda exakt är det nödvändigt att ha en jämförelsepunkt för att utvärdera avkastningen. Dessa jämförelsepunkter kallas riktmärken.

Det finns flera åtgärder som kan tillämpas för att mäta prestanda relativt ett riktmärke. Dessa är tre vanliga:

Beta

Beta kallas systematisk risk och är ett mått på fondens avkastning relativt avkastningen på ett index. En marknad eller index som jämförs tilldelas en beta av 1. En fond med en beta på 1, 5 kommer därför att ha en avkastning på 1, 5 procent för varje rörelse på 1 procent på marknaden / indexet. En fond med en beta på 0, 5, å andra sidan, kommer att ha en avkastning på 0, 5 procent för varje avkastning på 1 procent på marknaden.

Beta är ett utmärkt mått för att bestämma hur mycket aktieexponering - till en viss tillgångsklass - en fond har och tillåter en investerare att avgöra om och / eller hur stor tilldelning till en fond är berättigad. Beta kan mätas i förhållande till alla jämförelseindex, inklusive aktie-, ränte- eller hedgefondindex, för att avslöja fondens känslighet för rörelser i det specifika indexet. De flesta hedgefonder beräknar beta relativt S&P 500-indexet, eftersom de säljer avkastningen baserat på deras relativa okänslighet / korrelation till den bredare aktiemarknaden.

Korrelation

Korrelation liknar beta mycket eftersom den mäter relativa förändringar i avkastningen. Till skillnad från beta, som antar att marknaden i viss utsträckning driver en fonds resultat, mäter korrelation dock hur relaterade avkastningen för två fonder kan vara. Diversifiering bygger till exempel på att olika tillgångsklasser och investeringsstrategier reagerar olika på systematiska faktorer.

Korrelation mäts på en skala från -1 till +1, där -1 indikerar en perfekt negativ korrelation, noll indikerar ingen uppenbar korrelation alls, och +1 indikerar en perfekt positiv korrelation. Perfekt negativ korrelation kan uppnås genom att jämföra avkastningen på en lång S&P 500-position med en kort S&P 500-position. Det är uppenbart att för varje procentökning i en position kommer en jämn procentuell minskning i den andra.

Den bästa användningen av korrelation är att jämföra korrelation mellan varje fond i en portfölj med var och en av de andra fonderna i den portföljen. Ju lägre korrelation dessa fonder har till varandra, desto mer troligt är portföljen väl diversifierad. En investerare bör dock vara försiktig med för mycket diversifiering, eftersom avkastningen kan minskas dramatiskt.

Alfa

Många investerare antar att alfa är skillnaden mellan fondens avkastning och referensavkastningen, men alfa beaktar faktiskt skillnaden i avkastning relativt mängden risk som tas. Med andra ord, om avkastningen är 25 procent bättre än riktmärket, men risken som tagits var 40 procent större än riktmärket, skulle alfa faktiskt vara negativt.

Eftersom det här är vad de flesta hedgefondförvaltare påstår att lägga till avkastning är det viktigt att förstå hur man analyserar det.

Alpha beräknas med CAPM-modellen:

ERi = Rf + βi × (ERm − Rf) där: ERi = Förväntad avkastning på investeringenRf = Riskfri räntaβi = Beta för investeringenERm = Förväntad avkastning på marknaden \ börja {inriktad} & \ text {ER} _i = \ text {R} _f + \ beta_i \ gånger (\ text {ER} _m - \ text {R} _f) \\ & \ textbf {där:} \\ & \ text {ER} _i = \ text {Förväntad retur av investeringen} \\ & \ text {R} _f = \ text {Riskfri ränta} \\ & \ beta_i = \ text {Investeringsbeta} \\ & \ text {ER} _m = \ text {Förväntat marknadens avkastning} \\ \ end {inriktad} ERi = Rf + βi × (ERm −Rf) där: ERi = Förväntad avkastning på investeringenRf = Riskfri ränta beta = Beta för investeringERm = Förväntad avkastning på marknaden

För att beräkna om en hedgefondförvaltare lägger till alfa baserat på den risk som tagits, kan en investerare helt enkelt ersätta hedgefondens beta i ovanstående ekvation, vilket skulle resultera i en förväntad avkastning på hedgefondens resultat. Om den faktiska avkastningen överstiger den förväntade avkastningen, lägger hedgefondförvaltaren alfa baserat på den risk som tagits. Om den faktiska avkastningen är lägre än den förväntade avkastningen, lägger hedgefondförvaltaren inte alfa baserat på den risk som tagits, även om den faktiska avkastningen kan ha varit högre än det relevanta riktmärket. Investerare borde vilja ha hedgefondförvaltare som lägger alfa till avkastningen med risken de tar och som inte genererar avkastning helt enkelt genom att ta ytterligare risk.

Poängen

Att utföra kvantitativ analys på hedgefonder kan vara mycket tidskrävande och utmanande. Men den här artikeln har gett en kort beskrivning av ytterligare mätvärden som lägger till värdefull information till analysen. Det finns också en mängd andra mätvärden som kan användas, och även de som diskuteras i den här artikeln kan vara mer relevanta för vissa hedgefonder och mindre relevanta för andra.

En investerare borde kunna förstå mer av riskerna i en viss fond genom att göra en ansträngning att utföra några ytterligare beräkningar, av vilka många automatiskt beräknas med analytisk mjukvara, inklusive system från leverantörer som Morningstar, PerTrac och Zephyr.