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以交易为业和单干的区别

交易策略营销

当你使用自己的账户交易,甚至有时受托管理他人的账户时,你可以完全按照自己的想法进行交易,不需要向别人证明你的想法有多妙。如果你确实是一个非常出色的交易者,过往的战绩非常辉煌,你同样可以用这些策略为对冲基金或专业的共管账户服务,但基金暗箱操作的时代已经一去不复返了。简单地跟潜在客户说“请相信我的能力”,或暗示你的策略有多么成功,这些已不再是好的销售话术。如果你像大多数人那样依靠募集资金来运作新基金,那你需要讲一个好的故事,向目标客户清晰描绘出基金的发展前景以及该基金与同类产品的最大区别。这并不意味着你需要透露所有的数学运算结果,更不需要呈交你的程序源代码,但你应该向客户明确展示你的交易策略的核心理念、你试图利用的市场环境类型以及具体的执行方案。你还需要详细阐述交易策略的风险收益特征、目标收益率以及相应的波动率水平。即使你的故事讲得非常吸引人,你也需要让客户了解你的产品的独特性,说服他们购买你的基金而不是购买其他类似的产品,或是转投另外一个有着多年成功经验的期货交易经理。

你需要在演示和营销方面多下功夫。如果你的交易策略的模拟结果比较可靠,可以在展示材料中多用图表和数据。要把描述投资理念及策略的说明书做得更专业一些,要向客户明确说明,为什么你的产品能够很好地适配这一特定的市场,你的实力为何超过市场中已有的竞争对手。千万不要低估为企业筹集初始种子资金的难度及所需的工作量,这是一项决定整个项目成败的艰巨任务。筹集资金通常要依赖业内的朋友圈,由他们给你提供一些启动资金,如果你缺乏足够的人脉,那开展业务的难度是非常大的。即使你拥有一个很棒的交易策略、个人交易账户的过往业绩非常优秀、市场声望也非常高,你在资金的募集阶段也没有太多的主动权,为确保筹集到足够多的种子基金、保证基金成功发行,你可能会做一些违心的交易,如每年向资金的引荐方支付一些佣金回扣。

波动率特征

波动率是投资业绩的货币价格。如果投资者得不到相应的回报,他们很快就会离你而去。投资这一行没什么忠诚性可言,从严格的达尔文进化论的角度来说,这或许是件好事。投资界有句老话说得好,对冲基金不存在连续三年表现不佳的情况,因为如果连续两年表现不佳,所有的投资者就将离你而去,基金等不到第三年就破产了。

无论是交易策略的模拟盘还是实盘交易,你不但要关注交易的整体收益,也要关注交易回撤和波动率。要使用相同的交易策略模拟过去30年的最大回撤,模拟应尽可能地接近真实情况,然后假设基金或交易产品推出后会出现更差的情况,并测算此种情况下的最大回撤。所谓回撤,指的是从基金或策略的历史最高值到当前值之间的下跌幅度。如果你在一年中的前3个月获得20%的收益率,然后收益率在接下来的3个月里回落至10%,那么你从年初到现在的收益率为10%,但回撤为8.3%

你需要弄清楚你的交易策略的正常回撤幅度是多少,通常需要多长时间才能恢复,当然,也要清楚模拟过程中恢复的最长时间。即使你的回撤幅度不大,如果需要多年才能再创新高,也很难留住客户。请记住,投资者可能在一年中的任何时间进场,每个月月初最为常见。尽管那些在低位买入的投资者或许不那么在意一些小回撤,但高位接盘的投资者未必就那么舒服了。

按照业内经验,共管账户通常比对冲基金具有更高的客户黏性。也就是说,和对冲基金的客户相比,共管账户的客户与投资经理的合作时间往往更长,让他们转投其他经理需要付出更高的成本。这主要是因为投资经理与共管账户的客户的个人互动比对冲基金的客户多得多,对冲基金的投资经理往往对客户全然不知。投资经理与共管账户客户初步建立合作关系的难度往往很大,因此会在行政管理与关系维护上投入更多的精力。

夏普比率是一种常见的风险收益测度指标,要计算夏普比率,需要用实际收益率减去无风险利率,再除以收益的标准差。对于系统性投资策略,一般认为夏普比率在0.5以上是可以接受的,当然,这一数值越高越好。但在某些情况下,夏普比率这一指标也可能失效,因为夏普比率无法区分上行风险及下行风险(标准差的计算只能是正值,而在上行风险与下行风险中,只有下行风险是不利于投资者的)。夏普比率有不少优点,如广为人知、易于与客户沟通,并且可以在不同的基金之间进行比较,索提诺比率可以作为夏普比率的一个很好的补充,该指标与夏普比率非常相似,但是只计算下行风险,使用低于必要收益率计算的下行标准差取代正常的标准差。

在分析投资策略可能出现的回撤及恢复时间时,个人收入也是一个需要考虑的重要因素。尽管你的最低目标是只靠管理费收入至少能够做到盈亏平衡,但所有对冲基金和期货账户的管理者心里非常清楚,业绩分成才是真正的大头,这一事实有时令人苦不堪言。如果你的业绩连续两年都处于回撤状态,那你在这两年里将没有任何业绩分成收入,你的生活水平也将受到极大影响。毕竟,你还得靠它养家糊口呢! LWG0pQoC9BWtuStYQZrD4E/a36f/kYDOrbgv/1aMu2yCsyHJIFIo8cKbolNKguZa

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