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Revised V,U and L-shaped Recoveries

1 7 月, 2020|在〈Revised V,U and L-shaped Recoveries〉中留言功能已關閉

Revised V, U and L-Shaped Recoveries   V-Shaped Recovery   Covid-19 Gone in 6 Months (30%) U-Shaped Recovery   Covid-19 Suppressed in about a Year (40%) L-Shaped Recovery   Covid-19 Drags on for 18+ [...]

中美貿易戰場景的示例

3 1 月, 2020|在〈中美貿易戰場景的示例〉中留言功能已關閉

您將如何根據中美貿易戰的結果進行投資?你會相信特朗普總統和習近平主席之間即將達成的解決方案,還是一些西方評論家建議的新冷戰? 精確的錯誤與粗略的正確 在他去世前不久,金融行業大師Fischer Black在“金融分析師期刊”(第49卷,1993年 - 第5期)上發表了一篇文章。在其中,他提出估計預期收益是一個難題,但使用經過驗證的技術可以更可靠地估算分佈,例如在IA≠人工智能中描述的那些。這些分析方法旨在提煉出與這些基本情景相關的一系列因素,並使用它們來估計投資組合收益的分佈。一旦我們根據我們對這些因素的了解得出了對於投資組合概率值(P)的分佈的描述,我們就可以就大多數(如果不是全部)概率情景如何改善結果提出具體建議。這是在獲諾貝爾獎的現代投資組合理論下針對單一情景管理投資組合的傳統策略的重大改進。針對單一情景的傳統策略通常導致過度樂觀的上行估計(如特雷諾 - 布萊克所指出)但往往忽略了下行結果。簡而言之,單個情景模型會得出一個精確的結果,但它往往是錯的,而多情景模型卻可能得出一個大致正確的結果。 貿易戰分析 1. Trade Deal Soon貿易協議很快達成(20%) - 在這種情況下,北戴河會議的政治共識為習主席提供了與特朗普總統談判達成長期可持續貿易協議的空間。在10月1日日中華人民共和國成立70週年之前實施的關稅已被推遲。學期開始後,香港的抗議活動自然會放緩。中國國內議程中沒有出現其他亟待解決的問題。這些發展為美國和中國領導層提供了達成可持續貿易協議的空間。 2. Kicking The Can 踢開罐頭(20%) - 在這種情況下,由於美國農業地帶的選舉問題,特朗普總統的目標是與習主席達成臨時協議,習主席也面臨著國內的挑戰。在即將舉行的台灣選舉之前,中國容忍香港的抗議,其他國內問題日益成為其政策議程的主導議題。臨時協議可能包括中國在一定程度上捍衛人民幣匯率,以換取美國避免因香港問題對中國實施制裁。這是一個所謂的“踢開罐頭”的解決方案,它增加了共和黨在2020年的美國連任機會,從而留下了更多的美國鷹派政策,延長了政治緊張局勢。 3. The Fight Drags On持續對抗(30%) - 在這種情況下,中國選擇不使用其外匯儲備無限期地支持人民幣。隨著特朗普總統將發展解釋為貨幣戰爭,他對任何貿易協議的興趣都有限。美國農業帶的共和黨支持基礎減弱。市場(和中國)主要期待2020年的美國大選會是退出緊張局勢的一種方式。在這種情況下,雙方正在進行的針鋒相對一致持續到2020年,但更多地是字面上強調而非採取實質性對抗行動。 4. Almost a Meltdown幾乎崩潰(20%) - 在這種情況下,中國國家資產負債表繼續面臨困境。一些估計認為中國的債務總額超過其國內生產總值的300%,但更緊迫的問題在於中國的外幣債務(按不同估計從3T到4T美元不等)的增長速度超過其外匯儲備和外國資產總額(估計約為3.5T美元)。在承認問題的規模同時,中國採取非傳統措施(例如中央銀行向其下的大銀行提供直接擔保,並將所需的預留比率降至歷史最低水平),增加其主要銀行可以調用的外幣數量以避免金融危機。儘管局面嚴峻,這是一場可以恢復的危機。 [...]

貿易戰情景的更新

19 8 月, 2019|在〈貿易戰情景的更新〉中留言功能已關閉

每一次危機都是機遇的種子。我們採用嚴謹的分析方法從危機中發現機遇。在本次更新中,我們為貿易戰走向構建了5種可能的發展情景,覆蓋了樂觀和不那麼樂觀的可能性。每個可能性都由一系列相互關聯的事件構成,以創造合理的市場前景。 我們首先為每個場景分配相同的概率(20%)。隨後,我們進行調整,給更可能的場景分配更高的概率(30%),給不那麼可能的場景分配更低的概率(20%)。我們用一系列市場指標來概括每種場景對於市場可能會有的衝擊。最後,我們由這一系列市場指標的分佈來推導出投資組合收益的分佈。投資者可以根據自己的需要調整這些概率值和指標值,並讓我們的平台為這一調整提供獨特,定制化和嚴謹的投資組合建議。 為什麼我們的分析表現更好? 我們同意Fischer Black在金融分析師期刊發表的論文(第49卷,1993年- 第5期)——他認為估算預期收益是一個難題,但估算收益的分佈可以用已經驗證過的方法比較可靠的去完成。傳統方法側重於單一情景,過於樂觀的預測上行可能而往往忽略了下行可能。我們採用的方法與傳統方法不同——基於對各種概率事件的研究,我們提供了顯著的改進。比如我們採取含有四個參數的模型P(r1,r2,r3,r4)來描述這些概率事件。當我們根據對r1,r2,r3,r4分佈情況的了解得出對於P值概率分佈的描述,我們就能對如何在大多數情況下改善結果提出具體的建議。與傳統的針對單一情景的優化策略相比,這是一項重大改進,因為針對單一情景的優化策略通常會導致過度樂觀的上行估計(正如Treynor-Black所指出的那樣),但忽略了下行結果。 索取報告的完整版 請通過您的工作電子郵件地址發送郵件至salesnsupport@hedgespa.com,並請告知我們您的姓名,職位和所在公司。謝謝!