柏瑞陳海波量化模型 低利率捕捉好收益

更新日期:1月 16

圖1-全球債務分布

台灣人愛投資債券基金,境內外債券基金規模年底可望成長逾新台幣3.6兆元。不論境內或境外基金,台灣人持有債券基金占整體基金管理資產規模逾五成。


見識過原子彈威力的愛因斯坦(Albert Einstein)說:「複利的威力比原子彈還可怕。」台灣人偏愛債券基金這味,尤其配息高的債券基金,或許與基金業者曾打愛因斯坦這句話大做廣告,不無關係,可惜台灣投資人只著重在「利」,而忽略了另一個字「複」。


所謂複利,就是利滾利,利滾利滾利……,一直滾下去;換句話說,也就是本金賺得的配息,再與本金持續投資下去。在台灣,投資人瘋狂買進配息型基金,這與當前台灣社經背景和人性心理學有關,無法用愛因斯坦的思維來理解。


筆者長期筆耕基金市場,這次文章要與大家做一個金融科普、分享基金白話文,尤其是近日與美國麻省理工學院核子工程博士、柏瑞投資固定收益量化投資主管陳海波(Haibo Chen)聊到他如何結合核子物理工程和經濟投資。讓這位愛因斯坦信徒從金融科學角度,來解析債券量化投資的獨特之處。

陳海波何許人,網友Google一下,第一頁跳出來熱搜最多一位是上海交通大學資訊工程教授,柏瑞陳海波的數位足跡不多,若打一下基金和柏瑞或許就會有,但這位神隱版的投資高手,其實也為台灣國民債券基金-聯博全球高收益債券基金貢獻過心力。


陳海波2013年加入柏瑞之前,曾在貝萊德和聯博任職、擔任分析研究員,他善長數學和理工。在美國一般研究人員只專精特定領域,由於他興趣廣泛和積極學習,他總是在公司人員出缺時就自願承擔臨時支援任務,研究範圍從公債、公司債,不斷擴大範圍,曾跨足市政債、抵押房貸證券和利率交換等衍生金融工具,這段聯博期間的研究分析工作,陳海波對台灣人投資偏好有深刻的體會。


回憶當年,陳海波說:「在紐約的我們,都很驚訝這檔基金能夠如此吸引台灣投資人,我們都稱聯博全高收基金經理人Paul DeNoon,是台灣Bill Gross(前PIMCO創辦人,美國財經媒體一向稱其為債券天王,惟他已在2019年告別投資人退休,僅為自己的基金會理財投資)。」


他這種「利百代」,主要來自年輕時的磨練,當然天資聰穎也是很關鍵的因素。來自廣西的陳海波,能夠考上清華大學物理系,可是廣西省的壯元、學霸,大學雙修物理工學和經濟學,修碩士時還斜槓寫程式、賺外快。


學習過程說明他何以會與投資結下不解之緣,促使他從核工博士轉跑道到投資領域,也正是美國華爾街掀起啟用數理背景人才開發量化投資的熱潮。聯博廣泛和深入學習,為他在柏瑞獨當一面建立固定收益量化模組打下基石。

債市浩瀚宇宙,全球債務188兆美元,債券投資百兆規模。

核子博士的數理強項,陳海波在債市很有用武之地,債市這個宇宙到底有多浩瀚、大到讓投資人可以坐收債息呢?


根據國際貨幣基金(IMF)統計,截至2018年底全球債務是188兆美元,這數字是2018年全球生產毛額(GDP)的226%(連結),台灣一年GDP約新台幣18兆,約0.6兆美元,所以這188兆美元概念是313個台灣一年GDP的概念,比喻到這裡,其實大家都無感了,結論就是全球債務還真的蠻浩瀚。


這些債務,僅是官方統計的,不含地下金融,也是全球75億人口和各國政府的舉債,這是債務人,那誰是債權人?當然就是有錢借貸者,這包括金融機構,例如是銀行授信貸款,有些是保險、主權基金、退休金等機構法人持有,當然也包括你我一般個別投資人,你有可能直買政府公債或持有債券基金。


全球總債務是一種觀念,但金融市場裡流通、可投資與債務連結之有價證券規模,端視如何界定,有的說法是百兆美元,柏瑞分析,根據研調機構海弗分析、香港環亞經濟資料、摩根士丹利研究,全球信用市場總規模達到82兆美元(截至2018年底),自2004年以來已翻漲一倍,創歷史新高,還在持續成長。

量化模型從海量數據找出債基收益方程式

銀行定存利率,一般1年期多半在1%,台灣10年期公債殖利率目前不到0.7%,比定存還差。追求較高收的收益,近年來不少銀行財富管理部門也會銷售單一公司債,滿足客戶對配息的需求,惟近來市場不時有地雷債的傳言,單一債券的投資門檻高、風險又集中單一公司,債券基金投資門檻相對親民,債券基金配息機制更是符合台灣人需求,若有每月收益需求者,最直覺就是挑一檔配息符合自己需求的基金。


對多數人,債券基金很簡單,就是配息率高低,但對債券基金經理人和研究團隊卻要不斷研究各種宏觀、微觀的變數,不斷檢視、驗證、抽絲剝繭,篩選出值得投資標的、才能建構投資組合。


以彭博巴克萊全球綜合債券指數為例,投資範疇總計約有2.4萬支債券標的,美國綜合債券投資範疇總計約1.1萬支債券標的。值得注意,彭博巴克萊全球公債指數(美元避險)在2014-2018年沒有任何一個單一國家可以連連獲利。更有趣的,負利率國家如日本和歐洲的公債表現,竟然經常優於美國公債


低利率,資金紛紛擁入高收益債市和新興債市,但新興債市僅占全球債市逾21%,高收債市約10兆美元,如何從其他債市覓尋到投資良機?負利率公債規模擴大,雖然聽起來很嚇人,但過去五年來表現優異公債不少是歐洲國家公債,這些飽受負利率之苦的已開發國家債券還有投資良機嗎?


投資理財是在解決財務的數學問題,理工背景專攻量化的陳海波表示,量化模組在股票和債券都有廣泛運用,用來管理投資級債券最好用,主要是這類債券受到宏觀經濟如貨幣政策和總體經濟影響較大,也可以運用在高收益債券,但高收債和股票報酬主要來自價格波動較多。


量化固定收益模組就是運用統計和數理來解決投資上方程式,陳海波分析,全球債券可投資標的多達2.4萬,以他管理環球債券基金為例,最終要選出120檔債券,從數理上來看,這是有自由度的,要解一個方程式,有二個未知數只有一個方式程,就會有很多解答,有兩個未知數兩個方程就絕對有解,還是精確的,但若有兩個未知數三個方程就可能是負自由度、矛盾、無法解。

圖2-柏瑞陳海波解構債券總報酬的方程式

柏瑞投資固定收益量化投資主管陳海波。

對量化固定收益經理人而言,就是要從上萬個債券和他們相關因子裡解答出收益方程式,從海量數據裡,挑選出達到最佳收益和最低風險的投資組合。


債券投資要觀察殖利率、時間和價格,另外還有一個重要觀念信用利差,係指一檔債券相對於無風險資產,例如10年期美國公債或各國指標債,兩者殖利率的差值。


陳海波的模型是由兩大構面殖利率曲線(利率相關)與信用利差(信用相關) ,加上兩大報酬來源時間(持有期間收益,即利息收益)和價格(信用利差變化)四大面向來解構債券總報酬,如圖2,這也是他所謂「兩個未知數、兩個方程式」來尋找債券投資的收益解答。在這四個面向,每個面向有5-10個因子,數十個因子來分析一檔債券的投資風險與報酬。

殖利率+利差+時間+價格解構債券報酬。

以下再就四個面向的各自分析因子,首先是殖利率線價格報酬:美債殖利率反轉一直是市場觀察經濟衰退的重要指標指一,也就是長短天期(美國10年期公債與2年期)殖利率的變動,柏瑞量化固定收益模型解構殖利率曲線是很細膩,陳海波指出,分析殖利率曲線要看其水準,也要看斜率,柏瑞還特別分析殖利率曲線的曲度,這些研究數據除有美歐日等主要國家,也涵蓋全球可投資國家之標的。


圖3-解構殖利率曲線價格報酬

資料來源:柏瑞投資。
  • 水準:曲線的平移(10年殖利率)

  • 斜率:短期殖利率相對於長期殖利率的變動(2和10年利差)

  • 曲度:中期殖利率相對於短期和長期殖利率的變動(5年和2年,5年和10年利差)。

柏瑞投信分析,殖利率曲度變化,主要在衡量其長短期利差相對價值。若曲度變化與評估水準有所差異,這就是潛在超額報酬來源,也就是投資機會之所在


圖4-債券殖利率曲線模型的四個因子

資料來源:柏瑞投資。

債券投資,殖利率曲線的分析很重要,陳海波表示,每個殖利率曲線模型的結構包含四個類別因子:1是金融市場和風險情緒,例如商業和消費者調查;2是貨幣和財政政策,例如政策利率指標;3是總體經濟基本面,例如國內生產毛額(GDP);4是殖利率曲線技術面,例如實質利率均值回歸。




圖5-價格報酬模型:信用利差

資料來源:柏瑞投資。

信用利差報酬模型,主要受到基本面和量化面兩個因子影響。基本面上會比較發行公司/國家相對價值排序,分析師風險評等,債券產業類別加碼或減碼,發行人信用趨勢和國家相對價值排序


量化面會考量總體經濟(例如GDP成長)、財務報表(槓桿高低)、技術面和相對價值(是否超越同儕的利差/公允價值),金融市場(例如股市表現)


陳海波指出,全球可投資債券多達兩多萬檔,透過柏瑞固定收益量化模型,透過四大面向和數十個因子分析,從兩萬多檔可投資全球債券,做信度(conviction)評分和曝險(risk exposure)因子分析,最後篩選出120檔高信度和低曝險債券,再依相對價值和流動性等條件,如圖6所示,建構出一個朝高信度(高度信心持有)和正因子曝險投資組合,基金持債不僅要多元、最適化,風險調整後報酬還要好又更好


網友讀到這裡或許有種「找不到路」的感覺,對陳海波而言,債券已經是從「看山是山」、轉化到「看山不是山」,最後再回到「看山還是山」的境界,一檔債券在他海波的眼中,已經不再是債券了,而是固定收益量化模型的許多因子串聯。


圖6-投資組合建構

資料來源:柏瑞投資。
量化質化並重,切忌槓桿操作。

陳海波雖專長量化,但從近來太多單一事件造成債市波動,他說:「量化模型並不是萬能,質化分析也是很重要,柏瑞有很強基本面團隊,他們會將當地研究和分析-各國和公司最新狀況提供給我們,我們隨時更新模型裡的相關數據,量化和質化通力合作,才可以打造固定收益量化模型。」


以2019年債券市場最大事件就是阿根廷總統初選,這種政治單一事件雖然很難預測,但阿根廷過往就有違約紀錄,陳海波指出,這種風險因子就會納入柏瑞量化模組做因子分析,對高槓桿公司在量化模型裡會觀察和跟蹤槓桿變化、水平和趨勢,都要加以嚴控監控,高槓桿者就不可能進入投資組合名單。


量化債券投資,以長期資本投資(LTCM)做債券套利交易最著名,陳海波分析,LTCM債券透過程式交易做鎮的套利投資,的確是量化投資的一大典範,但LTCM在俄羅斯債券失利,最大敗筆就在槓桿投資,並不是量化研究或模型的問題,除切忌過度槓桿投資,更重要是做好下檔風險控管。


這個模型還有透過網路爬蟲獲得大數據,量化團隊平常隨時監視模型運作,也會視情況對模型因子做調整,陳海波表示,量化模型因子與債券報酬及波動的關係,是運用機器學習技術,每個月持續地學習及更新,經過一段時間累積,若有比較明顯的變化,都會加以調整;另外,團隊每個月持續觀察投資組合的配置比重,根據模型計算的結果,做必要的校準,讓投資組合保持對各個因子的最佳曝險比例。

主動投資創造超額報酬,負利率債券逆轉正。

陳海波表示,台灣公債殖利率低,若投資人棄台債轉往擁抱殖利率較高的債券,以持有到期,中間也沒有任何主動投資策略,若是匯率完全避險、兩地債券信評也一致,其實一來一回的投資總報酬,與直接抱台債是一樣的。要能夠創造超額報酬,就在有主動投資策略,懂得運用時間驅動報酬,加上掌握價格波動,覓尋更多投資良機和收益


以歐洲國家公債不少處於負利率,但還是有投資機會,2018年全球股債表現不佳,但許多歐洲公債表現不俗, 儘管2019年歐元區負利率情況更加嚴峻,德國公債殖利率是-0.57%,但美元避險持有德國公債卻可拉高殖利率到2.14%。


圖7-負利率債券的表現

陳海波分析,全球債總報酬率取決於本地債券報酬、貨幣報酬的相關性,從歷史上看,對於成熟市場投資級參考指標而言,貨幣波動性具主導地位未避險報酬比避險報酬波動更大。儘管從長遠來看,貨幣不會帶來額外的報酬,但避險報酬的回跌幅度小得多


圖8-貨幣避險全債指數回跌幅度小

負利率的日本或歐元區,選擇貨幣避險日債指標加上多重貨幣管理(overlay),是有機會可以獲得更好的報酬。不論是圖7和8,說明負利率債券未必不能投資,配置在不同貨幣的債券,儘管有些國家債券是負利率,惟透過合適的貨幣避險,是有機會取得正收益和好收益


陳海波管理柏瑞-環球債券基金,就是運用量化管理模型,截至2019年11月底,持有日債比重23%,雖然也持有殖利率相對較高的國家如英國,惟也有歐元負利率國家如法國,但透過多重貨幣管理,2018年12月到2019年11個月創造近10%報酬(如圖9),2019年全年也有7.7%報酬。


圖9-柏瑞-環球債券基金的表現


全球型債券基金近來漸獲台灣人青睞,尤其環球債券以布局先進國家為主,投資評級高,是不少投資人看好在市場動盪時的資金避風港,柏瑞-環球債券基金是一檔主動量化操作的全球債券基金,近年來表現不俗,波動度還控制在3%以下


柏瑞-環球債券基金管理資規模目前僅有4,000萬美元,台灣人持有比重11.78% ,由於台灣人可申購此基金規模相對有限,柏瑞投信新發行─柏瑞ESG量化債券基金,也採用陳海波建立柏瑞投資固定收益量化投資模組,更鎖定ESG的債券發行者,在低利和負利率的環境裡,為投資人發掘好債和主動操作創造收益,這不僅是台灣第一檔、也是亞洲第一檔ESG量化債券基金。


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