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🔔看了下华尔街对于降息的最新预测,真的越来越有意思了—— 1⃣不降息派:大摩、美银 → 坚持“今年不会降息” 这类机构本身就深度绑定传统信用系统,他们不希望利率掉太快,因为债务利差结构和短期债券需求是他们的根本收益来源。 利率稳住,他们就能继续做 carry trade、做监管套利。 2⃣温和鸽派:高盛、德银、野村 → 预测“12月降息1次” 这派更像是在做策略型折中,押注软着陆 + 政策平衡点: 一方面不能完全否认通胀下行趋势、不能忽视政治降息压力,一方面又不能太快押注流动性宽松,怕提前脱钩或者被数据反噬。 3⃣激进降息派:瑞银、富国→ 预测“9月开始降息4次” 他们的核心逻辑不是软着陆,而是押——不降就爆。 这一派认为: 美债供给大爆炸 + 赤字持续放大 地缘摩擦、企业债再融资压力集中 美联储“嘴硬不动”只是暂时避雷,雷始终要爆 很显然,因为美联储的慢动作 + 被动式应对,利率分歧开始失控,市场正在进入“各自下注、自证其道”的阶段。 现在再加上懂王不断施压,美联储被动降息只是时间问题。 这时候,建议大家都该重新看看自己的仓位,想想当前配置逻辑是否还稳得住。 永远记住一个底层逻辑—— 当系统锚开始动摇,市场就会本能地寻找新的定价基准和储值共识。 真正的大行情,不会出现在所有人都预测正确的时候,而会出现在所有预测开始集体失灵的那一刻。 而 $BTC ,就是这种“不确定性结构”中,最大的天然受益者之一!
1个月前
比特币已经是华尔街的比特币了 最近在看华尔街量化交易大神Grinold的<Active Portfolio Management> 从看似混沌的价格波动中抽象出规律性 然后把金融市场变成提款机 实话说内容的专业性非常高 要放之前没学个金融硕士挺难的 现在 GPT 等AI 大模型的确打开了一条快速学习任何领域的大门 当然前提是你愿意学 造个原子能反应堆都能造 下面是20多个大纲性质的点 1/ 主动投资的目标是获取超额收益(alpha),关键在于最大化信息比率(Information Ratio)。 超额收益(Alpha):指投资组合收益减去基准收益; 信息比率:衡量单位主动风险带来的超额回报。 2/ Grinold-Kahn基本定理:IR = IC × √Breadth,IC是预测准确率,Breadth是独立决策次数。 IC(Information Coefficient):预测信号与实际收益的相关性;Breadth:独立下注次数,体现投资多样性。 3/ 超额收益来源于市场非有效性、信息不对称和行为偏差。 市场非有效性:市场价格未能完全反映所有可得信息,存在定价偏差。 4/ 投资组合的风险建模依赖于多因子模型,核心是分解系统性与非系统性风险。 多因子模型:用多个风险因子解释资产收益变动;系统性风险:整体市场风险,无法分散。 5/ 均值-方差优化方法用于投资组合构建,目标是风险调整后收益最大化。 均值-方差优化:基于预期收益与协方差矩阵,寻找最优资产配置,最早由马科维茨提出。 6/ 投资约束(如行业暴露、流动性限制)在优化中必须严格建模,否则理论收益不可实现。 行业暴露:组合对特定行业的资金配置比例;流动性限制:资产买卖是否容易且不影响价格。 7/ 交易成本是主动管理中最大的摩擦,过高换手率会侵蚀超额收益。 交易成本:买卖资产时实际支付的费用,包括点差、佣金和市场冲击成本。 8/ 信息比率(IR)比夏普比率更适合衡量主动投资能力,因为剔除了市场beta的影响。 夏普比率:整体回报与波动率的比值;Beta:资产对市场变动的敏感度。 9/ 信息系数(IC)的估计基于历史预测与实际收益的相关性,需要稳定可靠的数据支持。 相关性:两个变量之间的线性关系,反映预测信号与实际表现的匹配程度。 10/ 市场在大多数时候有效,但局部和短期存在失效,主动管理的空间来源于此。 市场失效:局部或短期内价格偏离真实价值,产生套利机会。 11/ 投资过程必须系统化,包括信号开发、风险建模、组合优化、交易执行、绩效评估。 信号开发:寻找可预测资产价格变化的因素,形成投资依据。 12/ 贝叶斯方法用于结合主观判断与历史数据,提升预测稳健性。 贝叶斯方法:将先验知识与新数据结合,更新概率判断,提高决策质量。 13/ 多因子投资通过组合低相关性的独立因子,提升信息比率。 低相关性:两个因子间的关系弱,能提高组合多样性并降低整体波动。 14/ 层次化组合管理将投资对象分层次管理,分别进行风险控制和alpha配置。 层次化管理:按国家、行业、个股等分层处理,每一层单独优化。 15/ 随着资产管理规模上升,alpha会稀释,管理规模与超额收益存在天然冲突。 规模效应:资金规模过大,导致流动性压力增大,压缩超额收益空间。 16/ 主动管理可以获取超额收益,但需要付出更高的复杂度和管理成本。 管理成本:包括研究、数据、交易执行等运营费用,主动策略消耗资源更多。 17/ 市场信息传递存在滞后,及时反应可以捕捉短期超额收益。 信息滞后:不同市场参与者接收和处理信息的速度不同,形成短暂定价偏差。 18/ 合理使用杠杆可以在控制风险的前提下放大alpha,但需严格风控。 杠杆:借入资金放大投资规模;风控:风险控制,防止损失失控。 19/ 使用回归、主成分分析(PCA)、机器学习等工具进行alpha因子挖掘和验证。 主成分分析(PCA):降维方法,提取解释数据方差最大的成分;回归分析:建立因子与收益的数量关系。 20/ 动态优化和定期再平衡有助于应对市场变化,提高长期信息比率。 再平衡:根据预设规则调整投资组合,使其回归目标配置,防止偏离。 21/ 模型风险是主动投资的重大风险来源,需要通过多模型、多因子、多策略分散风险。 模型风险:模型假设与现实偏离导致决策失误,分散策略可以降低单点失误的冲击。 有点厌倦币圈的割韭菜游的玩法 最近我在将所有的交易转向量化系统 大家节日快乐