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此篇文章介紹我們研發用來預測美國市場後續發展的 Growin RORO index,此指標的想法參考匯豐銀行所提出的 RORO index,並透過團隊實務經驗進行修改調整,後續將會有此方法詳細的介紹。

在進行投資時,避開市場發生較大跌幅是相當重要的一環,Growin 量化團隊致力於研究以量化的方式刻畫市場狀態,進而將量化後的數據提供給 AI 演算法使用,提升 AI 對市場後續走向的預測能力。

根據 2007 至 2020 年的資料,我們發現 Growin RORO index 結合 VIX 能夠捕捉後續市場是否會有較大跌幅發生。本文的架構會先簡單介紹 VIX 指標,接著說明RORO index 的概念,最後介紹 Growin RORO index 及搭配 VIX 對後續市場判讀的統計結果。

VIX (volatility index ; 稱為波動率指數或恐慌指數)

於 1993 年由芝加哥期權交易所推出,利用 S&P 500 的期貨選擇權價格編製,大致反映 S&P 500 未來三十天的隱含波動度。當 VIX 越高,代表預期市場未來波動會更加劇烈,投資人不安的情緒也隨之增加,故又稱為恐慌指數。從 [圖一] 顯示,在過去 S&P 500 下跌的時期,VIX 值處於較高的位置,所以許多專業投資人會參考 VIX 值走勢來判斷未來市場下跌的可能性是否增加。

RORO index (Risk On-Risk Off index) 是什麼?

RORO index 是由匯豐銀行於 2010 年所提出, 藉由觀察在 2008 年金融海嘯前後不同期間多國指數、債券、商品、現金等大類資產的相關性變化,探討事件前後相關性變化與整體市場狀態的對應關係。市場風平浪靜時,不同的大類資產間相關性較低,但隨著市場情緒漸增,彼此間相關性的絕對值也隨之增高。

為了量化此種現象,因而創造出 RORO index,該指標利用大類資產的日報酬資料,進行主成份分析 (PCA) 計算第一主成份佔所有成份的比例值即為 RORO index。當 RORO index 值較高時,代表第一主成份對大類資產的報酬解釋性較高,故可知資產間相關性的絕對值較高,市場處於較為動盪的狀態。

Growin RORO index

Growin 量化團隊針對美國市場研究專屬的 Growin RORO index,利用 S&P 500 指數、長短天期債券、商品及黃金等資產作為判讀市場的成份,再透過主成份分析計算出 Growin RORO index 值。 我們研究發現若將 VIX 與 Growin RORO index 搭配可以對市場後續表現有不錯的判讀,利用兩指標在符合某些條件下捕捉可能發生下跌的期間,指標條件如下:

起始條件:

1. VIX 值大於 20 (表示市場風險相對較高) 

2. Growin RORO index 大於先前半年 Growin RORO index 的 95 百分位數

3. Growin RORO index 大於 0.7

結束條件:

  1. Growin RORO index 小於先前半年 Growin RORO index 的 95 百分位數。

以下 [表一] 為 2007 至 2020 年所有符合條件期間的 S&P 500 漲跌幅統計,可以發現幾次較大的下跌時期涵蓋在內,例如金融海嘯 (2008年)、美債風暴 (2011年)、中美貿易戰 (2018年)及 COVID-19 (2020年)。雖然並非每次都有大跌情形產生,但統計來看發生的機率也不低,如果能在指標符合條件期間降低風險性資產比例,投資組合遭受大幅虧損風險的機率想必能大幅減少。

[表一]:2007 至 2020 年 VIX 及 TV RORO index 符合條件的時期及 S&P500 表現

下圖為 2007 至 2021 年初 S&P 500 歷史走勢圖與 RORO index 、VIX 的回測圖,在 S&P 500 圖中紅色星星符號處為上述說明到的 RORO index 與 VIX 特定「起始條件」,可以發現都是屬於大盤震盪較大的時期。

實際來看 2020/10至2021/4 的情況

攤開近半年 RORO index 的走勢,可以發現近半年尚未出現 RORO index 與 VIX 共同的起始條件 (星星符號未出現),不過在四月前藍色線都高於橘色線,代表 Growin RORO index 大於先前半年 Growin RORO index 的 95 百分位數,可以看到當時 S&P 500 的波動也較大。

不過四月初回復正常值 (橘色線反轉高於藍色線),S&P 500 在此刻也呈現穩定上漲的趨勢,即使常常聽到突破新高的消息,仍暫時不需過於擔心股市下檔風險,甚至股市名嘴常嚇大家的「泡沫化」更是不用放在心上。

結論

本篇我們介紹了 Growin RORO index 以及搭配 VIX 捕捉大盤未來可能有較大跌幅發生的時期,回測結果顯示以上述介紹的條件方式判斷,就能發揮不錯的預測效果。實務上,我們也將 Growin RORO index 納入 AI 演算法的特徵值中,來加強 AI 對於下檔風險的偵測,進一步提升預測的準確度,讓長期投資的效果更為優異。

Reference

  1. CBOE: White Paper Cboe Volatility Index
  1. HSBC: Risk on–risk off: the full story. Currency Quant Special, HSBC Global Research, November (2010)

作者:C.Y| 數據來源:Growin 量化團隊| 圖片來源:Yuting

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