持有收益的本质与风险溢价
从 carry（持有收益）谈起很合适。先定义一下 carry：我想大多数人都知道这个词，但最简单地说，它就是承担别人希望转出的风险并因此获得报酬。这就像金融市场的保险费。和保险一样，它在失灵之前一直有效。
今天《Alpha Exchange》的嘉宾是 Kimberly Gallant，她是 CIBC 量化投资策略（QIS）结构设计部门的全球主管。Kimberly，欢迎你来节目。
谢谢你，Dean。我很高兴来到这里。
我也很期待这次对话。QIS 产品一直是华尔街增长很快的领域之一，因为客户越来越多地通过量化投资策略来配置产品。我们会借助你的经验深入了解。先从你的职业经历谈起吧：你是怎样进入卖方这个很专业的领域的？
当然。正如你所说，我现在是 CIBC 的 QIS 全球主管，到这里大约六个月。对我来说，职业发展的种子是在销售与结构设计结合的业务中埋下的；这种组合让我们能够真正把客户放在所有工作的中心。在此之前，我基本上是在摩根大通成长起来的：从实习生做起，之后全职留在那里，一共待了 18 年。
QIS 是 quantitative investment strategies，也就是量化投资策略，正如我刚才提到的。先从宏观层面介绍一下这类产品吧。它显然包含复杂的风险敞口和衍生品，但请先从三万英尺的高度给我们讲讲整体框架。
或许可以先讲讲它是怎么出现的。了解其起源和原因，比简单说它是一套可以按现货形式交易的规则更能解释 QIS；只说规则其实没什么信息量。QIS 很有意思的一点是，它并非只有一个起源。
QIS 的多重起源与跨资产融合
这些自营交易部门拥有很好的知识产权，却不知道在无法自行实施的环境下该如何运用。销售合作伙伴便来找他们，说：“把它打包起来，卖给我们的客户吧。”这条脉络也来自商品领域，尤其是商品指数市场，我的职业生涯就是从那里开始的。真正有价值的是，大约在 2010 年代，这些不同传统汇聚到一起，彼此之间的壁垒逐渐消失，人们发现，大家只是在不同的市场里尝试解决同一个问题。
你刚才说到全球金融危机之后，银行自营交易团队手上有这些知识产权，并想看看能不能部署。在那之后，有哪些里程碑推动了这个领域的发展？有没有一些标志性交易、产品包装或风险敞口，让你回头看会觉得它们对后续增长特别重要？
对我来说，肯定是从商品 beta，到商品 alpha，再到这个领域里彼此不相关的收益来源的转变。我们知道，其他交易台已经在以指数形式交易 VIX carry 之类的策略；接下来的变化，是让更多参与者能够参与这些交易。股票因子策略也开始以现货形式提供，例如经典的 Fama-French 风格风险敞口。
你提到了比较优势。我觉得，市场交易乃至一般交易，都有某种比较优势的逻辑：人们之所以交易，是因为他们看到了交易中的比较优势。我回想自己的职业经历，主要做股票衍生品，这要追溯到三十年前。当时我深度参与了标普 500 指数方差互换的兴起。
波动率风险溢价策略如何演进
再多解释一点。如今 QIS 领域里的方差互换，不一定只是互换合约本身，也可以直接展示持仓，并附上有关 delta 对冲方案如何执行的规则，让最终用户逐步看清投资组合。我想了解一下，这种让用户看透复杂风险敞口、一直深入到近乎逐笔持仓的透明度是如何实现的。
随着时间推移，以 QIS 形式收获波动率风险溢价的策略也在演进。最早我知道的策略可能是 VIX 展期交易，之后发展到 delta 对冲跨式或宽跨式期权组合。难点在于，它们的 gamma 敞口可能很集中，也可能不够稳定，于是我们开始使用方差互换。
谈这个行业时，大家显然很关注跨资产，把不同的风险敞口混合起来。从大处看，我对市场与风险的粗略理解是：要么做空波动率，要么做多波动率；要么承担持有成本，要么收取持有收益。这里面当然有很多细节。你能否先从整体上讲讲，投资者会通过 QIS 产品寻求哪些类型的风险敞口？然后我们再具体展开。
你说得对，做空波动率，或做多波动率。我会说，投资者要么想赚钱，要么想对冲。很多客户两者都想要，我们会解释为什么这不一定是合理的预期，这也是市场存在的原因之一。
QIS 的策略分类与业务分工
行业中相当大一部分业务属于“赚钱”类别，重点是如何为投资者创造回报。
你是 QIS 结构设计部门的全球主管。回想我自己在市场中的经历，我算是比较传统的从业者。你们这里把销售、结构设计和交易三个职能放在一起——当然还有不少技术支持等其他职能。能讲讲这三类业务伙伴如何互动、各自的分工从哪里开始又在哪里结束吗？
传统上，交易团队负责管理市场部门的风险。策略实际执行时，如果客户买入一项通过我们实施的方差复制策略，就由交易团队确保另一侧的风险已经得到复制：可以通过与其他持仓净额结算，也可以实际交易复制组合。交易团队在整个流程中的参与都不可或缺。
你刚才稍微谈到结构设计的职责了。按你的理解，它要找出哪些风险承担能够得到良好补偿，也就是哪些 carry 是一笔“好交易”；这些风险溢价会随时间变化，也可能在某些时候变得拥挤。先从整体上讲讲你和团队如何思考这个问题吧。我们之后可以具体展开，但先谈总体思路：你们会在哪里找到值得承担风险的好交易？
波动率 carry：风险承担者与自然买方
carry 是个很好的切入点。先定义一下 carry：承担别人希望转出的风险，并因此获得报酬。这就像金融市场的保险费；和保险一样，它在失灵之前一直有效。
股票市场里有些参与者由于自身资本结构，必须买入波动率。首先想到的是提供保证年金产品的保险公司：它们实际上向保单持有人卖出了一个看跌期权。银行当然也需要优化监管资本，可以用很多工具，其中一个就是买入标普 500 指数的尾部保护期权。
WTI 与 Brent 的波动率供需
在 WTI 原油市场，主导资金流往往是企业部门净卖出更多波动率；我上周还专门向交易员核实，确认这一点没有发生变化。Brent 则相反：那里的波动率买方更多，因为有更多宏观交易者、消费相关参与者，以及北美以外的生产商，他们通常会通过买入看跌期权来对冲。
我之前不知道 Brent 和 WTI 在波动率供需方面有这种差异。这会不会形成波动率配对策略？这样的策略做得到吗？
这类策略在市场上确实找得到，QIS 在这里也会变得很有意思。有些策略会直接收获 Brent 的波动率风险溢价；另一些会卖出 Brent 波动率、买入 WTI 波动率。构建方式不同，结果可能也很不一样。
我们应该花些时间聊聊今年夏天——更准确地说，从二月底以来——原油整体波动对新策略构思和现有策略表现的影响。在此之前，请先讲讲大宗商品 carry 的基本概念。这个词在大宗商品领域有些特别，因为这里既有波动率曲面，也有期限曲线；在 QIS 里该怎么理解？
除了波动率风险溢价，大宗商品 carry 通常有两类，而且都通过期限价差来实现。
大宗商品期限价差与近期回撤
我刚入行时，第一类策略只叫“大宗商品 alpha”。在更早的时候，夏普比率曾达到 4 到 6。如今，它更像是一个由大宗商品空头期限价差构成的分散化组合，用来补偿市场中的多种风险。
我一直在想 VIX 曲线、原油期限曲线和隐含波动率曲线之间的共性。就连美国国债收益率曲线倒挂，也与市场紧迫感和波动有关。如果比较 VIX 曲线倒挂与实际波动率，应该能看到一个共同规律：实际波动率升高会推动曲线倒挂，大宗商品的期限曲线倒挂也是如此。
首先，你说得对。其他商品市场当然也有受到影响的基本面理由。天然气不是石油，但显然也受到影响；石油及其产品同样受到冲击。不过总体来看，石油板块的回撤解释了整体组合的全部回撤。其他商品的期限价差有正收益，可以抵消化肥相关担忧导致的少量亏损。
拥挤、相关性与风险溢价的变化
再看大宗商品期限价差的长期相关性，结论也是一样。
举例说，如果构建一个滚动指数，做多第三个月合约、做空第一个月合约，商品之间会形成一些相关性集群。汽油、取暖油、柴油等石油产品，以及 Brent 和 WTI，会聚在一起、呈现一定正相关；大体而言，其他商品彼此相关性较低。这是大宗商品曲线交易有力的部分原因：交易背后有真实的经济风险转移。
说到拥挤，我想到的是：太多人挤进某项风险敞口后，它的优势可能会消失；拥挤也会压低风险溢价。你提到，几年前一些日历价差策略的夏普比率大约是 4，如今已经不是这样。能谈谈 alpha 随时间衰减的程度，以及 QIS 能否通过高效打包和交付、让终端用户参与而带来的影响吗？
我认为，要区分两件事：一种策略从 alpha 转变为真正的风险转移、并以公平价格补偿风险；以及一种策略变得拥挤。我们就以我很喜欢、也经历过各种周期的大宗商品曲线策略为例。
杠杆、拥挤与策略开发
而且，在这些原本应该彼此不相关的期限价差中，也开始出现联动。我们进一步梳理后发现，其他银行曾发行与大宗商品曲线组合挂钩、杠杆高达 15 倍的结构性票据；如果策略下跌 2%，就会触发敲出。这恰恰是这类机制会导致拥挤的原因：产品通过杠杆变得更容易被市场买到，同时也设下了一个触发点，一旦真正发生保险事件，投资者可能同时涌向出口。
我们刚经历了一次大型组合的平仓潮；字幕所指的组合名称不清，听起来像是以 4 倍杠杆运行，而当时相关标的已经极度波动。如果你参与其中，就得留意仓位规模可能已经超出承受能力的参与者。拥挤会改变市场的反应函数：如果足够多人必须同时离场，这就应当纳入风险管理。拥挤很难衡量。
我很想请你多谈谈你和团队在设计交易时如何考虑拥挤；你们希望避开拥挤，但也能想象街对面的竞争者在寻找 alpha 时会得出相似策略，最后落到同一类交易上。你们如何识别拥挤？
正是这样。拥挤是 QIS 领域三种经典失效模式之一：一项原本有效的策略变得非常流行。刚开始时很难判断策略是否已经拥挤，因为风险溢价确实在压缩，但资金流入也会推高组合价值，让策略看起来仍在跑赢。于是，表现超额可能只是因为更多投资者涌入；通常要等到尾部事件发生，拥挤才暴露出来。
如果回看十年前，当时通胀很低，利率低，波动率也低，似乎看不到尽头。如今市场价格完全不同：30 年期国债收益率至少在 5.3% 左右，原油价格约为 93。市场环境变化如此之大，会怎样影响你的策略结构设计？
这是个很好的问题，也引出了策略最初是如何开发出来的。整个行业对回测的依赖过重；有人把它称为“回测奥运会”。这当然很重要，但正如我前面反复强调的，策略开发应该从假设和经济观察开始。
先有经济假设，再与客户共创
还要先弄清楚交易的另一方是谁。在做第一次回测之前，先看看数据本身是什么样。我很相信把数据整理到一起，亲自观察；之后还要检验这些数据关系在不同市场环境下是否成立。
业务中的另一个关键伙伴是客户。我想，很多探索和产品开发都在于帮客户解决问题，听懂他们正在面对什么。能否谈谈你们如何与客户互动，以及客户如何推动产品开发和迭代？
我会把机构客户分成两类。一类是主动使用策略的客户，他们可能会说：“我想要你们的 EMFX carry 策略。把你们在这个领域覆盖的 1 到 10 个标的，以及相关元数据发给我。”另一类是在 QIS 领域研究多年、实际上会参与研究过程的客户。
去美元化、汇率敞口与尾部对冲
机构投资者也更主动地建立治理框架，让 QIS 项目有条件长期运作。他们会问哪些项目有效、哪些无效，也会要求我们解释某个因子为何赚钱：到底是谁在付钱，让我承担这项风险？
说到当前热门话题，你刚才提到去美元化，引起了我的兴趣。你是在什么背景下讨论它？有哪些潜在敞口可以抵消这类风险？
过去几十年，加拿大投资者的环境一直很有利。我手边没有图，但可以看一个很简单的 60/40 组合：只由 S&P 和“global egg”（原字幕听写如此）构成——这当然不是加拿大养老金的实际配置。对以美元计价的投资者来说，这种组合的左尾相当严重。
来谈谈尾部风险对冲吧。很多 QIS 策略会用到 VIX，有时从具体执行角度纳入；我也见过用 VIX 期限结构作为启动对冲的触发信号，所以它也可以帮助择时。你怎么看目前股票市场对冲——或者说股票尾部风险对冲——的整体状况？也就是支付某种 carry 和溢价，来防范不利情形。
在当前环境里，我们没有看到人们特别想要那些会消耗 carry 的策略；考虑到不确定性和集中度风险都这么高，这有点反直觉。大家在寻找具有正凸性的策略，愿意牺牲一定确定性，以换取更低的 carry 成本。
对冲需求与跨资产相关性
他们愿意牺牲一定确定性，以换取更低的 carry 成本。盘中动量策略一直很受欢迎，是银行推出的先进 QIS 技术的一个很好的应用；但市场震荡时，这类策略的表现也会很难做。看跌期权比例策略此前也很流行，2020 年之前表现很好，之后到“解放日”（Liberation Day）期间则累积了亏损。
你说的是卖出一份、买入两份下行看跌期权？
可以按不同的比例调整。大体上，会卖出更接近平值的期权，为尾部风险保护提供资金。其他经典防御策略还包括跨资产趋势策略，人们仍持续配置；这类策略的 carry 持平或为正，可以提供凸性，并让回撤更缓慢。不过在当前环境里，需求反而更多地转向保护浅幅下跌的策略，因为大家担心市场还会颠簸一段时间。
你刚才提到 60/40 组合，这也是我们许多人理解风险和分散亏损的基础框架。如今股票和债券的联动明显转为正相关，两者更像是绑在一起，而不是债券在分散风险。股票市场内部则几乎相反：按我这样的“数据 nerd”每天看的指标，个股之间的相关性非常低。正因为实现相关性这么低，离散度交易才取得前所未见的成功。
对，还要把现货与波动率之间的有趣动态关系放在一起看，也就是股票收益率与股票波动率水平之间的关系。历史上，波动率一直是对冲市场下跌的一种工具。我们和客户讨论时，常会退一步，先找出背后的经济驱动因素。
低相关性、AI风险与多元化
规模效应一直是个重要主题。如今更灵活地、择机地执行这类交易，也越来越受到关注。
我想换个方向问问你：你认为标普 500 内部相关性长期处于低位，主要由什么驱动？看起来 AI 的崛起起了很大作用。客户会问：“我该怎样管理 AI 风险？我对近期 IPO 或跑赢市场的股票配置过重、风险敞口太大，怎样才能确保不会错过上涨？”这或许也是我们在上涨行情中看到现货与波动率相关性为正的部分原因。
很有意思。我也一直在想这个问题。首先，确实可以把 AI 股票与指数其他部分分开看；但 AI 股票彼此之间的相关性也非常低。我最近看了微软与“七巨头”中其他六只股票的相关性，至少过去一个月是负的。要让股票彼此呈负相关并持续一段时间，其实很难。
对，我觉得这正是关键。至少我自己看市场时，会想到我们经历了非常好的一段行情；你也说过，不确定性来源实在太多。地缘政治常常能成为报纸头版，但很多时候声势大于实际冲击，我们还是得仔细推演、保持谨慎。
下一代策略与 QIS 的价值边界
新主题通常会回到我前面提到的方向。比如，在非相关绝对收益领域，大宗商品期限价差是我特别感兴趣的方向。我们正在尝试整合相关学术文献中的研究思路，并和交易团队一起了解资金流如何演变；也会邀请长期合作、给过我们很多帮助的客户提供意见。我们确实有一些有意思的项目正在推出。
我能想象利率是 QIS 很适合发挥作用的市场之一。要用利率市场的语言沟通，终端用户往往得长期待在利率波动率市场里；如果把产品包装好，让不熟悉这个市场的人也能获得宏观层面的敞口，而不必整天研究市场微观结构，QIS 应该很适合把这些机会交付给终端用户。
不论是利率、股票、股票融资交易还是大宗商品市场，QIS 的价值部分来自高效进入市场。但我们还要确保，便捷的市场准入不会变成一条捷径，让客户不再认真了解自己持有的敞口。
Kimberly，很高兴与你交流，也很荣幸主持这次对话。非常感谢你今天来做客。
我也很高兴，谢谢 Dean。这次聊得非常愉快。