“该策略投资于Thompson Reuters Lipper对冲基金数据库中净资产至少为1500万美元的对冲基金，排除固定收益套利和管理期货类基金。使用I/B/E/S数据库的每股收益（EPS）增长率预测计算分歧贝塔。每月根据估算的分歧贝塔对基金进行等权重排序，做多分歧贝塔最高的十分位，并按月重新平衡。”
资产类别：基金 | 区域：美国 | 频率：每月 | 市场：股票 | 关键词：对冲基金
策略概述
投资宇宙由Thompson Reuters Lipper对冲基金数据库（TASS）中有数据并且净资产价值至少为1500万美元的对冲基金组成。固定收益套利、管理期货类别的对冲基金，以及以非美元货币报告的对冲基金被排除在外。用于计算分歧度量的数据来自I/B/E/S数据库的分析师对每股收益（EPS）长期增长率的预测。只考虑在纽约证券交易所（NYSE）、纳斯达克（NASDAQ）和美国证券交易所（AMEX）上市的、股票代码为10和11的股票，每月必须至少有两项长期EPS增长率的预测。月度风险因子包括市场规模、价值、动量（数据来自Kenneth French的数据库），以及Fung和Hsieh（2004）提出的五个因子，包括债券趋势跟踪因子（PTFSBD）、货币趋势跟踪因子（PTFSFX）、商品趋势跟踪因子（PTFSCOM）、信用风险因子（定义为BAA评级公司债券收益率与10年期国债收益率差的月度变化），以及债券市场因子（定义为10年期国债收益率的月度变化）。后三个因子的相关数据来自联邦储备经济数据（FRED）。三个趋势跟踪因子的数据来自David A. Hsieh的数据库。排序变量“分歧贝塔”是为每只对冲基金单独估算的，使用滚动回归模型，即方程（1）（第12页）。方程中的变量是对冲基金i在t月的超额回报、一组当期月度风险因子、t月的分歧变化，以及对冲基金i的分歧指数的负载。时间序列回归是基于对冲基金过去36个月的超额回报进行的，至少需要包括24个月度观测值。然后，投资组合按前一个月估算的分歧贝塔进行等权重排序，将对冲基金分为十分位。策略做多分歧贝塔最高的十分位，并按月重新平衡。
策略合理性
如前所述，资产常常因卖空限制而被高估。具备技能的对冲基金能够识别这种错误定价，作为套利者从中获利，而那些未能识别并利用这种错误定价的对冲基金则不然。研究表明，特别是那些经验丰富和收取高激励费的对冲基金，能够成功利用这种错误定价来提高表现。
论文来源
Disagreement Exploitation and the Cross-Section of Hedge Funds Performance [点击浏览原文]
- Gady Jacoby，管理学术研究学院，马尼托巴大学 – 会计与金融系；
- Shi Li，西东大学，卡尔顿大学斯普罗特商学院
- Nanying Lin，里昂学院
<摘要>
本研究探讨了市场分歧在解释对冲基金表现横截面中的作用。在分歧波动的市场中，具备技能的套利者可能会采用不同的交易策略来利用由分歧和卖空限制引起的错误定价。具备高分歧敏感度的对冲基金可以利用高分歧时期的错误定价来提高其表现。我们表明，拥有高分歧贝塔的对冲基金往往具有分歧利用能力，因此与那些没有这种能力的对冲基金相比，它们能够获得更高的横截面回报。经验丰富的对冲基金（通过规模和年龄来代理）以及收取高激励费用的对冲基金往往具有高分歧贝塔。
回测表现
| 年化收益率 | 10.49% |
| 波动率 | 22.68% |
| Beta | N/A |
| 夏普比率 | 0.46 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | N/A |
