“学海拾珠”系列之一百零七：不同的回撤指标之间存在差异性吗？
敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 不同的回撤指标之间存在差异性吗？ ——“学海拾珠”系列之一百零七 [Table_RptDate] 报告日期：2022-08-31 [Table_Author] 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com 联系人：吴正宇 执业证书号：S0010120080052 邮箱：wuzy@hazq.com 相关报告 1.《基金评级的变化是否会对股票价格产生系统性影响？——“学海拾珠”系列之九十九》 2.《因子动量与动量因子——“学海拾珠”系列之一百》 3.《无形资产对因子表现的影响——“学海拾珠”系列之一百零一》 4.《“聪明钱”、“糊涂钱”与资本市场异象——“学海拾珠”系列之一百零二》 5.《如何预测动量因子的表现？——“学海拾珠”系列之一百零三》 6.《基金交易分歧与业绩影响——“学海拾珠”系列之一百零四》 7.《隐藏在日历异象背后的市值效应——“学海拾珠”系列之一百零五》 8.《基金公司内部的竞争与合作——“学海拾珠”系列之一百零六》 主要观点： [Table_Summary] 本篇是“学海拾珠”系列第一百零七篇，作者研究了不同的回撤指标是否存在差异性。研究发现，几乎所有的回撤指标都适用于一个统一的框架，并且或多或少可以区分基金经理的投资能力，尽管指标间的准确性存在一定差异。回到A股市场，回撤作为重要的风险度量指标，多以最大回撤的形式出现，然而，最大回撤本身极度路径依赖，本文可拓展对回撤的度量方式，更全面地考察策略的绩效表现。 ⚫ 所有的回撤指标都适用于一个统一的框架，便于理解指标间异同点 多年来，为了指导资产管理，已经出现了多种多样的回撤指标。作者表明，几乎所有的这些指标都适用于一个统一的框架，该框架可称之为加权回撤（wDD）框架，其主要思想是将权重附加到回撤所包含的不同元素中。这个新的框架简化了对回撤指标的构建流程，且可用于理解不同指标间的相似性和差异性。 ⚫ 所有的回撤指标都能区分基金经理的投资能力，但存在差异性 本文发现所有的回撤指标都能（在某种程度上）区分基金经理的投资能力，但在准确性方面有所不同。此外，基于回撤的收益风险比对投资能力的区分性平均而言更强，但指标间相似度更高。总之，作者的研究表明，选择一个适当的回撤指标对评估投资绩效至关重要，因为不同的指标强调了风险的不同方面。 ⚫ 风险提示 文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 [Table_StockNameRptType] 金融工程 专题报告 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 16 证券研究报告 正文目录 1 引言 ....................................................................................................................................................................................................... 4 2 回撤指标的统一框架 .......................................................................................................................................................................... 5 3 模拟研究设计 ...................................................................................................................................................................................... 8 4 投资组合排名的相似性...................................................................................................................................................................... 9 5 投资技能区分能力的相似性 ........................................................................................................................................................... 10 6 基于回撤的绩效比率 ........................................................................................................................................................................ 12 7 总结 ..................................................................................................................................................................................................... 14 风险提示： ............................................................................................................................................................................................. 15 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 3 / 16 证券研究报告 图表目录 图表1 WDD框架内不同回撤指标的说明 ........................................................................................................................................................... 7 图表2 不同技能水平的投资组合回报的简要统计 .......................................................................................................................................... 9 图表3 ADD、LWDD、ADD2、TWDD、MDD、EOPDD、ES、SD之间的秩相关性 .................................................................. 10 图表4 使用风险的回撤指标区分熟练和不熟练的投资组合经理 ........................................................................................................... 12 图表5 ADDR、LWDDR、ADDR2、TWDDR、MDDR、EOPDDR、ESR、夏普比率之间的秩相关性 .............................................. 13 图表6 使用基于回撤的绩效比率区分熟练和不熟练的投资组合经理 ................................................................................................. 14 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 4 / 16 证券研究报告 1 引言 回撤指标通过度量离高点的损失来量化风险。它们捕捉了投资者眼中的风险的重要方面，包括心理层面（例如，后悔决策），这是金融决策的核心（Frydman和Camerer，2016）。从结构上看，回撤指标是依赖于路径的，这使它们不同于其他风险指标，如（半）方差、VaR或预期亏损。因此，回撤指标补充了风险度量指标，并被广泛用于资产管理。在行业和学术界的推动下，各种各样的回撤指标已经被开发出来，包括最大回撤、平均回撤、条件回撤、条件预期回撤、平均回撤平方和期末回撤(Martin and McCann, 1989; Chekhlov et al., 2005; Goldberg and Mahmoud, 2017; Möller, 2018) 。这些指标的相似性如何？它们是否都能得出相同的结论？如果这些指标确实不同，那么在特定的情况下，应该如何指导特定的投资者选择适当的回撤指标？本文从理论和实证的角度为这些问题提供了答案。 作为一项理论贡献，作者建立了一个几乎所有回撤指标都可以归入的框架，将其称之为加权回撤（wDD）框架，因为它的主要思想是将权重附加到回撤包含的不同元素。作者明确展示了如何选择这些权重来改进各种回撤指标。权重本身提供了每个指标背后的经济理念。此外，权重比较提供了一种考察回撤之间差异和相似性的直接方法。wDD框架在执行回撤方面也很有用，因为通用的代码可以简单地适用于替代的权重函数以获得不同的指标。wDD框架的另一个好处是，它不仅加强了对现有回撤概念的理解，而且还提供了一个简单的工具来构建定制化的回撤指标。通过选择一组权重，可以根据客户的风险厌恶情况定制新的回撤指标。 在作者的实证研究中，作者量化了各种回撤指标之间的相似程度。利用近20年的MSCI数据，模拟了投资组合经理在各种现实约束条件下构建股票投资组合的行为。对得到的投资组合策略计算排名相关性，即比较每个回撤指标如何对这些投资组合策略的排名产生影响。与wDD框架的直觉一致，作者的实证结果揭示了不同回撤指标之间微妙的关系。值得注意的是，结果表明，平均回撤、平均平方回撤和线性加权回撤是密切相关的，但当涉及到最大回撤和期末回
