在2020年3月,隨著全球意識到COVID-19疫情的嚴重性,資產持有人也面臨著其各種投資組合的損失。距離2008年金融危機已超過十年,資產市場終於經歷了一次重大崩盤。僅僅五個月後,S&P 500已經恢復到之前的高峰。這些前所未有的時期意味著未來潛在結果的分佈比正常情況更廣。在這樣的時期,能夠定期監控投資組合的風險和因子暴露是至關重要的。
約翰森·克里斯特,CFA FRM,是Georgia Tech Foundation, Inc.的高級投資分析師,他是管理23億美元資產的團隊成員之一。他的職責包括管理投資組合配置、風險和衍生品計劃。
這裡的反思是Georgia Tech Foundation與Nasdaq Solovis之間數月合作的結果,旨在實施一個自下而上、無縫更新的事前風險系統,最終成為Nasdaq Solovis Risk Analytics。這項工作的大部分是在COVID-19疫情最動盪的時期進行的。 Nasdaq Solovis to implement a bottoms-up, seamlessly updated ex-ante risk system, which ultimately became Nasdaq Solovis Risk Analytics. Much of this effort occurred during the most volatile parts of the COVID-19 pandemic.
約翰森·克里斯特, CFA, FRM
高級投資分析師,喬治亞理工基金會
描述:
23億美元捐贈基金
地點:
喬治亞州亞特蘭大
約翰森·克里斯特, CFA, FRM
高級投資分析師,喬治亞理工基金會
描述:
23億美元捐贈基金
地點:
喬治亞州亞特蘭大
在經濟景氣時期,投資組合風險往往是事後考慮的問題。當資產價格上升且市場波動性低時,風險更像是一年檢查一次或兩次的過程。到時候,機構會翻出舊的電子表格,更新變更,盡可能納入最新假設,然後希望一切順利。這往往是一個更具反應性的過程,而非主動的過程。
其中一個原因是,對投資組合風險進行穩健分析需要考慮大量的輸入和假設:
即使只彙整一次也需要投入大量精力。若要定期執行,則需要跨投資組合與職能孤島的協作、風險專業知識,以及大量的自動化資料。
Nasdaq Solovis Risk Analytics 將我們的工作提升到一個新的層次,這增強了對數據的信任並改善了整體投資組合管理。 Nasdaq Solovis Risk Analytics brought the sophistication of what we were doing to a new level, which resulted in greater trust in the data and better overall portfolio management.
2019年,管理超過23億美元捐贈基金的Georgia Tech Foundation(GTF)成為Nasdaq Solovis的首個風險分析客戶。當時,Solovis Risk Analytics僅由原型Python代碼組成,將計算結果打印到Excel電子表格報告中。但GTF也是Solovis Portfolio Analytics的客戶。這意味著Solovis可以隨時查看GTF在其投資組合中每隻股票和債券的配置(包括對其多位經理的投資組合的全面透視)。基於這些數據構建的風險系統具有能夠使用投資組合的實際持倉生成風險計算的優勢,直至個別證券。
許多其他風險系統的一個主要缺點是它們基於回報而非基於持倉。使用回報計算因子暴露和風險的結果是,經理的回報歷史時間序列反映了風格、資產配置和觀點的變化。因此,使用這些回報計算的風險指標捕捉了分析期間經理或投資組合的平均持倉。然而,在進行風險分析時,預測事前風險的最佳指標是當前的持倉。
Solovis著手為GTF及其他未來客戶解決此問題,通過在其已經通過Portfolio Analytics獲得的豐富持倉數據之上構建分析平台。
克里斯特解釋道:「Solovis一直是我們用來監控投資組合配置的核心工具。作為一個團隊,我們總是挑戰自己,不僅僅看資產類別權重,而是理解我們的真實投資組合配置。我們將Solovis中的即時配置整合到一些粗略的Excel模型中,以監控我們的投資組合風險和股票貝塔。Solovis Risk Analytics的推出將我們的工作提升到了一個新的水平,這增強了對數據的信任,並改善了整體投資組合管理。」
Nasdaq Solovis 在2019年大部分時間與GTF合作進行風險算法和代碼的原型設計。採用了迭代方法,開發了情景分析和非流動性資產的風險代理等功能,並與GTF進行了測試。然而,當其風險應用的前端仍在開發中時,COVID-19危機爆發。GTF沒有時間等待最終產品--它需要立即得到風險解答。 Nasdaq Solovis had been prototyping risk algorithms and code in collaboration with GTF for much of 2019. An iterative approach was used where features such as scenario analysis and risk proxies for illiquid assets were developed and then beta-tested with GTF. But then as a front-end for its risk application was still under development, the COVID-19 crisis hit. GTF didn't have time to wait for the final product - it needed risk answers right then.
在那幾週的壓力下,Solovis 使用其已開發的風險引擎代碼和 Excel 試算表,定期向 GTF 提供風險報告。這些報告包含其投資組合的波動性、因子曝險、主要風險貢獻者,以及進一步經濟衝擊的預期影響的最新資訊。
克里斯特說:"沒有人能真正百分之百地準備好應對2020年2月和3月發生的事件。尤其是因為我們的風險平台尚未完全運行。無論項目進展到何種程度,數據對情況至關重要。了解我們的投資組合在市場拋售和隨後反彈中的定位至關重要。"
這次對 GTF 的風險管理流程和 Solovis 新風險軟體的嚴峻考驗,幫助 GTF 在市場波動中安然無恙地做出必要的調整。結果證明,這是 Solovis Risk Analytics 所能要求的最佳概念驗證。在此期間,Solovis 證明其能夠按需產生深刻的風險分析,這些分析可用於在最艱難和壓力最大的時刻指導投資流程。
在2020年秋季,Solovis完成了新風險分析應用程式的前端。與Solovis Portfolio Analytics完全整合並可按需訪問,Georgia Tech Foundation終於可以徹底擺脫電子表格。
「2020 年 2 月和 3 月的事件最終加快了項目的進展。它為我們分配給投資組合不同部分的參數和代理提供了很好的事實檢查。我們正在經歷一個實時壓力情境,可以用來與 Solovis Risk Analytics 中的假設情境進行比較。將模型校準到市場中實際發生的結果,最終讓我們對未來的數據充滿信心。」
我們正在經歷一個實時壓力情境,可以用來與 Solovis Risk Analytics 中的假設情境進行比較。將模型校準到市場中實際發生的結果,最終讓我們對未來的數據充滿信心。
如今,GTF 仍然是 Solovis Risk Analytics 的滿意客戶。每週,GTF 使用 Solovis Risk Analytics 監控其風險和投資組合敞口。每週與 Solovis 的研發團隊(開發風險分析應用的團隊)進行電話會議,以從投資風險和建模的角度保持掌握。
「就像我們與Solovis在投資組合分析方面的關係一樣,風險分析團隊已成為我們員工的延伸,」克里斯特說。「我們的每週電話會議不僅僅是應用程式的更新,還涵蓋了風險管理的所有主題,從最佳實踐到未來實施考量和當前熱門事件。很少能遇到像Solovis的風險分析團隊這樣開放於對話和建議的團隊。」
Georgia Tech Foundation特別喜歡與Solovis的合作關係,因為這不僅僅是簡單的軟體供應商與客戶的關係。對於GTF來說,Solovis更像是研究夥伴而非供應商。而對Solovis來說,GTF是創意夥伴和諮詢對象。
例如,在2020年秋季,當GTF希望更好地了解其對非線性股票波動的暴露時,Solovis的研發團隊幫助開發了幾個新的波動性特定因子,目前用於增強GTF的基本風險因子模型。
Nasdaq Solovis Risk Analytics消除了對孤立風險系統和低效電子表格的需求,提供了一個完整的風險管理和報告平台,涵蓋所有資產類型。作為整體Solovis Portfolio Analytics平台的一部分,Solovis Risk應用程序提供準確、及時的暴露、績效和流動性數據的洞察,用於歷史情景分析和市場壓力測試。
Nasdaq Solovis Risk Analytics消除了對孤立風險系統和低效電子表格的需求,提供了一個完整的風險管理和報告平台,涵蓋所有資產類型。作為整體Solovis Portfolio Analytics平台的一部分,Solovis Risk應用程序提供準確、及時的暴露、績效和流動性數據的洞察,用於歷史情景分析和市場壓力測試。
