华泰 | 海外产品系列：全球宏观对冲基金及代表性策略简介

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（来源：华泰证券研究所）

全球宏观对冲基金：在全球范围内捕捉投资机会，力图获取稳健回报

全球宏观对冲基金通过分析全球经济体在宏观基本面、地缘政治格局及金融市场动态等方面的变化趋势来构建投资组合，并通过严谨的风控方法力图获取长期稳健回报。该类型基金的核心特征是其高度多样化的资产覆盖范围和跨地域的投资布局。长期视角下，全球宏观对冲基金的夏普比率较高、最大回撤较小，在美股危机时刻业绩相对较优。策略类型主要包含自主决定型、系统型、CTA、多策略等，其中自主决定型策略近三年业绩表现较好。全球宏观对冲基金的代表性公司之一是桥水基金，其核心策略包括绝对阿尔法、全天候、最佳资产策略等。

全球对冲基金总规模超5万亿美元，宏观策略是主流策略类型之一

对冲基金在全球范围内并无统一定义，一般来说，对冲基金是一种另类投资工具，主要优势包括收益来源多样化、投资标的和方法较为灵活、风控相对较严等。全球对冲基金近三年规模平稳增长，截至去年底总规模约为5.6万亿美元。对冲基金策略主要包含股票策略、事件驱动、宏观、相对价值四大类，宏观策略在对冲基金总规模中占比于2009~2016年间处于20%~30%区间，是对冲基金策略中的主流策略类型之一，但2017年之后规模略呈萎缩趋势，至去年底规模占比约为9%。

全球宏观策略发展简史：历经波折，未来向多元化、专业化发展

全球宏观策略的起源可追溯至上世纪70~80年代盛行的股票多空策略及CTA策略。1987年都铎投资在美股“黑色星期一”前夕大规模做空标普500股指期货而被大众熟知。1992年英镑危机中，索罗斯的量子基金通过做空英镑获得大额收益，也使得全球宏观策略声名大噪。然而1998年俄罗斯危机及2000年互联网泡沫破灭使量子基金、老虎基金等知名宏观对冲基金折戟沉沙，宏观策略的“巨星时代”暂告一段落，21世纪“全球宏观”逐渐向“全球微观”思路转型升级，未来有望进一步多元化、专业化发展。

全球宏观策略子类型：自主决定型、系统型、CTA、多策略等

全球宏观策略子类型包括：1）自主决定型：依赖基金经理判断，对全球各类市场进行主观的、且通常具有风险的押注来博取回报，灵活性较强；2）系统型：通常采用自上而下模型，综合分析各类经济指标，通过量化手段处理海量数据（维权）以捕捉市场机会；3）CTA：通常采用基本面模型或量价模型构建组合，底层投资标的一般为衍生品；4）多策略：融合多种子策略，有助于分散组合整体风险和收益来源，获取稳健回报。

全球宏观策略业绩：长期夏普较高，在美股危机时刻表现相对较好

根据2000年以来的业绩统计，全球宏观策略指数在夏普比率、最大回撤、Calmar比率等方面明显优于对冲基金总体指数。全球宏观策略的超额收益和对冲基金总体收益呈现明显的反向关联；在美股表现较差的季度，全球宏观策略往往表现较好。全球宏观策略和其他类型策略的相关性较低，可以在整体投资组合中提供差异化的收益来源。若业绩观察维度聚焦在最近三年，则全球宏观策略稍显一般，子策略中自主决定型相对表现较好。

风险提示：本报告主要是对全球对冲基金及代表性策略进行概括介绍，并非站在短期视角推荐对冲基金或相关策略。文中提及的策略或产品不作为投资推荐，历史业绩不代表未来走势，宏观经济局势变化或地缘政治等因素可能影响对冲基金的表现。

引言：全球宏观对冲基金的研究背景和意义

随着我国居民财富积累进入加速期，以及低利率背景下传统固收投资的收益逐渐下降，资产配置的重要性正在不断上升。资产配置之父加里·布林森说过：“做投资决策，最重要的是要着眼于市场，确定好投资类别。从长远看，大约90%的投资收益都来自于成功的资产配置。”资产配置理论从上世纪30年代萌芽以来，经历4轮左右跨越式发展：1）“1.0时代”：上世纪30~50年代的资产配置早期实践以恒定比例混合模型为主，典型的例如60/40股债配置组合通过固定权重实现基础风险分散；2）“2.0时代”：1952年马科维茨均值方差模型的诞生是现代资产配置理论的奠基性突破，之后Black-Litterman模型、CPPI模型等提供了多样化资产配置理论依据，这一时期的模型主要特点是基于资产过去的收益-风险属性来计算权重；3）“3.0时代”：1990s桥水基金首次在投资实践中应用风险平价和全天候配置思想，Qian(2005)给出了风险平价的系统性定义，风险预算模型则可视作风险平价模型的扩充与改进，这一时期的模型主要基于资产在组合中的风险贡献来计算权重，时至今日仍然广泛应用于投资实践中；4）“4.0时代”或许正在加速到来，一方面，因子配置理论、大模型技术等深入发展为资产配置模型注入新的可能性，另一方面，多策略融合也是未来的主流方向之一。

在“2.0时代”和“3.0时代”之间，主动收益预测模型和相应的资产配置策略也在逐渐发展：1）上世纪60~70年代，随着CAPM、APT理论的发展，以动量等量价指标预测单资产收益的资产配置策略也逐渐进入投资者的视线；2）2004年美林投资时钟模型被首次提出，该模型开创性地把资产配置的研究视角从“资产自身的收益、风险特征分析”切换至“宏观环境与资产价格走势的关联关系”上，在经济周期的不同阶段配置不同的资产组合。

目前海内外受认可度较高的资产配置大师包括雷·达里奥（Ray Dalio）、乔治·索罗斯（George Soros）、约翰·保尔森（John Paulson）、大卫·史文森（David F. Swensen）等，他们的投资风格存在较大差异，例如达里奥主要通过分散配置获取稳健回报，而索罗斯则擅长在经济和货币波动中博取资产的方向性收益。这些有名的投资人很多来自于海外对冲基金，他们实施的策略比较灵活多样，而目前资产配置策略在国内的应用还处于发展阶段，在公募产品中主要以境内股、债的配置策略为主，情景相对比较单一。因此，本报告主要通过介绍海外对冲基金——尤其是宏观对冲基金的基本框架、策略类型、发展历程、业绩表现等，希望为境内资产配置策略及相关金融产品的发展提供借鉴。

解密对冲基金：定义、发展概况、策略分类

“Science must begin with myths, and with the criticism of myths.”（科学必须始于神话，并伴随着对神话的批判。）——Karl Popper

“It ain't what you don't know that gets you into trouble. It's what you know for sure that just ain't so.”（让你陷入麻烦的并不是你不知道的事，而是你确信无疑、但实际上并非如此的事。）——Mark Twain

对冲基金由于准入壁垒高、策略复杂、透明度低、媒体渲染效应等，对普通投资者存在一定的神秘色彩。本章我们将从对冲基金定义、行业发展、策略分类等角度进行详细介绍，揭开对冲基金的神秘面纱。

什么是对冲基金：无统一定义，是一种追求收益、灵活多样的另类投资工具

对冲基金的定义最早源于Alfred Winslow Jones于1949年在《财富》杂志上发表的文章：Fashion in Forecasting。这篇文章有一个非常吸引人的副标题：“股票市场表现可以通过数据、图表和趋势分析方法进行解释。道氏理论的广泛流行或已削弱其自身的实用价值，而本报告将提供一种更加有效的方法。”为撰写此文，Jones深入调研了当时市场技术派投资者采用的十余种方法，包括：1）James Hughes：根据“上涨股票数量减去下跌股票数量的两日移动平均值”推断市场投资情绪；2）Mansfield Mill：通过计算“全市场以美元计价的日度损益除以日成交量”捕捉市场趋势变动；3）Nicholas Molodovsky：基于其自己计算的“市场信心指数”进行交易。根据调研结果，Jones对不同交易方法进行了详细对比分析。

之后Jones开始了从理论到实战的尝试。正如Carol Loomis于1966年在《财富》杂志发表的文章The Jones Nobody Keeps Up With中所揭示：正是Fashion in Forecasting中的研究让Jones确信自己能在股票市场谋生。Jones成立的基金运用其创新的“对冲”理念，首年即获得17.3%的收益率。Loomis详述了Jones如何选择做多/做空的股票，以及如何控制组合的风险敞口。实际上，Jones的对冲基金在1955~1965年间回报率高达670%，远超同期表现最佳的共同基金——Dreyfus Fund（相同时间区间内收益率为358%），堪称业界传奇。直至今日，Jones开创的股票多空策略仍为对冲基金的主流策略类型。

当今时代的对冲基金及对冲策略类型非常丰富，其定义并没有形成统一标准。实际上，对冲基金本意是“风险对冲过的基金”，但随着金融市场发展，现代对冲基金已不再以严格对冲风险为核心特征，甚至部分策略主动暴露风险以追求超额收益。一般来说，对冲基金是一种另类投资工具，向合格投资者募集资金，基金经理则运用复杂的投资技巧，将资金配置到各种资产上。对冲基金的投资标的和投资方法非常灵活，可以运用杠杆，可以进行空头交易，并持有衍生品的多头/空头头寸。

对冲基金的主要优势包括——

收益来源多样化：对冲基金的投资范围相对较广，包括股票、债券、商品、外汇、衍生品、另类投资品种等，有利于挖掘出丰富多样的Alpha，在不同市场环境下均有获取绝对收益的潜力。

策略灵活：对冲基金除了在底层投资品种上具备高自由度，在持仓方向、杠杆水平、再平衡频率、投资方法论等方面也比较灵活。

风控相对较严：多数对冲基金的目标是获取独立于系统性风险的正向收益，其运作过程中会采用各种手段严格管理组合风险。引用LGT Capital Partners于2024年发表的文章《Hedge Fund Strategies——An Introduction》中的图表（下方图2），对冲基金在全球股票市场发生大幅回撤时普遍跑赢MSCI全球指数。但需注意的是，目前市场上也存在一部分对冲基金通过方向性博弈获取回报，不同基金的风控方法及严格程度可能存在较大差别。

流动性尚可：相较于私募股权、房地产等其他另类资产，对冲基金提供更具吸引力的流动性条款。不同对冲基金的流动性存在差异，投资者可选择锁定期较短的基金，以便能及时根据市场环境变化调整配置。

创新投资：对冲基金通常在探索新的投资品种、特色数据源、新兴市场等方面处于市场前沿水平，能够及时发现市场定价效率较低的领域，获取独特的Alpha收益。

正是因为对冲基金具有如上诸多优势，在构建整体投资组合时，引入对冲基金有可能带来高于传统60/40组合的回报，提升整体投资组合的有效前沿。

对冲基金行业发展概况：总管理规模超5万亿美元，近三年平稳增长

根据BarclayHedge统计，2000年至2007年是对冲基金行业的高速发展期，总管理规模由2000年底的0.3万亿美元迅速增至2007年底的2.5万亿美元；与此同时，这段时期对冲基金业绩表现相对较好，BarclayHedge对冲基金指数在这8年的年度收益算术平均值约为10%，且每年均录得正回报。受2008年金融危机影响，BarclayHedge对冲基金指数当年录得-21.6%的收益，管理规模迅速缩水；尽管2009年是对冲基金表现不错的一年，但投资者信心修复较为缓慢，直至2013年对冲基金总规模才重新回到2万亿美元以上。近十年间，对冲基金规模总体处于稳步上升状态，截至2024年底，对冲基金总规模约为5.6万亿美元。

为了尽量客观地呈现对冲基金长期业绩表现，我们取用了不同公司的对冲基金指数，并与标普500指数进行对比。实际上，业界常用的对冲基金指数和数据库数量较多，例如HFR、BarclayHedge、EurekaHedge、Bloomberg、Credit Swiss、Cambridge Associate、Morningstar、Lipper、Preqin和Albourne等。一般来说，对冲基金指数的计算过程存在若干难点：1）数据库覆盖度通常不高，且不同数据库的覆盖范围可能不同；2）对冲基金与共同基金相比透明度偏低，出于自愿报告原则，业绩偏弱、对外处于封闭状态的对冲基金可能会延迟报告甚至停止报告；3）对冲基金指数的样本受到基金成立/关闭等事件影响需要经常进行调整，数据库本身成立时间有早有晚，因此总样本数量可能存在较大差别，部分数据库受到“幸存者偏差”效应影响，其展示出来的业绩可能会偏离实际可获得的收益。本报告主要基于数据可得性，对比考察了EurekaHedge、BarclayHedge、彭博三种对冲基金指数，其中EurekaHedge和BarclayHedge对冲基金指数的历史较长，我们以1999/12/31作为起始点开始分析；彭博对冲基金指数的基日为2013/12/31，随后我们以2013/12/31为起始点对三个对冲基金指数业绩进行统一对比。需注意，由于对冲基金的业绩披露频率普遍为月频，因此本报告中考察的对冲基金指数及子策略指数均为月频，后文不再赘述。

从对冲基金相对标普500指数的业绩表现来看，2000~2008年间，对冲基金指数相对标普500收益高、波动低，这段时间（不含2008年）也是对冲基金规模的高速发展期；2009年之后对冲基金指数在收益率方面不及标普500（图表5），在图表8展示的统计区间2013/12/31至2025/6/30内，三个对冲基金指数的年化收益率均低于标普500，但波动率和最大回撤也低于标普500，EurekaHedge对冲基金指数的夏普比率和Calmar比率明显超过标普500，而BarclayHedge、彭博对冲基金指数的夏普比率和Calmar比率与标普500接近。观察近三年的市场行情，2022年受美联储货币政策影响，标普500录得-19.4%的年度收益，而三个对冲基金指数的年度收益均大于-10%；2022年、2023年标普500表现较好、年度收益均超过20%，BarclayHedge对冲基金指数的年度收益则处于9%~10%区间（另两个对冲基金指数与BarclayHedge对冲基金指数的年度收益接近）。近10年间，仅2018年、2022年对冲基金指数出现比较明显的回撤。总体来说，与标普500相比，对冲基金指数的业绩表现更为平稳，受市场环境影响更小，若以夏普比率作为衡量投资性价比的依据，则对冲基金存在小幅优势。

策略分类：主要包括股票策略、事件驱动、宏观、相对价值四大类

关于对冲基金的策略类型，不同数据库的分类方式也存在一定差别。HFR数据库将对冲基金策略分为股票策略、事件驱动、宏观、相对价值四个大类，每个大类内部还存在若干子类别。彭博则将对冲基金策略分为股票策略、债券策略、事件驱动、宏观、相对价值五个大类，与HFR相比多了一个债券策略大类（与债券相关的策略在HFR中大多归属于相对价值大类）。BarclayHedge数据库则直接给出了16个策略分类，这16个类别大致对应于HFR大类内部的子类别，我们根据HFR的大类划分方式将BarclayHedge的16个策略类别进行归纳整理。另外，BarclayHedge的CTA基金数据是独立展示的，不含在16个策略类别中，我们根据HFR的划分方式将其归入宏观大类中（即图表10中共有17个策略类别标签）。在接下来的图表11、12中，我们根据BarclayHedge数据库整理展示了各类对冲基金策略规模及规模占比的发展变化趋势。

结合以上两图可以发现，股票策略大类（定义见图表10，下同）的总占比相对稳定，自2000年以来大约以30%为中枢上下波动；事件驱动大类的占比在2008年间达到峰值（2008Q2占比31.7%），随后呈现逐步萎缩的状态，截至去年底仅占4.5%左右；宏观大类占比在2008Q4首次上升到20%以上，随后在20%~30%区间内波动，2017Q2回落至20%以下，随后占比逐渐下降至9.0%（2024年底）；相对价值大类的占比在2020Q2首次上升到20%以上，之后变动不大，近三年一直稳定在18%附近，截至去年底占比19.0%。

在业绩表现方面，不同市场环境下表现胜出的策略并不相同。例如：2002、2007、2008、2022等年份全球投资环境存在不确定性因素，这几年宏观策略均表现不错；2023年至今，海外股票市场在科技股拉动下整体呈现上行态势，股票偏多策略的业绩相对突出。我们在BarclayHedge对冲基金系列指数中选取若干有代表性的策略指数，对它们的年度收益进行对比，详见下图。

本章节的最后一部分是对冲基金策略的简要介绍。

股票策略：较为常见的对冲基金策略类型，基金经理通过基本面分析、量价分析等方法评估股票内在价值，在低估的股票上建立多头头寸，在高估的股票上建立空头头寸。根据策略组合中股票持仓方向可以分成股票多头、股票偏多、股票偏空、市场中性等子策略类型。其中市场中性策略是一种与股票市场系统性风险无关、以获取Alpha收益为主要目的的策略。基金经理的具体投资思路包括不限于以下几种：

整体型：在全部可投资股票中进行整体性、系统性研究，利用基本面分析、量价分析等方法构建投资组合；也可根据行业或风格（例如大小盘、价值/成长等）的分析预测来构建股票组合；还可采用个性化的、灵活的选股框架进行决策，不同基金经理的投资方法论可能存在较大区别。

行业或地域研究专家：与“整体型”基金经理相比，擅长行业或地域研究的基金经理通常关注的股票范围偏窄，他们往往通过研究某几个行业或地区的发展趋势、产业链逻辑等，寻找结构性投资机会。

方向性投资：该类型基金经理除了针对上市公司进行分析，还会根据行业、地域或者全球股票资产的整体投资环境、交易情绪等进行方向性判断，来决策组合的风险敞口。

事件驱动：利用公司重大事件发生前后可能出现的定价偏差获利。当重要事件（如新闻发布会、破产、并购、资本重组或分拆）发生时，基金经理对事件关联方进行分析，通过建立特定的头寸以博取收益。实际上，事件驱动类策略涉及的范围比较广泛，此处列举3个具有代表性的子策略：

并购套利：通常出现在比较复杂、存在不确定性的并购案例中，一般情形下，基金经理持有收购目标公司的多头头寸，视情况持有收购方的空头头寸来获利。

不良证券投资策略：基金经理通常会购买已经宣告破产或市场预计其母公司将会破产的公司的股票或债券，然后持有直至其价值回归公允水平。

信用套利：也称作资本结构套利，基金经理通常利用公司的资产负债结构中的相对定价错误来获利。例如，基金经理可以详细分析负债相关条款，了解不同债权人的待遇差别，尤其是可能被市场误解的部分，来寻找套利机会。基金经理也可持有关联股票，但这通常被用作对冲手段。

宏观：通过分析全球经济体在宏观基本面、地缘政治格局及金融市场动态等方面的变化趋势来构建投资组合。通常基金经理会深入研究多重宏观因素，包括经济增长、通货膨胀、利率变化、汇率变动、政治事件演进及社会趋势变迁等。该类型策略不受特定资产类别或地域限制，核心目标是从宏观经济趋势中获取收益——无论这些趋势是由政府政策调整、技术革新突破、还是全球重大事件所引发。由于CTA策略的运作模式和宏观策略存在相似之处，在HFR数据库策略分类中CTA策略被归入宏观大类中。CTA基金经理主要通过宏观基本面分析或根据量价交易模型信号，在金属、谷物、能源、软商品等商品期货/期权合约中建立多空头寸以博取收益，同时也覆盖股指期货、债券期货、外汇期货等领域。该类型策略的具体思路包括不限于以下几种：

自主决定型：通常采用自上而下的方法分析全球或地区宏观经济变化趋势，并根据宏观环境与资产价格的联系来主动建立方向性头寸或构建相对价值组合。

系统型：一般通过量化模型来识别各类资产走势，并根据模型信号构建组合，与自主决定型基金经理相比，该类型基金经理持仓通常更为分散。

CTA：通过基本面或量价模型判断商品期货等衍生品资产的走势来建立头寸，也有一部分基金经理可能在不采用量化方法的情况下，酌情押注于市场的走向。

多策略：将以上几种子策略结合起来构建组合，获取稳健回报。

相对价值：通过同时做多和做空相关证券，来产生与系统性风险相关性最小的回报。此类策略的收益通常来自于市场错误定价、流动性错配、监管变化以及非理性行为。代表性子策略包括不限于：

可转债套利：利用可转换债券与其关联股票之间的定价偏差而获利。

固定收益套利：利用国债期货或其它利率相关衍生品的价格差异，同时限制风险敞口进行套利，一般来说该类策略的主要目标是获取市场中性收益，然而由于市场有效性日益增高，目前部分此类型策略中能够观察到方向性敞口。

股票市场中性策略：既属于股票策略，也属于相对价值类策略。

其它策略：

新兴市场策略：专注于新兴市场国家（如印度、越南、巴西等）股票、债券、货币及衍生品投资的策略，旨在利用这些市场的高增长潜力、结构性定价失效及政策红利获取回报，同时管理其特有的政治、经济和流动性风险。

期权策略：包括备兑看涨、波动率交易、价差套利等。

另外还有尾部风险对冲策略、基金复制策略、另类投资策略等，就不详细展开介绍了。

从下一章开始，我们将针对全球宏观策略进行深入介绍。

全球宏观策略：发展简史、子策略类型、业绩表现、代表性公司

全球宏观策略通过分析全球经济体在宏观基本面、地缘政治格局及金融市场动态等方面的变化趋势来构建投资组合。全球宏观策略无论对个人投资者或机构投资者来说，都是一类比较重要且值得去深入了解的策略，因为全球宏观基本面或事件变化对大类资产及各类投资策略的表现都有着不可忽视的影响。全球宏观策略的核心特征是其高度多样化的资产覆盖范围和跨地域的投资布局，这使得该类型策略能够在全球范围内捕捉机会，并通过一定的风险控制方法尽量减小回撤、获取稳健回报。

本章主要介绍全球宏观策略的发展简史、子策略类型、历史业绩分析、以及代表性公司的投资框架。

发展简史：20世纪80~90年代声名鹊起，21世纪向多元化、专业化发展

全球宏观策略的起源可追溯至上世纪70~80年代盛行的股票多空策略及CTA策略。一方面，采用股票多空策略的基金经理通常擅于在研究不充分（under-researched）的中小盘股票中寻找定价偏高/偏低的股票建立空头/多头头寸，但随着组合规模扩大，他们需要转向流动性更高的市场以建立更大规模的股票多空头寸，乔治·索罗斯的量子基金和朱利安·罗伯逊的老虎基金便是典型案例。另一方面，采用CTA策略的基金经理通常擅长大宗商品和衍生品研究，其策略本身已具备全球性和宏观经济属性，路易斯·摩尔·培根（摩尔资本）和保罗·都铎·琼斯（都铎投资）正是这一背景的代表。尽管起源不同，这两类基金经理最终都趋向于采用同样的投资方法：在全球范围内寻找不同类别资产、行业或区域中的投资机会，动态调整组合以获取“机会性”回报。

全球宏观策略因几位投资大师曾经的成功案例而受到市场广泛关注。理解全球宏观策略的最简单途径，就是回顾这些投资大师的交易行为并理解背后的逻辑。

1987年美股“黑色星期一”：都铎投资崭露头角

1987年10月19日，美股市场出现大幅波动，道琼斯工业指数单日下跌22.6%，创有史以来最高单日跌幅，超过了1929年10月28日美国经济危机前夕单日下跌12.8%的记录，史称美股“黑色星期一”。随着美股大幅回撤，许多有名的宏观对冲基金经理折戟沉沙，乔治·索罗斯一度亏损3亿美元，而朱利安·罗伯逊创建的老虎基金也在1987年录得第一个亏损年。但保罗·都铎·琼斯（下文简称琼斯）却因这次黑天鹅事件声名大噪。

琼斯的成功之处在于——“黑色星期一”发生之前，琼斯和研究助手通过对比分析，发现道琼斯工业指数的点位走势和成交数据在1928~1987年和1925~1929年间存在相似规律，因此推测美股可能发生类似1929年的大幅回撤。实际上，在股灾到来前的1929年10月14~16日，发生了若干催化事件：1）众议院筹款委员会提交关于取消收购融资税收优惠的法案，引发投资者对股市的担忧；2）因美国当年8月贸易赤字大幅超过市场预期，美元遭遇抛售，美股下挫；3）美股的波动使部分投资者抛售股票或通过卖出股指期货对冲股票风险，引发股市进一步下行。琼斯预感到美股将会发生大幅下跌，在10月16日收盘前卖空大量标普500期货合约。10月19日“黑色星期一”发生后，琼斯又抓住了第二次机会，他推测美联储将通过释放流动性来救市：如果确如他所料，债券市场将会上涨；即便美联储没有采取任何行动，债券也没有理由下跌。因此，琼斯购买了大量美债期货，此举又为他了带来了可观的收益。

琼斯管理的都铎投资，最终在1987年10月获得了62%的回报，并且当年的收益率超过200%，这使琼斯和都铎投资被大众熟知。

1992年英镑危机：索罗斯的“胜利”使全球宏观策略备受瞩目

1992年，乔治·索罗斯的量子基金通过做空英镑获得了巨额收益，也使得全球宏观策略被大部分投资者所熟知。此次事件的起源是，1979年欧洲共同体（欧盟前身）建立欧洲货币体系（EMS），其核心为汇率机制（ERM），旨在通过固定成员国货币汇率波动范围促进欧洲经济一体化。英国在1990年加入该组织，因为当时英国通胀高企，政府希望借助德国马克的稳定性来约束货币政策。但这一决策埋下了隐患——1989年11月柏林墙倒塌，随后两德合并，德国政府投入大量资金支持东德建设，引发国内通胀，德国央行不得不在其他国家寻求降息之际大幅上调利率，吸引大量外国资金流入德国，导致德国马克走强。与此同时，英国则面临国内经济衰退+高通胀+高失业率的压力，在“保汇率”和“救经济”中左右两难。如果英国可以独立决策，它可能会采取扩张性货币政策来摆脱经济低迷，但ERM机制的存在束缚住了它的手脚。此时，机会主义投资者发现做空英镑“性价比”较高：1）英镑已经处于ERM机制下的区间较低水平，如果英国实施扩张性货币政策则会进一步压低其汇率，如果ERM被打破，那么做空英镑可获得可观收益；2）即便贬值并未发生，英镑走强的可能性也很小，而是更有可能停留在ERM机制下的区间底部，做空英镑也不太可能产生亏损。

英国政府最初的选择是“保汇率”。英格兰银行通过出售美元和德国马克并买入英镑来支撑其货币，但这一行为导致英国的外汇储备迅速枯竭，并促使更多投机者押注英镑贬值。当时全球大多数宏观对冲基金都在参与这一交易，乔治·索罗斯是其中最激进的投机者之一，持有约100亿美元的英镑空头头寸。1992年9月16日，英国央行被迫将利率上调至12%，而后又上调至15%；直至晚间，英国政府终于决定退出ERM机制，让英镑自由浮动；此后意大利里拉、西班牙比塞塔等货币也相继遭到攻击，ERM机制濒临崩溃。乔治·索罗斯在此次英镑危机中赚取了10亿美元利润，不仅令全球宏观策略名声大噪，也因此引发了公众的持续讨论。

1997年亚洲金融危机：在泰铢等新兴市场货币贬值中获益，宏观对冲基金频受争议

1997年亚洲金融危机也是对冲基金遭受较多争议的一个时期。这场危机最初起源于泰国，随后蔓延至马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、韩国等国家。其背景是亚洲各国在20世纪90年代经济高速增长，但背后隐藏着严重的结构性隐患：许多国家实施与美元挂钩的固定汇率制度，货币估值脱离经济基本面，过度依赖短期外债（尤其是美元和日元债务）导致外汇储备脆弱，金融监管松散致使银行坏账率高企（如印尼银行业坏账率达60%），以及资本大量涌入房地产和股市形成泡沫。

危机的导火索是日元套利交易逆转。1995年后，日本长期低利率政策促使国际资本以低成本借入日元，转而投资于泰国等高息亚洲资产，形成规模达2600亿美元的套利交易，其中泰铢因17%的隔夜利率为主要投资标的之一。然而1997年4月日本经济因消费税上调引发衰退风险，国内银行业为满足资本充足率要求，紧急从东南亚撤贷回收流动性，引发资本大规模回流日本。东南亚借款人面临流动性枯竭的局面，再加上1997年5月日元突然升值，使东南亚货币体系暴露出一丝危机的前兆。

为了对冲风险，东南亚企业及投资者开始管理货币敞口，亦即开始大量抛售本币。在此背景下，以索罗斯量子基金为代表的投机者首先嗅到泰铢估值过高的机会，自1996年起三次发动攻击（做空泰铢），最终在1997年7月耗尽泰国央行外汇储备，迫使泰铢放弃固定汇率制，单日暴跌17%，触发区域性货币崩盘，最终泰铢价值损失了将近一半。1997年，泰国股市下跌了75%，泰国最大的金融公司Finance One宣告破产。虽然国际货币基金组织提供了纾困方案，但恶性循环已然启动。在国际资本外流之后，本地企业乃至普通民众也纷纷跟随，将泰铢兑换为更稳定的日元和美元。随着泰铢的持续贬值，外债的偿还成本攀升，进而导致更多企业破产。由于泰国的经济结构与许多东南亚国家相似，危机迅速从泰国蔓延到马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、韩国等国家。

在危机期间，宏观对冲基金到底扮演了何种角色？一种主流观点是，在1995~1996年亚洲市场单边行情形成的过程中，它们并未过多参与，但在危机期间却相当活跃。在《Handbook of Hedge Funds》（Lhabitant，2007）一书中的“Global Macro”章节中写道：“数家全球宏观对冲基金在1997年7月获得了巨额利润，而当月泰铢汇率暴跌了23%。例如，索罗斯的量子基金在7月就斩获了11.4%的收益率。”

1998年俄罗斯危机及2000年互联网泡沫破灭：全球宏观策略的风险与挑战

1997年亚洲金融危机的冲击波也蔓延到了正处转型上升期的俄罗斯，随着国际投资者恐慌性撤离，俄罗斯重蹈泰国、马来西亚等国的覆辙：外资大规模外逃（1997年10月单月撤资100亿美元），本土企业与民众争相将卢布兑换为美元，导致外汇储备锐减至危险水平。政府通过连续更换财政部长、提高利率水平、接受国际救助等措施试图力挽狂澜，但最终在1998年8月17日宣告救市失败，俄罗斯联邦政府与央行联合声明，将卢布兑美元汇率走廊上限从7：1大幅放宽至9.5：1，同时对2810亿卢布的国债暂停偿付并强制转换为长期债券，变相违约。此举引发金融市场彻底崩溃：卢布汇率在两周内暴跌至22：1（黑市价），政府债券价值蒸发，银行体系濒临瘫痪。股市更遭遇灭顶之灾——代表俄罗斯蓝筹股的RTS指数从危机前最高处571.6点一度下跌至37.7点，莫斯科交易所曾连续五日停盘。

俄罗斯卢布贬值及主权债务违约，使许多宏观对冲基金遭到沉重打击。乔治·索罗斯曾单日亏损10~20亿美元，但1998年全年收益率仍达到12%。朱利安·罗伯逊的老虎基金在俄罗斯亏损10亿美元左右，此外，1998年受俄罗斯危机影响日元持续升值，罗伯逊的预测与实际情况相反，大量日元空头头寸使老虎基金的困境进一步加剧。

1999年美股互联网泡沫初现端倪，尽管美联储时任主席格林斯潘早在1996年12月5日就通过著名的“非理性繁荣”演讲警示美股估值过高，但市场狂热迟迟未降温——从演讲结束至2000年3月最高点处，标普500指数上涨105.2%，纳斯达克指数则上涨288.3%。在这段时期，投资科技股的共同基金收益非常高，使宏观对冲基金的吸引力明显下降。乔治·索罗斯与朱利安·罗伯逊虽然都公开批判过科技股泡沫，但应对方法并不相同。索罗斯在1999年底将量子基金从做空科技股转为投机性做多，成功实现年度35%收益；罗伯逊则坚守价值投资理念，坚持做多传统行业股票并做空高估值科技股，这种策略在持续非理性市场中遭遇重创。

罗伯逊的老虎基金因持续错判科技股行情，管理规模从1998年巅峰期的250亿美元缩水至2000年3月的60亿美元，被迫宣告清盘。他在最后致投资者信中痛陈：“在一个非理性的市场中，股票盈利和价格衡量让位于鼠标点击和动量，理性选股逻辑完全失效。”颇具历史讽刺意味的是，老虎基金的清盘时点恰逢纳斯达克历史最高点，此后两年该指数暴跌70%以上，印证了罗伯逊投资理念的长期正确性。索罗斯的短期胜利亦未能持久：2000年4月科技股崩盘导致量子基金单月亏损22%，迫使他在同年宣布量子基金转型为低风险的“量子捐赠基金”。这两大传奇基金的兴衰轨迹，反映出市场非理性波动可能使传统风控框架失效，新时代的宏观策略需要突破传统困境，寻找更稳健的投资方式。

21世纪：从“全球宏观（Global Macro）”到“全球微观（Global Micro）”

进入21世纪后，随着互联网泡沫破灭以及索罗斯量子基金转型、老虎基金关闭等标志性事件发生，主流媒体和华尔街分析师一度宣称“全球宏观策略已死”。尽管“群星璀璨”的巨型宏观对冲基金时代确实在2000年附近暂时中止，但断言全球宏观策略即将消亡显然过于草率。当科技股泡沫在2000年3月破裂后，美联储迅速将联邦基金利率从6.5%断崖式降至1%，这一宽松货币环境催生了新一代宏观基金管理人，他们抓住了利率变动产生的机会，通过做多债券、做空股票、做空美元获取回报。实际上，2000年并非全球宏观策略的终点，而是下一波强劲增长的起点。

诚然，试图在政府或央行的错误决策中获利的时代已经成为历史，当今时代的政策制定者更为严谨和专业化，与此对应地，“全球宏观”策略的投资风格也更趋向于“全球微观”。实际上，索罗斯的量子基金和罗伯逊的老虎基金正是全球微观投资策略的先驱。索罗斯和他的首席投资官斯始终坚信——微观层面的趋势解读能为宏观格局提供关键线索。同样地，老虎基金在建立头寸前往往会进行大量实地微观调研，以验证其投资假设。尽管量子基金与老虎基金奠定了当今全球微观策略的基础，但它们的重大交易（无论多头或空头）往往源于对货币、股指、利率等传统投资工具的大规模押注。实践中，其操作模式被瓦德瓦尼资产管理公司（Wadhwani Asset Management）的苏希尔·瓦德瓦尼博士称为“the narrow end of global macro”（直译为“全球宏观策略的狭窄端”）。

同样曾处于“the narrow end”的都铎投资（上文提到过）和卡克斯顿（Caxton）等全球宏观对冲基金，现已逐步转型为更具全球微观特征的对冲基金。这些基金的内部通常具有若干独立运作团队，每个团队覆盖不同的专业领域，使基金整体实现专业化和多元化运作。保罗·都铎·琼斯曾说过：“内部多元化团队结构使都铎的交易员保持耐心，从而践行‘无机会不交易，见时机方出手’的原则。”2004年，都铎基金大约一半的风险敞口由琼斯及其团队管理，其余一半风险敞口中全球股票策略占三分之一，剩下的则配置不良资产与风险套利等策略。卡克斯顿的演变路径更为典型——其资产管理规模从1983年的760万美元跃升至2006年的逾120亿美元，从单一基金经理制发展成为约30个团队合作运行、覆盖多重策略的复合体。创始人兼首席投资官布鲁斯·科文纳（Bruce Kovner）从唯一风险承担者转变为众多基金经理之一，其角色则转变为商业领袖、整体风险管理者及团队激励者。

猎鹰管理公司（Falcon Management）的创始人吉姆·莱特纳（Jim Leitner）曾这样描述全球宏观策略的前景：“随时准备机会主义地审视每一个潜在的投资机会——从微观情境到特定国家情境，跨越所有资产类别和全世界所有国家。全球宏观策略是将自上而下的国家宏观分析与自下而上的公司微观分析相结合的产物。一般来说，在做出国家层面的分析决策后，我们会深入挖掘那些基于我们宏观观点应该表现良好的行业中的公司……宏观主题通常以微观形式表达出来。‘全球宏观’意味着你从顶层开始，然后逐步向下推进。”

莱特纳是引领“全球宏观（Global Macro）”到“全球微观（Global Micro）”投资思路转型升级的先驱。在充满不确定性的当今时代，全球贸易摩擦、地缘政治等风险可能使各类资产波动放大，获得稳健回报更为困难，传统投资机构面临较大挑战。在这一背景下，以桥水（Bridgewater）、AQR等为代表的新一代宏观对冲基金凭借其系统化、专业化、多元化的投资体系脱颖而出，我们将在最后一个小节中对桥水基金的投资框架进行详细介绍。

子策略：自主决定型、系统型、管理期货、多策略等

全球宏观策略包含若干子策略类型。我们对比了HFR、彭博、BarclayHedge数据库的子策略分类情况（如下图），总结其中的共同点——

自主决定型（Discretionary）：HFR将其细分成自主决定的方向性投资（Discretionary Directional）和自主决定的主题投资（Discretionary Thematic），彭博和BarclayHedge中该类策略的名称均为自主决定的宏观交易（Discretionary Macro）并且不再细分；

系统型（Systematic）：HFR将其细分成系统化的方向性投资（Systematic Directional）和系统化的分散投资（Systematic Diversified），彭博分类下的全球资产配置（Global Asset Allocation）和BarclayHedge分类下的量化宏观（Quantitative Macro）均与系统型意思相近，本报告中统称为系统型（Systematic）；

管理期货（CTA）：彭博和BarclayHedge中均存在此类别，HFR中没有此类别，可能参照策略的底层资产将其归入了商品（Commodity）和货币（Currency）等类别中；

多策略（Multi-Strategy）：HFR和彭博中均存在此类别，BarclayHedge中多策略类别是所有类型策略的一个混集，没有具体设置宏观大类中的多策略类型。

另外，HFR、彭博中有专门的按资产类型区分的子策略类型标签，比如商品（Commodity）、货币（Currency）、加密货币（Cryptocurrency）等，就不详细展开介绍了。下文中主要介绍自主决定型、系统型、管理期货、多策略这四类策略的运作方式。

自主决定型（Discretionary）

自主决定型，顾名思义，主要依赖基金经理的经验、智慧和知识，通过对全球各类市场进行主观的、且通常具有风险的押注来获取回报。基金经理通过研究全球市场动态、宏观政策、经济数据和央行操作等多重因素，结合自上而下的分析方法，对行业、板块、国家及整体宏观经济环境中的风险与机遇进行自主研判。

自主决定型策略灵活性很强，在市场危机时刻仍存在获取收益的可能性。在上一节“发展简史”中提到的投资大师索罗斯、罗伯逊、保罗·都铎·琼斯等，均是该类型的优秀代表。自主决定型基金经理拥有独特优势：既可交易海量市场标的，更能逆势布局。例如，在全球股票市场危机动荡时刻，股票多头型对冲基金和共同基金往往承受较大亏损，而自主决定型宏观对冲基金经理有望收获大额利润。

更具体地，此类型基金经理可以执行方向性交易或者相对价值交易。方向性交易者预期资产价格单向波动而进行方向性操作，例如看涨铜价时做多铜期货以捕捉上涨收益；相对价值交易者则通过配对或组合资产，捕捉资产间的价值差异并在价差变动中获利。例如欧债危机期间，若基金经理判断德国债券收益率受冲击小于意大利，则可做空意大利国债同时做多德国国债。当危机恶化导致意大利信用风险溢价上升时，两国债券收益率差扩大即可实现套利。

系统型（Systematic）

该类型基金经理通常采用自上而下模型，综合分析各类经济指标，通过量化手段处理海量数据以捕捉市场机会。系统型宏观对冲基金通常聘请学历背景较为优秀的人才，将不同种类的量化因子“系统性”地整合成模型，最终计算出交易头寸，从而摈除自主交易时个人情绪带来的干扰。系统型策略以流程严格、可历史回测、纯量化运作机制为特色，在长期维度（数年或更长）下，该类型策略可能比自主决定型策略产生更持续稳定的收益；但在高波动时期（如2008年金融危机），其表现往往逊于自主决定型策略。

系统型宏观对冲基金在21世纪逐渐崛起并重塑对冲基金行业格局。克里夫·阿斯内斯（Cliff Asness）创立的AQR资本管理（AQR Capital Management）与雷·达里奥（Ray Dalio）创立的桥水基金（Bridgewater）均采用系统型交易模式，在全球股票、债券、商品、外汇等高流动性资产中采用定量模型计算配置权重，为管理超大规模资产组合提供了解决方案。此外，该类型策略可以持续回测优化、迭代升级，养老金、主权财富基金及捐赠基金等大体量资方更倾向于选择这种具备可预测性、回撤可控的定量投资流程。此类资方最低配置额度常达数亿美元，从而可以形成“规模吸引资本”的循环效应。

管理期货（CTA）

CTA是Commodity Trading Advisor的缩写，直译过来是商品交易顾问，此类策略有时也被称为管理期货策略（Managed Futures）。根据美国全国期货协会（NFA）的定义，商品交易顾问是指为他人提供期货合约、期货期权或场外零售外汇合约买卖的价值判断或操作建议的个人或组织。由于期货交易存在于大多数全球宏观市场中，CTA策略一般被视为全球宏观策略的一种子类型。规模较大的CTA管理人通常采用基本面模型或量价模型构建组合，包括期限结构、库存分析、趋势跟踪、均值回归等，其思路与系统型全球宏观基金管理人有类似之处。另外一些CTA管理人还可能在不采用量化方法的情况下，酌情押注于市场的走向。CTA基金可能会适度使用杠杆以实现收益目标。总部位于伦敦的英仕曼（Man AHL）和元盛资本（Winton Capital）是全球范围内知名度较高的CTA对冲基金。

多策略（Multi-Strategy）

在实战中上述几种子策略往往被同时使用，这样做的优势在于：

系统型策略容量大、成本低、长期回报稳定，适合大规模资金作为底仓配置方案；

自主决定型策略因为可以灵活做空，往往在市场危机时刻和其它策略呈现负相关性，适合作为系统型策略的补充；

CTA等其它策略通常和系统型策略相关性较低，作为多策略的其中一环，有助于分散组合的收益和风险来源，使组合整体稳健运行。

业绩表现：宏观对冲基金长期夏普较高，可对冲美股风险，但近期表现一般

接下来我们主要基于可获得的数据，分析全球宏观对冲基金的业绩表现。在前文图6~8中我们曾对EurekaHedge、BarclayHedge、彭博三种对冲基金指数进行对比分析，此处我们为了更进一步研究全球宏观策略业绩，重述一下三种对冲基金指数的区别：

EurekaHedge对冲基金指数基日为1999/12/31，历史较长，但从彭博上只能获取到对冲基金总指数以及股票多空、宏观、相对价值、多策略等“大类”策略指数（彭博也可以获取到事件驱动策略指数，但事件驱动在EurekaHedge的定义中属于二级分类），宏观类别内部没有更加细分的子策略指数；

BarclayHedge对冲基金指数没有统一的基日，但一般来说基日在2000年以前，历史较长，不过，BarclayHedge的策略分类没有“大类”的概念，而是直接划分成了十几个小类型（详见图10），全球宏观策略指数是这十几个策略指数的其中之一，宏观类别内部没有可在BarclayHedge官网直接获取的细分子策略指数；

彭博对冲基金指数基日为2013/12/31，历史较短，彭博则将对冲基金策略分为股票策略、债券策略、事件驱动、宏观、相对价值五个大类，每个大类都有策略指数，大类内部还有细分的子策略指数，比如宏观大类内部具有自主决定型、CTA、全球资产配置、商品、货币、加密货币、多策略7个细分子策略指数。

我们将上述信息也汇总到了下面的表格中。

下文中，我们主要分成宏观策略总体业绩、策略间相关性、策略与大类资产相关性、今年以来策略表现几部分进行依次展开介绍。

业绩总览：长期来看全球宏观策略的夏普较优、回撤较低，在美股危机时刻表现相对较好

在区间1999/12/31至2025/6/30内，EurekaHedge宏观对冲基金指数年化收益水平略低于对冲基金指数，但夏普比率、最大回撤、Calmar比率等指标明显优于对冲基金指数。将BarclayHedge全球宏观指数与对冲基金指数进行对比，能看到类似的结论。在控制回撤方面全球宏观策略表现尤其突出， EurekaHedge宏观对冲基金指数、BarclayHedge全球宏观指数的最大回撤分别为-4.22%、-8.07%，大约为其对应的对冲基金指数的1/3水平。

从年度收益来看，2002、2008、2022是全球宏观策略明显存在超额收益的年份，分别对应于互联网泡沫出清、全球金融危机、美联储激进加息，也是全球股指表现较弱的年份。我们以对冲基金指数为基准，计算宏观对冲基金指数相对基准的月度超额收益，并与基准的月度收益进行回归分析。结果显示，宏观对冲基金指数的超额收益与基准收益呈现明显的反向关联，两个回归方程的拟合优度均在0.4以上；并且，宏观对冲基金超额收益比较突出的月份正好对应于基准收益较弱的月份。

我们选取2000年以来标普500指数表现最差的10个季度，可以发现，在这10个季度中EurekaHedge宏观对冲基金指数、BarclayHedge全球宏观指数获得正收益的概率为60%、50%，并且两者表现超过其对应的对冲基金指数的概率大于等于90%。也就是说，在美股危机时刻，全球宏观策略往往表现相对较好。

子策略表现：2014年以来商品、自主决定型、加密货币3个子策略夏普较高

彭博的对冲基金指数分类体系比较健全，有股票策略、债券策略、事件驱动、宏观、相对价值五个“大类”策略指数，宏观大类内部有自主决定型、CTA、全球资产配置、商品、货币、加密货币、多策略7个细分子策略指数，因此本小节和下一小节中相关统计均基于彭博指数计算。

在所有子策略中，加密货币策略的年化收益率为34.0%，最为突出。从夏普比率来看，商品、自主决定型、加密货币策略的夏普比率在0.7以上，宏观对冲基金指数（即宏观大类总指数）和多策略指数夏普比率均为0.56，剩余子策略夏普比率在0.5以下。从回撤控制角度来看，商品、自主决定型、多策略和宏观对冲基金指数的最大回撤在10%以内，加密货币策略的最大回撤为63.5%。从Calmar比率来看，商品、加密货币、自主决定型策略的Calmar在0.5以上。

策略间相关性：全球宏观策略与其他类型策略的相关性相对较低

我们对彭博对冲基金指数及各个策略指数月度收益率的相关性进行计算，发现：

从“大类”策略指数的视角来看，宏观与其他类型策略的相关性总体偏低。彭博对冲基金指数和除宏观外其它4个策略指数的相关性均在80%以上，并且这4个策略彼此之间的相关性也都在80%以上。宏观指数和对冲基金指数的相关性为63.3%，和股票策略指数的相关性为50.9%，和其它3个策略的相关性则在50%以下。

宏观大类内部，除了CTA和全球资产配置的相关性为84.9%，以及多策略指数和其他指数相关性总体偏高，剩下的子策略彼此之间的相关性基本都在55%以下。

近期表现：全球宏观策略YTD及近3年总体表现一般，子策略中自主决定型相对表现较好

除彭博之外，HFR官网可以下载到HFRI宏观总指数和子策略指数的YTD、近一年、近三年收益情况，我们综合对比彭博和HFRI系列指数近期表现，可以发现：

彭博宏观对冲基金指数、HFRI宏观总指数YTD及近一年收益均在-2%~1%区间内，二者近三年收益分别为7.21%、4.17%，远远落后于彭博对冲基金指数、HFRI基金加权综合指数的近三年收益水平。

对于宏观大类内部子策略，彭博的“商品”和“自主决定型”两个子策略YTD收益在3%以上，相对表现较好；“商品”的近一年收益为14.3%，在所有子策略中胜出；“加密货币”的近三年收益为116.9%，较为突出，其余子策略中“商品”、“货币”、“自主决定型”的近三年收益在20%以上。HFRI的“自主决定的方向性投资”和“自主决定的主题投资”两个子策略在YTD、近一年、近三年这三个维度都表现突出，YTD收益在7%以上，近一年收益在10%以上，近三年收益在20%以上。

综合来看，宏观策略与对冲基金整体相比近三年表现偏弱，子策略中“自主决定型”相对表现较好。

代表性公司及策略：桥水基金的绝对阿尔法、全天候、最佳资产等策略

桥水基金（Bridgewater Associates）是全球规模最大的对冲基金之一，由雷·达里奥（Ray Dalio）于1975 年在美国创立，为养老基金、基金会、捐赠基金、外国政府和中央银行等机构客户提供服务。桥水基金在全球宏观的研究框架下，率先开始使用Alpha和Beta分离的投资策略。桥水基金为这两个主要的投资模式均设立了相应的投资基金，即后文所述的绝对阿尔法（Pure Alpha）和全天候（All Weather）。

在传统的量化投资理论中，Beta是衡量投资组合预期收益与市场收益相关性的指标。Beta型投资产品主要是被动产品，如常见的指数基金、固定收益产品等，其核心优势在于以较低成本及高流动性实现市场基准收益。Alpha投资则聚焦主动管理，致力于获取独立于市场回报的超额收益。其代表性产品包括私募基金及衍生品组合等，Alpha的高低直接反映资产管理人的投资能力。

达里奥一方面通过各种金融衍生品，如期权、期货和利率互换等，把Beta和Alpha的收益分离开；另一方面，通过大规模的分散投资，在全球各大主要金融市场都进行资产配置，尽可能分散风险、降低投资组合整体波动率。分离策略下，桥水基金整体的收益由两部分组成：核心的Beta收益是稳定、高流动性、低风险的；而外围的Alpha收益则可以通过投资其他的高风险产品、同时对冲掉系统性风险来获得。除此之外，桥水基金还有着出色的全球化投资系统，基于传统的风险分散理论，桥水基金可以在全世界范围内挖掘广泛的投资项目和机会，并从中找到相关性较小的投资品种。由于产品涵盖全球各大市场，所面对的市场环境也都截然不同，因此桥水基金面对的市场整体的系统性风险较低。

侧重Alpha的策略：绝对阿尔法（Pure Alpha）

1989年，达里奥运用Alpha和Beta分离理论推出了桥水的第一款旗舰基金Pure Alpha。正如前文所述，该基金投资于大范围的资产，通过积极管理和全球多市场的平衡配置以实现组合内部非相关资产的风险对冲。

绝对阿尔法的主要理念是建立一个基础资产足够分散的投资组合，即让组合里各资产的相关性很低，这一点可以通过全球化的投资工具实现，在此基础上尽量实现不同经济环境下Alpha收益长期稳定，与Beta收益独立。可携阿尔法策略（Portable Alpha），或者也叫阿尔法覆盖（Alpha Overlay），是建立绝对阿尔法组合的诸多策略中最常见的类型。

可携阿尔法（Portable Alpha）指与系统性风险无关的投资组合的收益。由于Beta为0，该组合与市场运行方向是完全独立的，市场的上涨或者下跌理论上不会影响该组合的收益。在具体操作层面，可携阿尔法（Portable Alpha）一般采用期权、互换或者期货等衍生品工具来对冲市场风险。此处我们给出一个简单的示例描述如何使用可携阿尔法策略进行投资。

假如一个客户需要保持其大盘股投资比例（假设为36%，后续用标普500指数作为大盘股的代表）的同时提升组合业绩，此时可以通过增加小盘股的Alpha收益来实现。小盘股的投资资金可以通过降低大盘股的多头资产比例（从36%降到26%）获得，假设这10%的资产等于1,000,000美元。具体投资步骤如下：

投资经理将这1,000,000美元分为两部分，50,000美元放入保证金账户以便于后续交易股指期货（因为美股的股指期货保证金比例要求比较低，此处假设50,000美元比较充足，后续不考虑追保等问题），剩下950,000美元进行小盘股的投资，目的是获取Alpha收益；

购买价值1,000,000美元的标普500股指期货，这样就使大盘股投资比例重回36%；

购买950,000美元的小盘股股票组合（假设该组合与小盘股指数的Beta为1，重点是该组合的Alpha一定要大于0，假设为4%），做空价值950,000美元的小盘股股指期货来对冲小盘股市场风险。

下方示意图中展示了上涨或下跌行情中组合获利过程。我们将大盘股涨跌产生的损益视作Beta收益，不论Beta收益是正还是负，（若假设小盘股组合Alpha为正）投资小盘股带来的收益贡献都是正的，这一部分收益即为可携阿尔法。

侧重Beta的策略：全天候（All Weather）

1996年，桥水建立了第二款旗舰对冲基金：全天候对冲基金（All Weather Fund）。全天候的含义是指无论在什么市场环境下，基金整体都可以收获较高的期望收益。绝对阿尔法策略是建立最优的Alpha组合，而全天候策略则是希望建立最优的Beta组合。

全天候的核心投资原则是风险平价，通过平衡投资组合的风险暴露以期在未来任何环境下都可以获得稳定的回报。启发达里奥运用风险平价投资原则进行资产配置的是，他发现传统的平衡资产配置如60/40组合的风险过多暴露在股票市场中，而低风险的债券投资带来的风险只占很小一部分。这样的投资组合其实并没有起到真正意义上的风险分散，这与平衡资产配置减少风险暴露的初衷是相悖的。

因此，投资者需要使用风险平价的投资理念来构建真正的最优Beta组合。具体包括以下两个步骤：

通过调整杠杆使得每个资产都拥有相近的预期收益。购买更多的低风险低收益资产，如债券，使其具有与股票类似的收益水平。同时，降低高风险高收益的投资品种的杠杆。因此，这样就形成了具有相近预期收益、但不同经济相关性的投资收益流，如下图红色方块所示。

从以上的不同投资收益流资产中选出适合的资产构建投资组合，使其在任何经济环境下都能保持与预期收益接近的水平。主要是根据设定的风险水平，在不同经济环境中构建不同投资组合，并且保证组合中的不同成分带来的风险是相同的。All Weather理论中的经济环境包括：通货膨胀，通货紧缩，经济增长，经济下滑。如下方图41所示。

由于调整后的基础资产全都有着相同的期望收益率，因此配置的重心在于调整波动率。如ALL WEATHER@15%TRADING, LTD.是以确定的15%波动率进行配置，可以通过调整不同资产的比重及组合整体仓位，使最终的波动率达到期望水平。

桥水基金在实际配置时，宏观经济的走势是非常重要的考虑因素。达里奥认为各类资产的相关性并非是一个常数，而是随宏观情景的转变而不停变化的。以股票和债券为例，其价格在经济增长超预期时表现出负相关关系（即股票上涨、债券下跌），但在通胀上升时则呈现正相关关系（即股票和债券均下跌）。由此可知，统计上的相关性本质上是背后特定的宏观情景对资产价格的驱动的具象化表现。在达里奥的理论中，他使用增长和通胀两个维度去区分宏观环境，并对每一个情景进行均衡配置，避免出现上述所说的风险集中来自于某类资产的问题。

假设总投资组合的风险预算设定在20%（为简化起见不考虑相关性，在实际操作中要考虑）。四宫格中每个小投资组合风险预算是5%。每个小投资组合中的资产类别再平均分配风险预算，例如“高增长”小组合的风险预算是5%，其组合中又包含了四个下属资产类别，分别是股票，商品，企业信用债和新兴市场信用债，每个资产类别的风险预算就是5%/4=1.25%。如果一个资产类别包含多个细分标的，那么这个资产类别在各自的小组合里被分配到的风险预算会被再次平均分配到每个细分标的，比如股票这个资产类别在“高增长”这个小组合里被分配到的风险预算是1.25%，同时股票内部还有5个更加细分的投资标的（比如大盘股、中盘股、小盘股等），那么每个细分标的在“高增长”这个小组合里获得的最终风险预算就是1.25%/5=0.25%。这样平分风险的方式，可以保证每项资产带来的风险贡献都是相对均匀的，而不像传统配置策略中会出现风险集中在某项资产的情况。如此层层计算下首先确定资产风险预算，就可以接下来确定不同资产在组合中的权重了。

结合绝对阿尔法和全天候的“最佳资产”策略

如前文所述，全天候策略的思想在于持有风险分散的资产组合，以期在不同经济环境下获取稳健的Beta收益；绝对阿尔法策略的收益则来源于积极的选股或择时策略。因此，“最佳资产”策略的目的就是将最佳的Beta与定制的Alpha结合起来，从而让资产组合能产生持续稳定收益。由于全天候策略是桥水最为有名的策略，有时这种“最佳资产”策略也被称为“全天候增强”策略。设计此类投资策略的初衷在于，即使对于精心配置的全天候组合，依旧有受系统性风险影响的可能，如利率的突然大幅变化，而绝对阿尔法策略恰恰可以弥补这类情境下组合收益可能出现的变化，使组合整体的收益和风险来源更加分散、长期收益更加稳健。

“最佳资产”策略依旧保持了全天候和绝对阿尔法策略的特点：

全球化：底层投资品种涵盖全球70多个市场；

一定的流动性：这类策略的锁定期一般在6个月至1年不等，一般来说每季度可赎回一次，需提前30天通知；

杠杆：与全天候和绝对阿尔法中的杠杆使用一致。

除桥水之外，海外代表性宏观对冲基金还包括AQR、Man Group、D.E. Shaw等，实际上，类似上世纪量子基金、老虎基金做大规模方向性押注的投资方式在当今时代已经比较少见，知名的对冲基金大多具有复杂多元投资体系，例如D.E. Shaw——其主要特色是通过高性能计算实时捕捉市场定价异常和微观趋势，但也拥有擅长基本面分析和宏观趋势研判的人才，通过定量+主观分析结合的方式获取长期稳健回报。本报告谨以桥水为代表进行介绍，为投资者提供参考。

本报告主要是对全球对冲基金及代表性策略进行概括介绍，并非站在短期视角推荐对冲基金或相关策略。文中提及的策略或产品不作为投资推荐，历史业绩不代表未来走势，宏观经济局势变化或地缘政治等因素可能影响对冲基金的表现。

研报：《全球宏观对冲基金及代表性策略简介——海外市场产品研究系列之11》2025年7月23日

林晓明 分析师 S0570516010001 | BPY421

陈烨 分析师 S0570521110001