State Super 是澳大利亚一家规模达 38 亿澳元(合 25 亿美元)的养老金基金,正在与香港金融科技 Premialab 合作,帮助其获取数据并了解其日益增长的另类风险溢价风险。
“Premialab 的推出主要是为了满足我们的另类风险溢价策略,”高级投资经理 Alan Chan 告诉我们 地精 (如图)。
他表示:“在过去 24 个月里,我们与多家投资银行的量化投资解决方案团队合作,构建了一套符合我们投资标准的定制策略。” “考虑到State Super的现金流状况和流动性需求,我们将继续加深对这一资产类别的了解。”
他拒绝详细说明投资或业务策略。
State Super 是新南威尔士州政府多个养老金基金的受托人,其中包括公务员和警察的养老金基金,拥有超过 85,000 名成员。 它还管理着一个集合基金
指数和指数基金
Premialab 联合创始人 Pierre Trecourt 表示,State Super 等机构投资者正在将更多资产转向系统化策略。
这与基金经理的酌情授权相反,基金经理根据基本面分析对资产类别或个别证券进行看涨期权收取更高的费用。 系统策略使用指数或指数基金等被动敞口来关注从大宗商品到小盘股等给定资产类别内的价格趋势。 他们将结合这些来了解利率或商品价格等“因素”。
这样做的要点是依赖于如何构建投资组合的预定规则,目的是以低费用、流动性(因为指数基金每天交易)和透明的方式分配资产。
使系统策略发挥作用的关键是数据,例如证券和基金价格,这些数据是创建指数、设定基准和衡量投资组合相对表现所必需的。 这些数据存储在全球 18 家最著名银行的交易柜台中。
这些银行还开发了用于重新平衡投资组合并获取一定风险溢价的交易算法。 这种类型的交易包括程序化交易,即围绕指数基准而不是单一证券执行,并且往往以电子方式完成。
投资银行基础设施
“银行算法是资产配置策略的基石,但投资者面临的挑战是获取数据,然后知道如何使用它来做出决策,”特雷考特说。
他的同事、Premialab 董事总经理兼最近开设的悉尼办事处负责人 Marc Fisher 表示:“随着系统化投资的采用,我们看到机构投资者分配资金的方式发生了结构性转变。 我们的投资银行网络与我们分享他们的数据,因为他们认为 Premialab 是量化行业基础设施的一部分。”
Premialab 的技术来源于银行的数据。 这可能出现在不同的报告框架中,因此金融科技的部分工作就是使所有这些数据具有可比性和可比性。 这使得用户可以使用它来将自己的基准与行业平均水平进行比较,从而使他们能够跟踪其投资组合的表现,并了解哪些因素(因素,具体到个别证券)正在贡献阿尔法(或相反)。 Premialab 的分析包括数据可视化工具,可帮助投资者理解信息。
“我们不制定交易策略或提供交易建议,”特雷考特说。 “我们提供数据和分析来支持整个投资生命周期,并帮助投资者的风险部门了解他们在不相关基准中的风险敞口。”
State Super 的 Chan 表示,使用 Premialab 并未涉及重大集成。 退休金小组通过 API 下载数据。
“Premialab 证明他们可以提高我们流程的能力和效率,”他说。
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