2020年的10大交易主题

　　JP Morgan在2020年的10大交易主题：
　　1． 增持股票
　　2． 通过低波动性的看跌期权来做空黄金
　　3． 在标普500指数收涨的情况下，买入6个月102.5%的看涨新兴市场股票期权
　　4． 看好德国股票，买入3月20号到期的看涨期权
　　5． 相对东证指数来说，直接购买日本银行股
　　6． 通过出售SX7E 5Y 60%的看跌期权和购买iTraxx Sub - Fin 5Y CDS的保护，将不断扩大的欧洲银行股票和信贷保护成本之间的差距货币化
　　7． 降低信用评级范围
　　8． 将非金融类资产转换为金融类资产
　　9． 长期持有印尼、俄罗斯和南非债券
　　10．通过做多美元/瑞郎对的波动性来对冲2020年美国总统大选风险
　　摩根大通认为，全球经济增长正在反弹，经济衰退的风险正在降低。在股市方面，他们尤其看好日本的银行、德国的股票和新兴市场的股票。他们预计波动性将上升，因此建议投资者在不同资产类别之间进行对冲。摩根大通预计，与债券、大宗商品和货币一样，到2020年的回报率也将令人失望。

　　他们认为，2020年市场最大的风险是美国总统大选，尤其是如果伊丽莎白?沃伦（Elizabeth Warren）成为民主党的提名人。他们建议做多美元/瑞郎货币对的波动性，以对冲这种政治风险。

　　大摩：2020年是复杂量化年
　　科技在投资领域的渗透越来越深入。摩根士丹利策略师Vishwanath Tirupattur 在近期的报告中表示，投资者之间正在发生深刻的转变。在该行客户的投资过程中，宽客（quant）的重要性显然正在上升。

　　Vishwanath Tirupattur 写到，该行的客户正在应用复杂的量化技术做投资分析，获取阿尔法。这种方法的应用频率超过了纯粹的量化分析和基本面分析。在复杂的量化技术中，AI和机器学习最耀眼的。

　　在几周前的摩根士丹利量化研究和投资会议上，66%的受访投资者利用机器学习进行投资研究获取阿尔法，另外15%的人将这些技术应用于投资组合构建和风险管理。

　　在摩根士丹利，基本面分析师和策略师，正越来越多地与量化分析师和数据科学家合作，采用AI和机器学习等技术，以获得不同角度的洞察力。摩根士丹利最近的四份报告，分别关于多样性、情绪分析、市政债券和抵押贷款预付款，都是复杂量化技术分析的产物。

　　Vishwanath Tirupattur 强调称，整体平等表征得分并不是一个简单的股价跟踪指标。由于某些代表性度量缺乏数据，分析师使用一种称为层次聚类法的机器学习技术，在每个区域创建股票组，进行有意义的统计分析，减少行业特定的偏差。

　　在良好的变量搜寻中，摩根士丹利的抵押贷款策略师使用了两种机器学习技术技术：聚类分析和一种称为随机森林（Random Forest）的分类算法，来评估不同变量在确定不合格抵押贷款的提前还款方面的重要性。同时，该行还根据提前还款曲线，将抵押贷款池分为“快”和“慢”提前还款组，然后使用随机森林帮助投资者考虑提前还款速度，从而揭示美国抵押贷款市场这一新兴领域的规律。

　　Vishwanath Tirupattur最后表示，以上只是复杂量化分析应用的冰山一角。量化方法的创新应用正在更广泛的行业和资本市场中进行，如供应链、贷款抵押债券和资产行业等。随着更强大的技术、更全面的数据和科技的进步，基本面分析和量化分析将为投资者带来更多的阿尔法之源。