20.12　对冲基金的复制模式

相关的技术方法使我们能够使用前所未有的方式来处理问题。随着对冲基金的激增，一些分析师已经决定应用数学的方法来复制相应资本的绩效性能，如此，任何的不准确性都将被低于对冲费用的复制成本所抵消。同时，复制模式也可以应用于一组对冲基金，如母基金（fund of funds）或对冲基金指数。另外，复制的系统化程序是谨慎地以算法交易的方式来进行投资的。

现在，我们应用一个简单的范例模式，即对冲基金只将资源分配给采矿行业的股票，在这个板块当中有10只股票，其程序编辑的时间一直很长。如果我们拥有对冲基金的历史收益率，那么就可以使用Excel的Solver来发现此10只股票当中的每一只所对应的投资百分比权重值，进而复制相关的收益，这需要假设配置模式在分析期间没有变化；同时，我们有可能在相应的月份重新平衡相关的头寸；另外，相关的回归模式可能需要更加频繁地运行且对每只股票被允许的变化规模也要进行一定的限制。

或者，我们可以尝试通过询问“昨天的收益情境给我们提供了什么样的配置模式”之类的问题来复制日间收益率，然后，我们再购买或出售相关的股票，凭以拟合相应的解决方案；第二天，我们会问同样的问题。如果对冲基金没有经常变换其头寸，那我们也要调整自身的仓位头寸，直到其与对冲基金的头寸完全对齐为止，这与应用蒙特卡罗模拟法的采样方式来发现正确分布情境的模式相类似。而在发现相同头寸的时候，其间也许会有一些追迹误差，此种情境可能好于或差于对冲基金的实际情况。

复制数学已经成为一个专门的应用领域，而复制模型的再平衡方式于初始阶段要在每个月份当中完成；然而，这需要允许生成较大的追迹误差。每当此类误差项超过阈值水平时，更好的方法就是重新平衡。追迹误差与重新平衡模式的成本之间存在着某种权衡情境。而对冲基金复制指数则被认为是能够复制85％的对冲基金收益指标（相关网站：hedgefund-replication.com ），且其追迹误差值为15％，低于母基金的费用水平。