Rishi Kohli最近在接受Moneycontrol采访时表示，股市的不确定性很可能会持续很长一段时间，导致波动性的上升和下降，以及行业轮换的延续。在IT行业，Kohli指出，在9月份的季度收益之后，该行业的股票似乎分散得很好。因此，他认为，通过投资基本面和技术因素都有吸引力的股票，并通过两种方法结合做空那些没有吸引力的股票，这是一个很好的机会来产生阿尔法。
Kohli是一名金融资深人士，在公共股票市场领域拥有超过21年的经验，是redd Alternative Investments对冲基金策略的首席信息官。
至于美国国债收益率，他表示，纯粹从长期技术和周期的角度来看，10年期美国国债收益率的下一个有意义的阻力位在5.3%左右。
你认为在本财政年度剩下的时间里，全球经济前景会有很多不确定性吗?
是的，不确定性极有可能还会持续几个月，这意味着市场波动性的增加和减少，以及行业轮换的继续。因此，将继续有机会通过多空方法发挥波动性，以及利用行业轮换和通过偏向多头的方法选择正确的行业来创造阿尔法。这些都是我们关注的领域，我们对它们未来的可能性感到兴奋。
你认为美联储会长期保持高利率吗而不是再次加息?
如果你回顾上个世纪的历史宏观，就会发现高通胀持续的时间比大多数人预期的要长，从这个角度来看，利率可能会比人们预期的更长。
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此外，全球宏观经济面临太多挑战，美国债务高企、地缘政治紧张局势和其他因素也会给债券市场带来压力，从而支撑利率。因此，从各个角度来看，目前高利率持续更长时间或进一步上升的可能性绝对很大。
目前在印度或全球有哪些重要的新兴投资主题?
我是一名量化分析师，运行量化/系统模型，无论是基于基本面还是技术/统计因素。因此，从这个角度来看，对于印度来说，我认为这种量化和系统方法在未来5-10年的风险调整回报基础上表现强劲的空间很大，因为这些策略目前在印度尚处于起步阶段，但足以在长期内产生有意义的阿尔法，正如许多全球量化和系统基金所看到的那样。
事实上，许多印度人都没有意识到，过去多年来，全球资产管理规模和业绩排名前十的基金一直由量化公司主导!因此，无论是只做多、偏做多还是多做空，量化基金和系统性基金在未来10年在印度都有巨大的发展空间!
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今天驱动市场的关键量化因素是什么?你现在正在关注的关键技术因素是什么?
美国10年期国债收益率无疑是目前全球关注的最重要因素。我们也在关注这一点，因为根据我们的分析，它们有走高的空间，如果出现这种情况，市场最初可能会变得更加动荡和紧张，但随后会出现有吸引力的机会。
我也在密切关注市场在9月/ 10月疲软，但从11月到1月第一周反弹的季节性模式，到目前为止，市场似乎如预期的那样发挥作用，因此短期内值得关注。
在6个月的时间里，印度市场在大选前反弹的趋势也是一种偏见，在考虑短期内的各种策略时，必须牢记这一点。
从定量的角度来看，你认为哪些行业或资产类别最具吸引力?
我们有一个很好的行业轮换模型，但它是按月更新的。其基本思想是，无论市场是好是坏，总有某些行业比其他行业表现得好得多。
因此，在任何时间点，通过押注于最具吸引力的行业，相对于指数基准，投资者都应该能够获得阿尔法收益。我们的模型在很长一段时间内一直显示出这样的alpha值。
目前，它是基础设施、汽车、快速消费品和金属，但每隔几个月就会有一些小的变化，所以这个列表必须每月更新一次。
然而，其中一些行业在过去一年里一直在定期出现，并且已经产生了强劲的alpha。因此，这种方法在所有市场条件下都是稳健和有吸引力的，因此我们对此非常感兴趣。
在阅读了IT公司9月份的季度收益后，你认为科技公司的24财年会更好吗?
季度收益喜忧参半，一些公司达到或超过预期，而另一些公司则令人失望。在长期周期分析和技术图表上也可以看到同样的情况，IT行业的一些股票显示出看涨的坚实迹象，处于或接近历史高位，而另一些股票则描绘出沉闷到负面的景象。
因此，这个领域的股票之间似乎有很好的分散，因此通过多空方法创造阿尔法的好机会，即买入基本面和技术方面都有吸引力的股票，同时卖空基本面和技术方面都没有吸引力的股票。
你认为美国10年期国债收益率有可能很快突破5%的关口吗?
纯粹从长期技术和周期角度来看，10年期公债收益率的下一个有意义阻力位在5.3%左右，因此尽管4%和5%等整数是重要的心理阻力位，但短期内自然的有意义阻力位将在5.3%左右，因此应该很快就会突破5%。
然而，从长期角度来看，请记住，这些10年期国债收益率在2023年4月突破了30年期国债的下行通道，因此这是一个非常长期的阶段变化，几个月前才发生。因此，在我看来，在很长一段时间内，这些收益率将呈上升趋势。
量化对冲基金在当今市场面临的最大挑战和机遇是什么?
在当今的市场中，尤其是在印度，量化对冲基金的最大机会是，多种策略可以结合起来，创造更平稳的回报，这意味着与传统的基本面方法相比，风险调整后的回报更高。此外，由于量化基金可以利用衍生品市场挖掘现金股票市场中不存在的各种多空机会，因此有更多的途径来提供alpha，例如使用期权做多或做空波动性，进行相对波动性交易，市场中性策略，分散，行业轮换等等。
也可以有更好的风险管理，因为复杂的风险规则可以与投资组合管理和交易生成规则交织在一起，以确保始终遵守某些风险约束——这在自由裁量方法中很难实施，而通过量化方法更容易实施，因此对我们这样的基金来说，这是一个很大的优势和差异化因素。
量化基金面临的挑战依然存在:无论经验多么丰富，过度拟合的风险始终存在。我们可以将相同的可能性最小化，但永远不能确定它是零。有一些方法可以保守预期，像我们这样经验丰富的玩家会在放大风险的同时贴现模型回报，并确保减少的回报与增加的风险数字仍然会产生有吸引力的风险回报比。
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此外，过度拥挤的风险在任何时候都存在，因为每个人都会注意到某些能带来丰厚回报的策略，因此在实施这些策略的更大部门中变得流行，因此回报会降低。这种情况目前在印度的指数期权市场正在发生，但所有量化策略都容易受到影响。我有一个多策略、多模型、多桶的方法，这样就不依赖于任何一个策略或市场状况，从而也减少了过度拥挤的风险，并且是全天候的。
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