【点宽专栏】模型投资的风险和矛盾

【点宽专栏】模型投资的风险和矛盾

感谢量化投资训练营公众号接受我们的采访。
开场

感谢本次量化投资训练与点宽网的深入合作，我们也会将更多把优质文章分享在点宽量化专栏上，让热爱量化的人们得到一些启迪！我们也会在市场磨砺中努力前行！

最近我们在做什么？

答案是做模型。根据市场变化和自身知识积累，持续地拓展多市场和非同源模型。

强调多市场，因为看到资本在股票、商品期货、债券等市场上游走，游走带来的是波动性（当然我们希望是规律的波动性），走后留下一片狼藉。资本背后硕大的广义货币存量，虽然在今年近几个月已经出现增长率放缓，但是当现有资产如房地产无法提供其所需的回报率时，资金自然会流动向各个市场。

所以要尽可能优化各市场资产配置，调节头寸。同时要保证再各主要市场都有量化投资模型部署，且在我们专长的市场，有更高质量模型捕捉市场波动。

强调非同源，因为影响二级市场价格的因素多种多样，价格波动形式多种多样。比如趋势运动是比较直观地能够看到和用简单方法捕捉的主要来源，均值回复和跨期跨品种套利也同样存在，而且从时间占比方面，存在时间更长，范围更广。同源模型容易发生品种集中性和时间持续性回撤，非同源模型才能降低这一现象。

模型投资的哪些风险和矛盾

1、针对表象的纯数据挖掘需三思

这一现象核心体现在今年的股票市场大小市值风格切换。多因子alpha模型中，最受关注和创造辉煌的“小市值”因子错了吗？我们斗胆顶撞业界和学界大咖一句：类似“小市值”这样的表象因子存在问题。

传统意义上，我们通过简单的截面回归，直观地发现，本期市值排名靠后的股票，在下一考核期内的涨幅较高，我们将此作为该因子的收益率解释能力。然后我们横向考察了小市值因子相对其他财务因子或动量因子的收益率标准差&