AQR资本20年精选20篇之:风格因子"工匠精神Alpha"

动量因子计算 python_BARRA 10 个风格因子的计算方式 BARRA 10 个风格因子的计算方式本文主要参考 BARRA-USE5BARRA 风险模型作为量化多因子的范例, 其十个风格因子作为最常见的, 解释程度很高的十个因子, 经常被用作风险因子, 甚至是作为阿尔法因子. 了解其计算方法对于我们构造其他风险因子和阿尔法因子有很大帮助.1 SIZE(市值因子)定义:为公司股票总市值的自然对数, 最常见的风格因子2 BETA(贝塔因子)定义:股票超额收益日... 阅读详情

|| 前言 ||

 

现在很多投资者都在试图寻找与传统资产无关的,新的收益来源。因此,他们开始关注“风格溢价”——一种经过研究并被证实能产生长期、与传统资产无关的系统性收益来源。对风格策略的研究主要在美国的股票市场进行,但其结论同样适用于其他地区和其他资产类型(如债券、商品、外汇)的市场。目前已有一套满足逻辑上和经济学上要求的解释能阐明风格策略是有效,并且持续有效的。

 

越来越受欢迎的风格投资策略也给了投资者更多的投资选择空间。这不仅仅体现在风格投资的种类多样上,更重要的是,不同的基金经理在构建组合时也有不同的方式和侧重。尽管从业者会将风格策略进行分类,但实际即使是同一类的策略也会在细节处千差万别。比如同样是价值风格策略,它可以是偏向小市值的多头股票策略,也可以是没有严格市值偏向的包含多种资产的多空策略;它可以用多种细分因子构建价值风格策略,也可以只用一种细分因子;它也可以结合其他风格因子构建多风格因子策略。投资者需要考虑到这些方面,并且意识到在策略构建的每一步(如投资信号选择、策略构建、风险管理等)都有可能会使整体增值或减值。

 

本文重点讨论在构建有效的风格策略时所需的“工匠精神”,也就是我们在构建策略的每一步选择中所需的精神准则。本文先简单介绍一下风格策略的基本种类,然后详细讨论构建策略时的每一步,最后我们简述风格投资的其它问题,如调仓周期和风险管理。

 

尽管本文主要着眼于股票市场,但其结论适用于全种类的资产。我们主要分享一些我们认为可以在构建策略过程中的某些点上增进策略效益的方法,尽管在这个分享中会透露出我们在这些点上认为比较好的选择,但我们的主要目的是希望读者认识到这些需要进行抉择的点。在这些点上的选择会提升整体策略的收益,或者降低风险,或者两者皆有。我们将通过这些选择获得的超额收益称作“工匠精神Alpha”。

 

未经授权,严禁转载。

 

选择哪种风格策略

 

尽管风格溢价投资已经越来越热门,但是关于哪种风格能产生更多的收益的分歧一直存在。一般来说,被广泛认同和使用的风格包括:价值(利用价值因子,期望低价跑赢高价)、动量(利用动量因子,期望现在表现好的,未来表现也好)、防御(在风险调整的基准上,期望低风险高质量的资产跑赢高风险低质量的资产)、套利(高利率资产跑赢低利率资产)。但同时也有其他存在争议的风格如规模和流动性。本文不详细讨论每种风格的优缺点,我们想重点说明即使选定了风格,策略也是千差万别的。

 

拿价值风格来说,最热门的是多头“smart-beta”策略,即倾向于超配市场价值偏低的资产。这种方法导致了由市值权重造成的偏差,在实际中表现为系统性风格偏向。相较于其他价值投资方式,由于传统纯多头风格策略有着更低的同行风险(对传统策略和基准有较低的跟踪误差)、有更大的市场容量、并且不需要用到杠杆、做空和衍生品等方法,投资机构构建这种策略较为容易。但是对于追求非传统方法的投资者,更合适的是能获取全部风格溢价但没有传统beta收益的多空策略。这种方式对于想为自己的组合添加一些不相关的收益来源的投资者来说是有价值的。当然这两种方法各有各的好处。

 

实际上我们认为综合多头和多空的复合多风格策

基于Barra多因子模型的组合权重优化 本篇文章有别于传统的多因子研究,我们并未将重点放在阿尔法因子的挖掘上,而是通过对股票组合的权重优化计算,找到了在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资组合,以及验证得到的组合权重是否满足了约束条件。 结构化多因子风险模型首先对收益率进行简单的线性分解,分解方程中包含四个组成部分:股票收益率、因子暴露、因子收益率和特质因子收益率。那么,第只股票的线性分解如下所示: rj=x1f1+x2f2+x3f3+x4f4⋅⋅⋅⋅xKfK+ujr_j=x_1f_1+x_2f_2+x_3f_3+x_4f_4 ··· 阅读详情

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