多因子组合如何进行风险线性分解

最新推荐文章于 2024-04-07 21:56:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigquant/article/details/122214002
版权

模块使用背景

该模块是基于Barra风险模型开发出的可以将使用者投资组合的历史表现进行风险分解并归因到9种Barra大类因子上面，可以让BigQuant使用者更直观地将自己的组合进行风险线性分解。

Barra所使用的风险因子主要来自于基本面，包括行业、规模、波动性等。由于这些风险因子是每月重新计算的，因此这种“预测Beta”可以很好地反应公司的近期风险结构。(更多Barra模型学习及手册，请点击https://bigquant.com/wiki/doc/-barra-pw78FJ8EvL）

模块介绍

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模块参数

  1. 传入参数：回测数据。传入的是回测结束后，回测模块传出的回测详细数据raw_perf数据；

  2. 导出参数：绩效数据&权重数据。模块运行完成之后，可以通过下方的两个数据导出接口将分析得到的绩效数据和回测中的组合权重数据；<

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多因子模型之组合构建与优化器（上）
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根据多因子模型，或者说alpha策略的开发顺序，我们应当是按照：因子--》alpha 模型--》风险模型--》组合构建 这样几个模块来的。今天来说说组合构建这个事。        组合构建是在你有了alpha模型和风险模型之后，也就是说，你现在可以预测股票的收益和股票的风险了。那么我们怎么构建组合呢？ 大概有这么几种方法：        a.根据alpha模型，选择前面N个预测收益高的股票，然后权
基于Barra多因子模型的组合权重优化
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转：结构化风险模型与业绩归因
纸上得来终觉浅
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Barra结构化多因子风险模型是目前指数增强和阿尔法对冲基金应用比较广泛的风险分析工具，作为一位民科量化大师，不学一下Barra的话会显得自己比较Low。于是我花了几个小时走马观花，分享一下心得。 结构化风险模型对收益率进行简单的线性分解，对于第j 只股票收益的分解形式可以表示为： 其中，r 表示第j 只股票的收益率；x 表示第j 只股票在第k 个因子上的暴露（也称为因子载荷）；f
机器学习——Linear Regression（线性回归）
菜鸡日常
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周五我抽空又尝试了一下基于CNN的选股方案，效果也不太好，就不放上来了。于是我想看看其他人实现的比较好的结果。然后我发现了其实很多量化策略平台都有自己的交流社区，交流社区上会有一些方案、研报和基础知识分享。如下图： 有需要的朋友可以收藏以下链接： Bigquant社区：https://bigquant.com/community/ Ricequant社区：https://www.ricequant.com/community/category/all Joinquant社区：https://www.joi
20170829-中信证券-中信证券量化选股系列专题研究：多因子模型构建中的组合优化与风险预算研究-0357561
08-03
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多因子量化的框架
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开源低代码AI量化平台，支持自定义因子表达式，直接回测看结果
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本文来自新全球资产配置，作者：徐杨，编译：家瑜，梦梅。 自从各种因子不断被学者挖掘出来后，时间和市场表现都证实了因子投资（Factor Investing）的价值，但是因子投资的表现不是免费的午餐，比如价值、动量、质量等因子都有长期跑不赢大盘的时候。我也曾用实证数据验证过因子投资对增强资产配置总体回报的作用，写了几篇关于因子投资的文章。 因子投资在国外已经有了较为广泛的使用，特别是以AQR、R...
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“整合”还是“混合”——多因子组合的构建
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