Barra模型因子的构建及应用(一)

一、摘要

Barra模型可以追溯至1974年,美国学者Barr Rosenberg对投资组合的风险和收益进行分析的多因子风险模型。随后Rosenberg成立了Barra,并针对美国权益市场提出了Barra USE1模型,现在已更新到USE4;而针对中国权益市场提出的Barra CNE模型亦迭代到了CNE7。

本系列文章便通过Barra模型因子的构建,测试因子的表现,构建因子策略,帮助大家进一步了解Barra,应用Barra。

二、模型理论

Barra模型的理论部分便不在本文中详细阐述,网络中有大量详细讨论与解说,可参考文末的参考文献。我们先看下模型的风格因子及其计算方法:

Barra 模型主要有10个大类的风格因子,我们预期逐次构建出每个大类因子,分享给大家。本文要复现的风格因子是Size因子,该因子较为简单,只有一个子因子:由市值的自然对数构建而成。

三、因子分析

构建完Size因子后便可以进一步通过alphalens进行因子分析。

从收益分析来看,Size因子的超额收益随着调仓周期的增大而降低,一周(5天)调仓周期下的超额收益最大;大市值组贡献负收益,小市值组贡献正收益。

从信息系数来看,IC均值(IC Mean)为负,且绝对值随着调仓周期单调递增;IC标准差随着调仓周期单调递减,为此可以判断IR在21天的调仓周期达到最大值,为0.616(大于0.5),该周期下因子稳定获取超额收益的能力较强。

从因子分组的平均期望收益来看,Size因子具有较好的单调性。

四、回测分析

  • 回测时间:2022-01-01至2022-12-25(月底换股)

  • 回测品种:全A股(剔除ST股、停牌股和一年以内的次新股)

  • 初始资金:100万

  • 手续费:0.0007(双边万二佣金+单边千一印花税,共千1.4,即双边万7)

  • 滑点:0.00123(双边千1.23)

  • 最大持仓数量:30只

在今年回测中,策略实现了37.57%的收益率,最大回撤率为16.88%,卡玛比率为2.29,整体表现较为强劲,大幅跑赢沪深300指数。

策略源码已分享至掘金量化社区,大家可以通过下方链接,自行前往获取。

传送门:https://bbs.myquant.cn/thread/3308


参考文献:

1.The Barra China Equity Model (CNE5) - MSCI - MSCI 

https://www.docin.com/p-1377763566.html

2.石川:正确理解 Barra 的纯因子模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38280638

3.方正证券:Barra模型初探,A股市场风格解析

4.中银证券:有关Barra中国权益CNE5模型的思考

5.量化投资小笔记 Barra系列 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68110181

Barra CNE5是种基于数据的投资研究工具,它通过分析实证数据提供投资决策的支持。首先,Barra CNE5收集和整理各类金融数据,包括股票价格、公司财务数据、市场指数等,形成个庞大的数据集。然后,它使用统计模型和计算方法对这些数据进行分析和建模,从而揭示出股票市场的些规律和趋势。 Barra CNE5的实证笔记(empirical notes)是这个工具生成的结论和见解的摘要。这些实证笔记详细介绍了Barra CNE5所使用的数据源、分析方法和得出的结论。它们通常包含对过去段时间的某个市场的回顾性分析,可以帮助投资者更好地了解市场的演变和股票表现。 实证笔记的内容通常包括以下几个方面:首先,它会列出所研究的股票和市场指数的名称和代码,以及分析的时间段。其次,它会介绍所采用的分析方法和模型,比如常用的风险模型、收益模型等。然后,实证笔记会总结具体股票或市场的各项指标的表现,包括相关系数、贝塔系数、夏普比率等。 通过阅读实证笔记,投资者可以得到些关于股票市场未来表现的启示和建议。他们可以借鉴Barra CNE5的分析方法,并结合自己对市场的判断,制定出更科学和有效的投资策略。 总之,Barra CNE5实证笔记是个重要的投资研究工具,它通过分析实证数据提供投资决策的支持。投资者可以通过阅读实证笔记了解市场的演变和股票的表现,从而制定更科学和有效的投资策略。
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