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方法论 | 多因子策略的五大讨论(思维导图收藏版)

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方法论 | 多因子策略的五大讨论(思维导图收藏版)

  这是扑克推送的第 146张思维导图:多因子策略五大讨论

方法论 | 多因子策略的五大讨论(思维导图收藏版)

  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、Research Affiliates为首的学术派资产管理人,在因子投资这个战场打了几十年的攻坚战。在大中华区,我们也惊喜的看到一些基金公司相继发行了因子类的产品。但由于因子投资确实具有相当的复杂度,很多投资人对此类产品还是不甚了解。

  其中最大的误区,也是我想着重的说一个点:因子投资,不是单纯的使用某些指标进行选股的方式。比如,如果单纯的用低P/E来选价值被低估的股票,就叫价值因子投资的话,是非常不严谨的。

  Factor Investing is the concept of grouping securities together by commonly shared characteristics that are related to expected returns and risks  --- AQR 20 for Twenty

  因子投资,是通过与预期收益和风险相关的共同特征,将股票组合在一起的概念。

  所以问题就来了,如何准确的判断众多股票不同的预期收益和风险?到底以什么方式进行组合?以价值因子投资为栗子,略加思考,问题就会有不少:

  投资于低估值的股票,管用吗?

  有没有最好的估值指标?

  就算可以用简单的估值指标来寻找估值较低的股票组,但是如果这些股票是“价值陷阱(Value Trap)”呢?

  如果在低估值的基础上,加入质量维度的区分,策略的表现是否能被提升?

  有没有最好的质量指标?

  需不需要做因子择时?(即能否预测价值股策略的周期性?)

  (就算上述组合能够带来纸面上的超额收益)投资人认同价值投资的理念吗?投资人理解超额收益的来源和风险吗?

方法论 | 多因子策略的五大讨论(思维导图收藏版)

  说到因子投资,就不得不提到我的一位好朋友和大牛,任丽倩博士。她现任WisdomTree(资产管理规模超过500亿美金的美国基金公司)的Modern Alpha部门总监(Modern Alpha就是WisdomTree的量化策略部)。在加入WisdomTree之前,她在Vanguard的量化股票组(Quantitative Equity Group)工作,主导和管理Vanguard新推出的一系列因子基金。任丽倩博士是芝加哥大学布斯商学院的工商管理硕士和经济学博士。

  下面的文章,是基于Validea的主席Jack Forehand对任丽倩博士的采访编译而成,英文翻译部分已取得Jack和任丽倩博士的授权。在Jack和任丽倩博士的对话之后,我加入了我对这个话题的理解和分析。

  第一部分:如何做多因子策略的因子选取?

  第二部分:因子组合中是否需要做货币对冲?

  第三部分:如何做多因子策略的组合?

  第四部分:对因子择时的看法?

  第五部分:如何平衡策略规模和跟踪误差?

  希望通过他们的对话,和我的分析,让大家对因子投资有更深入的了解。文后也有相关的延伸阅读。

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  如何做多因子策略的因子选取?

  Jack:

  在构建多因子投资组合时,第一步就是要确定使用哪些因子。价值和动量是现在使用比较广泛的因子,除此之外,还有很多不同种类的因子。我注意到您在构建组合的时候,使用了一个非常独特的因子集,其中包括了一个我从来没有见过的相关性因子(Correlation Factor)。

  您能谈谈您在构建多因子组合时,是怎么确定其中的因子的吗? 在选择这些因子时,您是如何平衡收益和风险的呢?

  任丽倩:

  与传统的多因子策略相比,WisdomTree的多因子策略有三个主要的创新。第一个就是相关性因子,另外两个创新则体现在我们国际多因子策略中的动态汇率对冲以及主动构建方式(Active Construction Approach)。因子的挑选以及多因子的组合,必须从常识性的经济学理论和人类行为根源入手,并且得到实证数据的检验。

  近期热门的学术论文,例如《Replicating Anomalies》by Kewei Hou, Chen Xue, Lu Zhang, 2018 和 《Digesting Anomalies》by Kewei Hou, Chen Xue, Lu Zhang, 2015 已经证明,有效因子的个数是有限的。只有那些符合经济常识以及人类行为根源的因子,才有可能经过时间和市场的检验。我们希望能找到真正有效的因子,而不是单纯的做数据挖掘。

  价值、动量和质量这三个因子不仅在学术界中被广泛研究,也在业界得到了广泛的应用。其中,质量因子是相对较新的。许多做传统因子(例如价值因子)的公司,在创新以及业绩方面已经开始落后了。

  举个栗子,我们多因子策略中的质量因子(Quality Factor),使用静态观察数据以及趋势数据,比如股本回报率、资产回报率、毛利资产比、现金流资产比。对于价值因子(Value Factor),我们使用市销率、市净率、市盈率、预期市盈率、企业收益倍数,营运现金流比等财务指标。对于动量因子(Momentum Factor),我们使用历史(6个月和12个月)风险调整后的总收益来计算。WisdomTree致力于为投资者提供透明和创新的“Modern Alpha”策略,构建因子所使用的特征和构建方法都能在我们的网站上找到。

  我们相信当综合使用各种因子时,投资组合可以在不减少超额收益(Alpha)的情况下,降低波动率。但我们没有像其它公司那样,从超额收益选股的角度来使用传统的低波动率构建方法。在较长的投资期限内,尽管低波动率的股票具有低风险的特征,但是它们的表现并不能持续的跑赢大盘。而且低波动率的选股方法也可能会导致组合对利率因子过度敏感。

  我们所使用的低相关性因子从内生的角度来讲,对规模因子(Size Factor,小市值股票能带来超额收益)是有一定倾向性的,因为大公司之间的相关性往往更高一些。通过投资于相关性因子,我们就可以不用直接投资于规模因子了,因为规模因子一直以来都受到各方的挑战,它的有效性存在争议。但从实操的角度来讲,当某些因子为我们带来了规模敞口时,我们并不会拒绝它。


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