【巡礼篇】财通金工一、二季度多因子系列专题汇总

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量化陶吧   2019-5-28 17:18   7369   0
前言:★★★★★
财通金工多因子研究成果目前主要分为两个板块——“星火”系列和“拾穗”系列,其中“星火”系列是深度大专题报告,目前主要有多因子风险模型、收益-风险绩效归因模型以及Alpha因子选股模型,我们试图从无到有搭建一套完整、规范的多因子研究体系;“拾穗”系列为实用小专题报告,主要就我们在多因子研究过程中一些最为细节、市场上最为模糊的部分展开探讨,从最实用的角度给投资者以启发和讨论。
本文对我们前两个季度的研究成果进行梳理,用尽可能简短的方式将报告的重点和亮点推荐给大家。更多交流欢迎联系财通金工张宇,联系方式:17621688421 (请注明机构+姓名)欢迎在Wind中搜索关键字“星火“和”拾穗”,下载阅读我们的专题报告。

   “星火”多因子深度大专题 1【1】“星火”多因子系列(三):Barra模型深化:纯因子组合构建
推荐星级:★★★★★
报告内容:构建只在目标风格因子上有暴露、在其他风格因子上不存在暴露的纯因子组合。借助组合优化的方法,引入基准指数,构建更具可投资性的组合。
报告亮点:1.介绍完全复制法和最优化复制法,完全跟踪风格因子走势;2.通过组合优化法,引入基准指数,构建无需做空的纯因子组合;3.通过限制最大权重,减少特质收益带来的收益“腐蚀”。

【2】“星火”多因子系列(四):基于持仓的基金业绩归因:始于Brinson,归于Barra
推荐星级:★★★★★
报告内容:基于持仓数据,对投资组合的收益和风险进行归因,助力投资者了解组合收益来源及风险暴露,其中对风险的三要素分解法是本报告的最大亮点。
报告亮点:1.推导Brinson模型和仅含行业的多因子模型之间的等同性;2.基于Barra多因子模型对组合收益进行分解;3.介绍并比较风险归因的单一波动分解法、边际风险分解法和x-sigma-rho三要素分解法。

【3】“星火”多因子系列(五):源于动量,超越动量:特质动量因子全解析
推荐星级:★★★★★
报告内容:作为财通金工在Alpha因子研究的开篇报告,对多因子选股的总体框架进行详细介绍,并以特质动量因子为例进行检验,发现特质动量因子比传统动量因子选股效果更好、回撤更小且稳定性更优。
报告亮点:1.详述学界和业界对于单因子有效性检验的六种方法;2.相较传统动量因子而言,特质动量因子的选股能力更强、表现更为稳定、回撤更小;3.特质动量因子多空组合的Beta风险暴露更低,且更适合中长期持有。


   “拾穗”多因子实用小专题 2
【1】“拾穗”多因子系列(一):带约束的加权最小二乘拟合:一种解析解法
推荐星级:★★★★★
推荐语:带线性约束的加权最小二乘求解通常有直接优化法、二次规划法和解析解法,本文介绍的解析解方法在运算速度、结果准确性上都要优于其他方法,并提供Python和MATLAB接口函数以供参考。

【2】“拾穗”多因子系列(二):你看到的不一定是你所想的:解密R方
推荐星级:★★★★☆
推荐语:同样的数据、同样的模型,为何别人的R方有40%,你的却只有20%?财通金工认为,这种现象是因为R方的评价体系不同,与模型拟合的好坏并无直接联系。文章还介绍了不同样本、不同类别因子、不同回归方式的选择下,R方的不同。

【3】“拾穗”多因子系列(三):行业因子选择:中信一级还是申万一级?
推荐星级:★★★☆☆
推荐语:股票的行业因子可能存在缺失吗?行业的历史数据可能发生变化吗?在回测中采用中信一级还是申万一级更好?本文对行业因子的选取展开讨论。

【4】“拾穗”多因子系列(四):总市值、流通市值、自由流通市值:谈谈取舍
推荐星级:★★★★☆
推荐语:总市值、流通市值、自由流通市值之间的概念存在哪些区别?在构建因子暴露度、拟合因子收益和进行指数编制时,需要采用何种方法的市值数据?财通金工提醒大家在使用第三方平台的衍生数据时,仍需保持自己的判断和思考。

【5】“拾穗”多因子系列(五):数据异常值处理:比较与实践
推荐星级:★★★★★
推荐语:数据异常值的存在可能使得逻辑上强相关的数据在统计上相关系数很小。本文介绍常用的均值标准差修正法、固定比率修正法、中位数去极值法、Beat G.Briner方法、因子排序值标准化法、箱型图法和无量纲处理法的具体操作,并从定性和定量两个角度对这些方法进行比较。

【6】“拾穗”多因子系列(六):因子缺失值处理:数以多为贵
推荐星级:★★★★☆
推荐语:本文介绍了缺失值处理中常用的市场均值填充、行业均值填充、市值分组均值填充、前向数据填充和结构化填充等方法,并检验对财务因子和价量因子来讲,结构化填充的方式都要更优。

【7】“拾穗”多因子系列(七):从纯因子组合的角度看待多重共线性
推荐星级:★★★☆☆
推荐语:详细介绍简单因子组合和纯因子组合的概念,并从方差膨胀系数VIF、因子权重系数FWC、因子收益相关系数FRC、因子杠杆率LEV的角度理解因子之间的多重共线性。

【8】“拾穗”多因子系列(八):非线性规模因子:A股市场存在中市值效应吗?
推荐星级:★★★★★
推荐语:介绍非线性规模因子的两种计算方法:回归法和平方法,并对其有效性进行检验,发现非线性规模因子是比规模因子更为稳定的因子,在2017年的市值风格反转行情下仍然维持较为稳定的负收益。

【9】“拾穗”多因子系列(九):牛市抢跑者:低Beta一定代表低风险吗?
推荐星级:★★★★★
推荐语:Beta因子并不是一个在全时段内都有效的单边选股因子,其在牛转熊和持续熊市的行情下是显著的负向因子,而在熊转牛的行情下是显著的正向因子。

【10】“拾穗”多因子系列(十):行业的风格偏好:解析纯行业因子组合
推荐星级:★★★☆☆
推荐语:不同行业在不同风格因子上的暴露互不相同,其收益除了来源于风格因子之外,还有很大一部分来源于行业收益。同样为低Beta,银行业和农林牧渔行业在前几个月中的收益一个排名后二,一个排名前二,其原因在于纯行业因子本身的贡献不同。

【11】“拾穗”多因子系列(十一):多因子风险预测:从怎么做到为什么
推荐星级:★★★★★
推荐语:在财通金工“星火”多因子系列(二)《Barra模型进阶:多因子风险预测》中,我们更多介绍大家在基于多因子构建协方差矩阵时该“怎么做”,本文我们从数理模型的角度来和大家讨论“为什么”。

【12】“拾穗”多因子系列期中总结
推荐星级:★★★☆☆
推荐语:对财通金工“拾穗”多因子系列的1-11篇报告进行总结,并以PPT的形式呈现给大家,简单精炼。
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