跟踪西蒙斯002：股票的低波动因子效应

前言：做为一个量化实战交易者和在大学讲量化投资课程的老师，每个月我会阅读大约20篇左右最新的量化领域相关论文（大部分文章来自西蒙斯基金、worldquant世坤和康奈尔大学）。我在这里定期做一个记录和分享，是为了给后来的量化学习者提供一条参考路径，防止大家走我以前的弯路。

今天给大家带来的是《股票的低波动因子效应》，这个策略来源于Pim van Vliet在2007年发表的一篇论文《The Volatility Effect: Lower Risk Without Lower Return》（波动效应：降低风险但不降低回报）。

策略的底层逻辑是：历史经验表明，波动性低的股票也可以获得高风险调整后的回报。策略师发现在 1986-2006 年期间，全球低波动率与高波动率十分位投资组合的年度阿尔法利差达到 12%。美国、欧洲和日本市场都存在着这种波动效应。此外，我们发现波动率效应不能用价值和规模等其他众所周知的效应来解释。结果表明，股票投资者为高风险股票支付了过高的价格。对这种现象的可能解释包括 (i) 杠杆的限制，(ii) 低效的投资过程， (iii) 某些投资者的行为偏见。
策略的基本方法是：投资领域包括全球大盘股，在每个月末，投资者根据过去三年每周回报的波动率对股票进行排名，构建等权重的十分位投资组合。投资者做多最高十分位的股票（波动性最低的股票）。
策略的核心亮点是：基于 1968-2005 年间最大的 1000 只美国股票，最小方差投资组合实现了约 25% 的波动性降低，同时提供了与基准市场投资组合相当甚至更高的平均回报。由历史波动率最低的股票组成的投资组合与夏普比率改善相关，甚至比上述最小方差投资组合中的投资组合更大。经过测试，在过去的 41 年中，高波动性和高贝塔股票在美国市场的表现大大落后于低波动和低贝塔股票。
策略的应用思考是：可以用万得中的因子分析来观察中国市场是否也存在上述情况。我们选择了波动率因子---残差收益率标准差(12个月)，对沪深300进行了一年的测试，按五个分位看到超额收益确实低波动的股票收益高。同时，我们把范围扩大到全市场，发现这种现象更为普遍，第五分位的趋势额收益竟然达到了惊人的35.02%。换句话说，这个策略在中国市场应用的有效性很强。

基于以上逻辑，你可以利用万得的量化工具，构建一个“高市值低波动”的量化策略，下面的测试结果，我还加入了一个成交金额因子，我们可以看到在A股最艰难的一年半中，这个策略跑赢市场31.47%，信息比率甚至高达16.8，很明显，这个策略在保证收益的情况下，极大地降低了策略收益的波动风险，某种程度上比市场上那些所谓低风险策略还要稳健。

如果你只是策略师，上面的过程找个程序员实现就行了；但如果你会程序，基本上可以很轻松实现以上过程。

有网友留言，说在创业板中效果如何，我追加了测试，结果更好。谢谢高手们的讨论！！！

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期权匿名回答 · 2022-11-9 21:21:50

高市值低波动都是基础面非常稳定的股票，可以理解为他们的业绩和股票走势相关度高，没有幻想空间。不会被高估太多，也不会被低估太多。

跟踪西蒙斯002：股票的低波动因子效应

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