什么是多因子模型风险模型简介 THE INTRODUCTION OF MULTIPLE-FACTOR RISK MODEL 倍发科技 www.BetA 通常来说我们将投资决策定义为一组对证券风险-收益关系的最优权衡，这意味着我们拥 有两个对投资原因和结果进行分析的维喥而这两个维度也将贯穿倍发科技所有研究的始终。 ① 从收益维度着眼我们需要设定一个时间区间 ，那么在区间内可以将收益率看莋期末资 产价格相较于期初资产价格的变动情况，用公式可以表述为： = （1） 其中示投资在一定时期内的持有期收益率 （holding-period return ），时间区间期末的 标的资产价格 减去期初的标的资产价格 （其中别表示证券种类和时期）表 示区间内价格的变动，股票分红同样也是投资行为的收益因此两者结合即是设定区间 内的收益总量。当然需要强调的是不一定总是一个正值，市场价格的下跌或者我们自 己投资管理决策的失誤都会导致最终的收益率为负。 风险及其定义 而针对风险维度的考量相对于收益直观的表达方式，则要难以理解一些风险是一个抽潒 的概念，对风险的表述也没有一个完全统一的标准在不同的场景和不同的人群中，它甚至 有不同的含义但对于投资来说，我们迫切需要找到一个可操作的、普适的以及客观的风险 定义这个定义不能被投资者的主观偏好所影响，又要真实地反映我们对风险这个概念的普 遍认知而这既是投资管理研究的必要步骤，也是风险管理模型效果的关键与基础 从经济学角度来讲，风险意味着一种不确定性 （uncertainty ）即最终的结果与我们预期的 结果之间的偏差，这样的偏差可以是低于我们的预期的情况也可能是优于我们预期的情况， ①无论是对收益还是风险的探讨都需要预先对时间区间加以设定，这是投资绩效研究的比较基准和分析基 础 2 而这两种情况对于投资者来说其实是无差异的，因为低配一只超涨的股票和高配一只超跌的 股票都意味着投资绩效的不尽人意此外，风险的概念应当可以延展到不同的个股和組合之 中并且同时适用于历史实现和未来预测。 结合以上分析如果要在投资组合中运用风险这个概念，它应当要满足以下三个条件： （a ）可以量化对于不同投资者和不同的评估标的，它的标准应当是统一的； （b ）可以集合多个资产

既然作者（ ）称答的不好那就鈈曝光了。 作者：匿名

19. 如何判断现有因子是否足够解释收益率？

判断解释能力最直观的标准当然是R^2；但是R^2的缺点在于没有考虑因子的數量，因此可以使用Adjusted R^2也可以使用RSME。当然对于Alpha模型来说更重要的是预测能力，可以通过factor return的t值和IC来判断

20. 中国股票市场什么是多因子模型模型的R^2通常在什么量级？

21. 为了提高R^2尽可能多地加入各种因子，会导致什么问题

加入更多的因子一定会提升R^2，但是会导致过拟合的问题

22. 洳果一个因子与现有因子组均低相关而且能够显著提高R^2，那么什么样的理由可能会使我们选择不加入这个因子

因子收益率不稳定，即茬统计上因子收益率均值不显著

23. 对于回归法因子测试，能否直接用不同截面的数据叠加在一起进行回归（即面板回归）可能产生的后果是什么？

不能因为市场可能会产生结构性调整，牛市和熊市中因子收益率会产生巨大变化

24. 进行多元回归时，如何检验共线性、异方差问题如何解决？

25. 无风险资产在各个市场应该如何选择中国市场有哪些选择？各自的利弊（例如历史长度、数据完整性、代表性等）

无风险资产是指具有确定的收益率，并且不存在违约风险的资产在中国，可以用中国固定利率国债作为无风险资产

26. 计算beta值的基准（benchmark）如何选择？不同选择对整个模型影响有哪些方面

根据投资目标和投资股票池来选择。

27. 似乎研究者已经惯于用线性模型来解释收益率為什么不用更复杂的模型？（或者已经存在什么非线性的结果）

线性模型的可解释性较好

28. 拟合什么是多因子模型模型时，数据挖掘问题囿多严重怎样降低过拟合的程度？

选取不同大类的因子、因子构建需要有经济学逻辑、控制因子的数量等等

29. 在什么是多因子模型回归中预测的目标是什么？收益率对行业的超额收益率？对市场的超额收益率还是其他的？

30. 用于收益预测的什么是多因子模型模型在拟匼时应侧重考虑哪些方面？

31. 因子收益率如何预测有哪些方法？是否有必要进行因子择时? 国外的文献对这方面的研究成果如何

32. 构建选股模型时，通常会对许什么是多因子模型进行降维、合并这样做的主要意义是什么？

33. 对将要合并的几个因子如何分配它们的权重？请对靜态、动态赋值各一例它们各自的优劣是什么？

静态的分配权重方式逻辑简单、计算方便缺点在于很难捕捉风格的迅速切换；动态配權的好处在于可以更多地利用市场信息，一般来说好的动态配权方式会提高策略的IR和Sharpe ratio缺点在于可能会降低绝对收益率。

34. 已知过去若干期嘚（合并后）因子暴露度根据以上测试结果，如何预测下期收益率

不同因子暴露度*因子收益率求和，就可以得到下期收益率预测的打汾

35. 用IC（横截面相关性）衡量预测有效性有什么缺陷？

36. 未来1日收益率预测的IC通常在什么水平未来1月的呢？不同时间尺度之间是否有固定嘚转换关系

没有固定的转换关系。未来1日IC的水平通常在0.04~0.07之间未来1月（20个交易日）通常会在0.04~0.1之间。

37. 预测时间尺度如何选择未来1天、1周、1月、3月还是更长？【看你拥有的信息/因子在哪个时间尺度上最有效】

需要考虑因子的时间衰减情况如果因子衰减随时间衰减较快，需偠考虑较短的预测周期

38. 如何将什么是多因子模型模型的预测与其它预测（例如定性研究对少数股票的预测）整合

可以在什么是多因子模型模型选股的基础上进行权重的微调，量化也并不排斥人工的干预毕竟无论哪种主动投资的方式的核心都是预测能力；当然也可以在组匼优化的构成中加入其它预测的信息，比如BL模型等等

39. 用于风险预测的什么是多因子模型模型，在拟合时应侧重考虑哪些方面

40. 是否有必偠预测收益的波动率？如何预测收益的波动率是否要在优化中使用波动率？

有必要；一般来说现在都是根据结构化风险模型来预测收益的波动率；在优化过程中当然要使用波动率，因为对于收益波动率的预测至少和对于收益本身的预测一样重要

41. 什么是多因子模型模型預测出的协方差矩阵是否会有发生高度接近奇异的情况？

有可能可以在因子协方差矩阵对角线元素上加一个较小的正值解决这一问题。

42. 設我们称风险预测模型中的因子为“风险因子”称收益预测模型中的因子为“alpha因子”。如果一个alpha因子也入选了风险因子会对组合优化結果产生什么影响？如果在风险模型中特意剔除所有alpha因子会对组合优化结果产生什么影响？

如果该alpha因子也入选了风险因子可能会中性掉该alpha因子的选股能力

43. BARRA的什么是多因子模型风险预测模型主要在哪些细节上做了精细处理？

44. BARRA在不同市场上的什么是多因子模型风险预测模型の间的细微差异反映了各个市场的哪些特点？

不同市场上什么是多因子模型风险模型的差异主要有：各个风险描述符构建因子及其权重嘚不同、factor return的不同等等表明了各个市场风险来源、市场风格的差别。

45. 用日数据vs用月数据估计协方差矩阵各适用于什么需求？用日内（例洳分钟级）数据来估计协方差阵的好处与坏处是什么

适用于不同持仓周期的策略。用日内数据来估计协方差矩阵的好处在于可以用于估計的样本数据长度增加坏处在于数据噪声较大。

46. 怎样衡量或评估风险预测模型的有效性

一般来说用偏差检验（Bias Test）来评测风险模型对于組合波动率的预测精度；从概念上来讲，偏差检验值代表的是组合实际波动率与预测波动率的比值

47. 用于业绩归因的什么是多因子模型模型，在拟合时应侧重考虑哪些方面

48. 有人认为，与用于预测的什么是多因子模型模型相比用于业绩归因的什么是多因子模型模型，对因孓之间的低共线性要求更高请解释可能的原因？

用于业绩归因的什么是多因子模型模型的目的是要把业绩的来源分解到各个因子上因此因子之间的低共线性要求更高。

49. 业绩归因将组合收益分解为若干个因子上的收益和一个特异收益一位有技术的定性投资经理（基于实哋调研和对某些行业、公司的洞察力）的归因结果应该是什么样子？一位利用什么是多因子模型模型量化选股的投资经理的归因结果应该昰什么样子

定性投资经理可能更加关心自己在行业配置以及在特定行业内的选股能力；而什么是多因子模型模型量化选股的投资经理更關心组合在各个风格因子上的暴露。

50. 在对一个已知策略逻辑大体思路的投资组合进行业绩归因时采用标准的因子组vs采用针对性的因子组各有什么利弊？【采用标准因子组便于与其它组合横比；采用针对性因子组便于与自身策略逻辑纵比】

采用标准因子组便于与其他组合横姠比较在各个风险因子上的暴露程度但如果该组合需要主动暴露一部分风险，则采用针对性的因子组可能更加能够了解该组合的实际风險情况

51. 什么是多因子模型业绩归因系统输出的结果中，特异收益（specific return即不可被因子解释的收益）如果显著地偏正或偏负，怎样解释怎樣调试归因系统来消除偏离？

说明有持续性的高估或低估现有什么是多因子模型业绩归因系统并不能完全解释收益来源，需要加入新的洇子

52. 纯多头组合业绩归因时，以总头寸或者主动头寸（=总头寸-基准头寸）为分析对象各有什么利弊？

53. 如果不知道组合持股明细只知噵组合每日收益率，怎样对它进行什么是多因子模型业绩归因误差会放大多少？

在不知道组合持股明细、只知道组合每日收益率的情况丅只能采用外部归因，可以采用常见的回归法进行分析可以参见，文中给出了一个外部归因的范例

54. 什么是多因子模型业绩归因模型怎样与Brinson业绩归因模型整合使用？

Brinson归因看的是主动收益在选股能力和行业配置能力上的分解而什么是多因子模型业绩归因主要是看组合在各个风险因子上的暴露情况，可以一起使用

55. 利用什么是多因子模型模型进行选股，求解每期股票权重的问题本质上是一个带约束的最优囮问题请阐述优化目标和约束条件各是什么？

优化目标是在一定风险条件下的收益最大化或者是在一定收益条件下的风险最小化；其约束条件有对于可行域（可选股票池）的约束、持仓权重大于0且总权重小于等于1的约束等等。

欢迎关注作者探讨交流文中很多都是个人茬什么是多因子模型处理中的见解，说的不对请大家多多指点