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幼师科举行舞蹈教学汇报暨家长会

时间: 2019-12-06   查看: 1218   来自: www.ytyouth.org


多因素模型是目前量化基金中使用最广泛的模型。基本原则是基于一系列有效因素的选股模型,综合考察了不同因素的重要性。它假设股票收益可以用一组共同因素和个股来解释。作为多因素模型的基石,单一因素是整个模型建立过程中非常重要的一部分。本文简要介绍了常用的因子有效性测试方法。

首先,因子IC值测试。 IC值定义为每个库存T期的因子暴露与T + 1收率之间的相关系数。通过IC时间序列,IC越大,因子暴露与未来回报率之间的相关性越明显。判断平均值的有效性,IC序列的标准差判断因子的稳定性和信息比IR定义为IC序列的平均值与其标准偏差的比率,反映了IC序列的有效性。因子。应该注意的是,为了消除行业和其他风格因素的影响,需要在测试之前中和这些因素。使用IC和IR值来检查因子的有效性的优点是计算方便且相对简单。可以看出该因子的有效性,稳定性和衰减率。缺点是IC值不直接等于实际因子产量。

第二,回归测试。回归方法是线性回归因子T暴露和T + 1股票收益。获得的回归系数是因子的因子收益率,我们也可以在横截面回归中获得因子收益率。 t检验的程度用于识别因子的有效性,其中t值序列的绝对值的平均值是因子显着性的重要标准。应该注意的是,与IC测试一样,t值反映了因子解释超额收益的能力是否重要,属于因子稳健性信息,并且实际因子收益率之间存在较大差异。要素收益率反映了可能的收益率的大小,以及这种收入是强劲的还是未知的。

第三次分层测试。分层方法根据T期间某一因素的风险敞口对股票进行排序,并将排序数量从高到低分为N层组合(可以制成行业中性)。层组合的累积收益率,长期和短期投资组合的夏普比率以及其他指标衡量该因子的有效性,单调性等。分层方法的优点是逻辑简单,结果清晰,易于操作,并具有区分因子单调性的独特优势。在实践中,应根据库存池的大小选择适当的层数,并且可以在不同的行业和市场价值域中进行分层测试。

第四,要素逻辑和普遍性测试。基于以上三种常用方法,在实践中,需要仔细审视因子的逻辑,以确定因子的检验结果是否与因子收益的逻辑推理一致,特别是对于历史数据较少的一些因素。此外,有必要对因子进行通用检验,包括库存池,调整频率和库存权重等因素变化对因子检验结果的影响,特别是对于一些参数较多的价格因素。测试结果对参数更敏感。简而言之,因素的有效性检验是一项非常重要但不简单的任务,因为不同的因素适用于不同的方法,有必要综合运用多种方法来检验是否有可能得出一个因素是否具有长期性的结论。 α。 (专栏作家:摩根士丹利华鑫基金定量投资部王英林)

(编辑:任刚HF008)