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汇聚财智 共享成长
不要迷恋 Alpha—— 从“三因子模型”的角度
汇聚财智 共享成长
目 录一、一、 Alpha Alpha 真的存在么？真的存在么？
二、利用三因子模型获取超额收益
三、 Beta可预测么？
四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益
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如下投资组合
一、 Alpha 真的存在么
汇聚财智 共享成长
组合状况
一、 Alpha 真的存在么
交易代码 股票简称 年化 Alpha Beta000925 众合机电 24.5583% 0.8670 600093 禾嘉股份 35.9479% 0.9704 600553 太行水泥 21.3387% 1.2273 600074 中达股份 -2.9525% 0.9752 000909 数源科技 11.3182% 1.1101 000532 力合股份 9.9229% 1.1123 600108 亚盛集团 5.7168% 0.9612 000665 武汉塑料 11.5995% 1.0450 600856 长百集团 13.7033% 1.2808 600746 江苏索普 2.8638% 1.0647 600745 中茵股份 3.4202% 0.9909 600731 湖南海利 22.8887% 1.0024 600185 格力地产 4.1822% 1.1596 000663 永安林业 15.2237% 1.0483 600734 实达集团 -33.6115% 1.0029 600248 延长化建 6.7971% 1.1492 000150 宜华地产 8.2883% 1.2240 600165 宁夏恒力 8.8051% 0.9855 000975 科学城 2.2180% 1.0286 600225 天津松江 -2.5417% 1.1444 均值 8.4844% 1.0675
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组合状况
一、 Alpha 真的存在么
单因子模型 多因子模型交易代码 股票简称 年化 Alpha Beta 年化 Alpha市场因子 大小盘因子 高低估值因子000925 众合机电 24.5583% 0.8670 -7.0722% 0.8670 -1.4703 -0.5910 600093 禾嘉股份 35.9479% 0.9704 -0.8227% 0.8605 -1.2803 -0.3898 600553 太行水泥 21.3387% 1.2273 -0.9431% 1.1283 -1.0140 -0.6511 600074 中达股份 -2.9525% 0.9752 -10.6612% 0.8582 -1.0030 -0.6284 000909 数源科技 11.3182% 1.1101 -5.1756% 1.0183 -1.1414 -0.4609 000532 力合股份 9.9229% 1.1123 -4.9990% 1.0389 -1.2542 -0.3305 600108 亚盛集团 5.7168% 0.9612 -6.5441% 0.9154 -1.1454 -0.4356 000665 武汉塑料 11.5995% 1.0450 -9.1756% 0.9268 -0.9233 -0.6504 600856 长百集团 13.7033% 1.2808 -8.4538% 1.1003 -1.0392 -0.5325 600746 江苏索普 2.8638% 1.0647 -2.2495% 0.9396 -0.9770 -0.5913 600745 中茵股份 3.4202% 0.9909 -13.3286% 0.8684 -0.8482 -0.7151 600731 湖南海利 22.8887% 1.0024 -4.8014% 0.8553 -1.0387 -0.5243 600185 格力地产 4.1822% 1.1596 -5.4014% 1.0703 -0.7256 -0.8266 000663 永安林业 15.2237% 1.0483 -1.6289% 0.9873 -0.8875 -0.6605 600734 实达集团 -33.6115% 1.0029 -46.8496% 0.9820 -1.1159 -0.4204 600248 延长化建 6.7971% 1.1492 -0.5736% 0.9328 -0.9790 -0.5469 000150 宜华地产 8.2883% 1.2240 -6.0976% 1.0800 -0.8865 -0.6378 600165 宁夏恒力 8.8051% 0.9855 -5.4609% 0.9016 -1.0679 -0.4517 000975 科学城 2.2180% 1.0286 -2.6807% 0.9560 -1.1414 -0.3718 600225 天津松江 -2.5417% 1.1444 -0.8467% 1.1351 -0.5709 -0.9416 均值 8.4844% 1.0675 -7.1883% 0.9711 -1.0255 -0.5679
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关于 Alpha 的思考
Alpha从何而来 低估值？ 高增长率？ 高现金流？
Alpha稳定么？ Alpha稳定？ 只是某一阶段的市场偏好？
一、 Alpha 真的存在么
汇聚财智 共享成长
目 录一、 Alpha 真的存在么？
二、利用三因子模型获取超额收益二、利用三因子模型获取超额收益
三、 Beta可预测么？
四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益
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为什么要选择多因子模型
更清晰的刻画
黑箱
二、利用三因子模型获取超额收益
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选择合适的因子
足够的维度刻画
一定的经济意义
避免多重共线性
多重共线性和维度的矛盾
二、利用三因子模型获取超额收益
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选择合适的因子——多重共线性
二、利用三因子模型获取超额收益
沪深 300中证 100-中证 500
周期 -非周期
中证 100-中小板
价值 -成长
高市净率 -低市净率
活跃股指数 -沪深 300
大盘指数 -小盘指数
高市盈率 -低市盈率
沪深 300 1.0000 -0.1852 -0.1678 -0.0708 0.1493 0.1455 0.1187 0.1590 -0.0393 中证 100-中证 500
-0.1852 1.0000 -0.6446 -0.0646 -0.0923 0.1230 0.0344 0.0549 0.1212
周期 -非周期 -0.1678 -0.6446 1.0000 0.2244 0.0639 -0.0797 -0.1613 -0.0160 -0.1836
中证 100-中小板 -0.0708 -0.0646 0.2244 1.0000 0.8308 0.8044 -0.7780 0.8532 -0.8236
价值 -成长 0.1493 -0.0923 0.0639 0.8308 1.0000 0.7970 -0.5932 0.7741 -0.6902
高市净率 -低市净率 0.1455 0.1230 -0.0797 0.8044 0.7970 1.0000 -0.5842 0.8975 -0.6380
活跃股指数 -沪深 300
0.1187 0.0344 -0.1613 -0.7780 -0.5932 -0.5842 1.0000 -0.6546 0.6048
大盘指数 -小盘指数 0.1590 0.0549 -0.0160 0.8532 0.7741 0.8975 -0.6546 1.0000 -0.7030
高市盈率 -低
市盈率-0.0393 0.1212 -0.1836 -0.8236 -0.6902 -0.6380 0.6048 -0.7030 1.0000
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选择合适的因子——多因子的拟合能力
二、利用三因子模型获取超额收益
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80
20
40
60
80
100
120
140R-Square单因子模型 直方图
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.80
20
40
60
80
100
120
140R-Square三因子模型 直方图
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选择合适的因子——还剩多少 Alpha？
二、利用三因子模型获取超额收益
-0.01 -0.005 0 0.005 0.010
50
100
150
200
250alpha单因子模型
-0.01 -0.005 0 0.005 0.010
50
100
150
200
250alpha三因子模型
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选择合适的因子——因子分布图
二、利用三因子模型获取超额收益
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选择合适的因子——大小盘因子
二、利用三因子模型获取超额收益
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选择合适的因子——估值因子
二、利用三因子模型获取超额收益
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因子模型的效果
理论上的收益
2005 年 1 月 -2010 年 8 月 周调仓 Beta的估计：所有 A 股对上述三个因子的普通最小二乘回归 后验的因子每周走势 动态的构建一个包含 20只股票的组合 交易成本按 1%计算，构建了 40只股票的缓冲池
二、利用三因子模型获取超额收益
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因子模型的效果
二、利用三因子模型获取超额收益
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因子模型的效果——收益倍数
二、利用三因子模型获取超额收益
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目 录一、 Alpha 真的存在么？
二、利用三因子模型获取超额收益
三、三、 BetaBeta 可预测么？可预测么？
四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益
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预测 Beta的方法
使用全部历史数据的普通最小二乘
滚动窗口型的普通最小二乘
基于状态空间的 kalman滤波方法
异方差的 GARCH方法
三、 Beta 可预测么？
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预测 Beta的方法
全历史数据最小二乘
滚动窗口最小二乘
三、 Beta 可预测么？
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预测 Beta的方法
均值回复型的状态空间模型
三、 Beta 可预测么？
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预测 Beta的方法
均值回复型的状态空间模型
三、 Beta 可预测么？
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预测 Beta的方法
均值回复型的状态空间模型 -----Kalman滤波
三、 Beta 可预测么？
Initialize设定beta的初始均值及方差
Update已知上一时刻对beta及其方差的估计，获得上一时刻对于收益率的估计，与观察到的实际的最新收益率比较，修正对于
beta及其方差的估计
Predict根据对beta及其方差的最新估计，按照beta的均值回复方程预测下一时刻的beta及其方差
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预测 Beta的方法
均值回复型的状态空间模型 -----参数估计
Kalman滤波一步预测的似然函数最大化
正态假设下
三、 Beta 可预测么？
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预测 Beta的方法
均值回复型的状态空间模型 -----beta预测流程
参数估计：每 10周更新一次参数
beta的均值使用历史数据做最小二乘求得，每周更新
三、 Beta 可预测么？
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不同方法计算的 beta值的波动性 -----市场因子
三、 Beta 可预测么？
0 0.2 0.4 0.6 0.8 10
5
10
15
20
25
30
35
40
45
5020 OLS周滚动
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50
10
20
30
40
50
60OLS全部历史数据
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50
10
20
30
40
50
60Kalman均值回复的 滤波
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不同方法计算的 beta值的波动性 -----大小盘因子
三、 Beta 可预测么？
0 0.5 1 1.50
10
20
30
40
50
60
7020 OLS周滚动
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50
10
20
30
40
50
60
70
80
90
OLS全部历史数据
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50
10
20
30
40
50
60
70
80Kalman均值回复的 滤波
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不同方法计算的 beta值的波动性 -----市净率因子
三、 Beta 可预测么？
0 0.5 1 1.5 20
5
10
15
20
25
30
35
40
45
5020 OLS周滚动
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50
10
20
30
40
50
60
70
80
90OLS全部历史数据
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50
10
20
30
40
50
60
70Kalman均值回复的 滤波
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不同的因子预测准确性下的收益
2006 年 1 月 -2010 年 8 月周调仓三个因子的预测准确度假定同时变化动态的构建一个包含 20只股票的组合交易成本按 1%计算，构建了 40只股票的缓冲池模拟次数为 100
三、 Beta 可预测么？
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不同的因子预测准确性下的收益
三、 Beta 可预测么？
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预测的 beta和实际的因子 ----20周滚动 OLS
三、 Beta 可预测么？
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预测的 beta和实际的因子 ----全部历史数据 OLS
三、 Beta 可预测么？
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预测的 beta和实际的因子 ----均值回复的状态空间方法
三、 Beta 可预测么？
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目 录一、 Alpha 真的存在么？
二、利用三因子模型获取超额收益
三、 Beta可预测么？
四、因子可预测么？四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益
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如何预测因子的变动
市场因子：市场择时——永恒的话题
大小盘因子：大小盘择时——均值回复的陷阱
估值因子： 高低估值——趋势性最弱
四、因子可预测么？
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市场因子预测效果
四、因子可预测么？
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大小盘因子预测效果
四、因子可预测么？
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估值因子预测效果
四、因子可预测么？
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估计的因子和全样本的 Beta
四、因子可预测么？
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估计的因子和全样本的 Beta——超额收益倍数
四、因子可预测么？
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对不同因子准确度的依赖
2006 年 1 月 -2010 年 8 月周调仓考虑一个或两个因子时，其他因子的准确度设为 50%Beta的估计：均值回复的状态空间方法动态的构建一个包含 20只股票的组合交易成本按 1%计算，构建了 40只股票的缓冲池模拟次数为 100
三、 Beta 可预测么？
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对不同因子准确度的依赖
三、 Beta 可预测么？
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对不同因子准确度的依赖 ----市场因子和大小盘因子
三、 Beta 可预测么？
0.50.55
0.60.65
0.70.75
0.80.85
0.90.95
1
0.50.55
0.60.65
0.70.75
0.80.85
0.90.95
10
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
市场因子 大小盘因子
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对不同因子准确度的依赖 -----市场因子和市净率因子
三、 Beta 可预测么？
0.50.55
0.60.65
0.70.75
0.80.85
0.90.95
1
0.50.55
0.60.65
0.70.75
0.80.85
0.90.95
10
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
市场因子 市净率因子
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对不同因子准确度的依赖 -------大小盘因子和市净率因子
三、 Beta 可预测么？
0.50.55
0.60.65
0.70.75
0.80.85
0.90.95
1
0.50.55
0.60.65
0.70.75
0.80.85
0.90.95
10
5
10
15
20
25
大小盘因子 市净率因子
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目 录一、 Alpha 真的存在么？
二、利用三因子模型获取超额收益
三、 Beta可预测么？
四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益五、预测三因子模型的超额收益
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实际运用遇到的问题
预测
调仓频率——缓冲池
加权方式
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 50只股票， 100只缓冲池， 1%成本
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 50只股票， 100只缓冲池， 1%成本
五、预测三因子模型的超额收益
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不同权重因子的影响
五、预测三因子模型的超额收益
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不同权重因子的影响—— 50只组合
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 10只股票， 20只缓冲池， 1%成本——选股数量的影响
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 20只股票， 40只缓冲池， 1%成本——选股数量的影响
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 10只股票， 20只缓冲池， 0.5%成本——交易成本的影响
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 20只股票， 40只缓冲池， 0.5%成本——交易成本的影响
五、预测三因子模型的超额收益
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周换仓，持有 50只股票， 100只缓冲池， 0.5%成本——交易成本的影响
五、预测三因子模型的超额收益
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俞文冰， CFA ，同济大学数学系统计学专业本科，上海财经大学统计学研究生，曾在中海基金负责产品设计，风险控制和金融工程研究工作，目前长江证券研究所担任金融工程研究员。曾获得深交所第八届会员单位与基金公司研究成果评选投资策略类二等奖。
分析师介绍
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