组合定量管理介绍.

证券组合定量管理（QEPM）构建与管理证券组合的积极策略LUDWIGB.CHINCARINIDAEHWANKIM汇报一QEPMα1.基准阿尔法2.CAPM阿尔法3.多因素阿尔法4.事前阿尔法与事后阿尔法5.定量投资组合经理的目标：高阿尔法值和高信息比率。QEPM的七条准则1.市场大多数是有效的。2.纯套利机会不存在。3.定量分析创造统计上的套利机会。4.定量分析以有效的方式结合所有可获得的信息。5.定量模型应该基于合理的经济理论。6.定量模型应该反映持续和稳定的模式。7.证券投资组合与基准的偏差只有当并不确定性足够小时才是合理的。二基本QEPM模型1.基本面因素模型（市盈率、市值）2.经济因素模型（GDP、通货膨胀）3.使用Z分值的股票筛选和排序基本面因素模型和经济因素模型都是建立在以下以下原则基础上的：平均股票收益由因素溢价和风险敞口的乘积决定。基本QEPM模型如何决定期望收益和风险基本面因素模型经济因素模型因素敞口（β）直接被观察到来自时间序列回归因素溢价（f）来自截面回归直接被观察到期望收益因素敞口X风险溢价因素敞口X风险溢价风险因素敞口X风险溢价风险+特定风险因素敞口X风险溢价风险+特定风险多因素模型的一般构建步骤1、数据选择2、因素敞口3、因素溢价4、期望收益5、风险6、预测7、为股票分配权重因素模型等价定理如果预期股票收益率是基本面因素敞口的线性函数，则基本面因素模型和经济因素模型是等价的。选择正确的模型在不同的给定情境下，基本面因素模型和经济因素模型哪个更合适呢？1、经济理论的一致性2、结合不同类型因素的能力3、可操作性4、数据要求5、直觉吸引力选择正确模型的准则准则基本面因素模型经济因素模型理论基础更好因素调和更好操作难易度更好数据要求更好直觉吸引力待定待定三因素和因素的选择1.基本面因素1.1.估值因素P/E、D/Y、P/B、P/S、P/CF、PEG、PEGY1.2.清偿能力因素流动比率、速动比率、现金比率、营业现金流比率1.3.营运效率因素存货周转率、总资产周转率、股权周转率、固定资产周转率1.4.营运盈利能力因素毛利润率、营业利润率、净利润率、资产收益率、总资本收益率、普通股收益率1.5.财务风险因素债务股本比率、总资产负债率、利息覆盖率、现金流量覆盖率1.6.流动性因素换手率2.技术因素3.经济因素4.分析师因素因素选择1.一元回归检验2.多元回归检验3.零投资组合检验4.减少因素数量的技术因素之间基于横截面数据的内相关系数以及秩相关系数。四股票筛选和分级1、序贯筛选法2、同步筛选法和加总Z分值。2.1、加总Z分值的方法2.1.1、等权加总Z分值法2.1.2、先验加总Z分值法2.1.3、最优加总Z分值法将加总Z分值转化为期望收益率1、通过z分值表征期望收益率通过做一个实际的股票收益率对加总Z-分值的面板序列回归，可以得到股票预期收益率。2、预测经验法则预测收益率=ICX波动性X分值；3、Z分值模型和基本面因素模型的等价如果因素溢价和因素敞口的标准差成反比，那么加总Z-分值模型与基本面因素模型得出的结果相同。五基本面因素模型现代金融经济学的核心思想：股票平均收益是对持有者所承担的风险的补偿。股票平均收益=因素敞口X因素溢价；股票总风险=系统风险+非系统风险；系统风险=因素敞口^2X因素风险；15基本面因素模型的建立前期准备工作1、对纳入模型的因素进行选择；2、无风险利率的处理；3、定义投资范围；4、确定数据选择的时间间隔以及时间跨度。股票总收益模型建立的主要步骤（对于无参考基准的经理人而言）1、运用方程ri=αi+βi1f1+…+βikfk+εi；对股票收益率进行估计；2、搜集一定时期内每个时间间隔的股票收益和因素敞口的数据；3、运用OLS、MAD或GLS等方法中的一种，通过股票平均收益对因素敞口进行面板回归，得出因素溢价估计量。4、将数据分为多个子数据集，然后再比较运用每一个数据集进行回归所得出的估计量，以检测因子溢价估计的稳健性。如果每一个数据集回归所得出的估计量相近的话，则该估计是稳健的。5、如果该估计不是稳健的，则需要尝试其他的估计方法。6、通过因素溢价与包含因素敞口的向量的乘积来计算每只股票的平均收益率。7、将股票收益的总风险分解为系统性风险+非系统性风险；8、计算投资范围中各支股票收益之间的相关系数六经济因素模型经济因素模型的建立前期准备工作1、对纳入模型的因素进行选择；2、无风险利率的处理；3、定义投资范围；4、确定数据选择的时间间隔以及时间跨度。股票总收益模型建立的主要步骤（对于无参考基准的经理人而言）1、运用方程ri=αi+βi1f1+…+βikfk+εi；对股票收益率进行估计；2、搜集一定时间跨度、一定时间间隔的股票收益率和因素溢价的数据。经济/行为/市场因素的因素溢价可以很容易获得。利用零投资组合方法，对基本面/技术的因素溢价进行计算。运用主成分分析法对统计因素溢价进行计算；3、如果因素溢价数据足够充分，可以通过股票收益率对因素溢价的时间序列回归来估计因素敞口。4、如果没有足够的因素溢价数据来进行时间序列回归，则运用特征配对法来寻找相似的公司，用相似公司的数据作为目标公司缺省数据的近似替代。因此需要搜集作为近似替代的股票收益和因素溢价数据，然后运用这些数据，使用时间序列回归方法来获得因素敞口的估计值。5、通过因素敞口与包含因素溢价的向量的乘积来计算每只股票的平均收益率。6、将股票收益的总风险分解为系统性风险+非系统性风险；7、计算投资范围中各支股票收益之间的相关系数七因素溢价与因素敞口的预测基本面模型并不需要预测因素敞口以及因素溢价即可得到股票期望收益率。当我们运行经济因素模型时，预测就变成了一个必要的步骤。在经济模型中，解释变量（因素溢价f)和被解释变量(股票收益r)都只有在期末才知道，。因此在T期末，我们并没有T+1期的因素溢价的值，也就不能预测T+1期的股票收益r。我们假设从第1期到第T期得到的估计值在T+1期也同样有效，从而避免了对因素敞口做出预测。因此在经济模型中，我们只需要预测一个变量的未来值，即经济因素模型中的因素溢价。外部预测法基于模型的预测计量经济学预测八投资组合权重简单的股票权重确定方法：等权、市值权重；复杂的股票权重确定方法：基于现代投资组合理论，该方法试图通过投资组合期望收益最大化以及组合总风险最小化来确定各只股票在投资组合中的权重。投资组合不依照某个基准来进行管理1、先验法等比例加权、市值加权、市值平方根加权。。。这种方法方便快捷，但存在一个缺陷：既不能反映风险也不能反映股票的期望收益。2、标准均值-方差最优化（MVO）运用二次规划求解来找到风险最小或收益最大或IR最大化的投资组合，附加一些可能的约束条件如：不许卖空个股、个股权重上线、行业权重限制、交易量约束。。。。这种方法的一个缺陷就是所选的投资组合中离群股票所占的比例会非常大，即方差低期望收益非常高的股票。另一个问题是，当组合包含的个股非常多的时候，计算个股间的协方差矩阵计算量也会非常大。投资组合依照某个基准来进行管理大多数投资组合经理对照某一基准来管理组合。坚持紧跟基准的经理人被称为指数型经理人；而积极型经理人意在构造一个同基准很类似但要比基准表现优异的投资组合。由于基准也并不总是有效，所以这两个目标之间并不冲突。1、再论先验法m=η/zmax;η表示所能接受的个股最大偏离权重Wi=wi0+m*zi;2、分层法3、目标因素敞口4、跟踪误差最小化（推荐）九市场中性—针对股票组合应用1、根据前几章介绍的定量模型，得到Z分值or期望收益率并确定“买入”与“卖出”的组合。亦或者确定买入组合同时确定卖空的基准股指期货。市场中性策略可以提高组合的α和信息比率；2、美元中性3、β中性主要的中性策略买入-卖空策略转移α策略配对策略十归因分析1、传统归因分析个股选择效应行业配置效应2、多因素QEPM归因分析