因子检验-其有效性的检验是整个模型建立过程中非常重要的一个环节-商丘新闻网

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                          第二、回歸法檢驗。回歸法是將因子T期的因子暴露與T+1期股票收益率進行線性回歸,所得到的回歸係數即為該因子的因子收益率,同時我們還能獲得因子收益率在截面回歸中的顯著度水平(t-test),從而鑒別該因子的有效性,其中t值序列絕對值平均值是因子顯著性的重要判據。需要注意的是,同IC檢驗一樣,t值反映的是因子對超額收益的解釋能力是否顯著,屬於因子穩健性信息,和實際的因子收益率差別較大,因子收益率反映的是 可能獲得的收益率的大小,而對這個收益是否穩健未知。

                          第三、分層法檢驗。分層法是將股票按其在T期某個因子上的風險暴露進行排序,依排序數從高到低均分成N層組合(可做成行業中性),每期調倉一次,觀察各層組合的累積收益率、多空組合的夏普比率等指標衡量該因子有效性、單調性等。分層法的優點是邏輯簡單,結果清晰,操作方便,並且具有能區分因子單調性的獨特優勢。在實踐中應該根據股票池的大小選擇合適的層數,並且可以在不同行業和市值域內進行分層測試檢驗。

                          多因子模型是目前量化基金中應用最廣泛的一種模型。基本原理是在一系列有效因子的基礎上,通過綜合考察不同因子的重要程度而建立的選股模型,其假設股票收益率能被一組共同因子和個股特異因素所解釋。單因子作為多因子模型的基石,其有效性的檢驗是整個模型建立過程中非常重要的一個環節。本文就常用的因子有效性檢驗方法做簡單的介紹。

                          第四、因子的邏輯性及普適性檢驗。基於上面三種常用的方法,實踐中還需要對因子的邏輯進行仔細推敲,看看因子的測試結果是否與因子收益的邏輯推斷一致,特別是對於一些歷史數據較少的因子而言。此外,還需要對因子進行普適性檢驗,包括股票池、調倉頻率和個股權重等要素的變化對因子測試結果產生的影響,特別是對於一些含有較多參數的量價因子,可能存在因子測試結果對參數較為敏感的情況。總之,因子的有效性檢驗是一個非常重要但是並不簡單的工作,因為不同因子所適用的方法並不一樣,需要綜合運用多種方法進行考察,才可能得出一個因子是否具有長期阿爾法的結論。(專欄作者:摩根士丹利華鑫基金數量化投資部 王應林)

                          第一、因子IC值檢驗。IC值定義為各個股票T期的因子暴露與T+1期收益率之間的相關係數,IC越大意味着該因子的暴露度與未來收益率存在較明顯的相關性,通過IC時間序列的平均值判斷因子的有效性,IC序列的標準差判斷因子的穩定性,信息比率IR定義為IC序列的均值與其標準差的比值,反映了因子的有效性。需要注意的是,為了剝離掉行業和其它風格因子的影響,因子在檢驗之前需要做中性化處理。用IC、IR值來檢驗因子的有效性的優點是計算方便並且比較直觀,可以看出因子的有效性、穩定性及衰減速度,缺點是IC值並不直接等於實際的因子收益率。

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