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徐杨:因子投资基金如何赚钱

新闻来源:田墩新闻 | 发布时间:2019-11-10 19:56:19| 作者:匿名

要素战略的开端是法-法提出资本资产定价模型的三要素模型。它将市场价值因子smb和账面市值比因子hml添加到原始市场因素β中,指出β不能完全解释不同股票收益率的差异,因此上市公司的市值、账面市值比和市盈率的差异也应该考虑在内。

随着时间的发展,要素投资的价值逐渐得到市场的确认和投资者的认可。贝莱德(BlackRock)估计,到2022年,投资于专业要素战略产品的资产总额将增至3.4万亿美元。许多养老基金、捐赠基金甚至散户投资者都在接受这种新的要素投资方法。

然而,与传统的积极管理型基金相比,采用要素投资策略的共同基金是否有显著的超额回报,仍需进一步探索。此外,对于投资者来说,如果要素战略基金赚钱,他们还能获得相应的收入水平吗?

如果没有,是什么因素导致投资者回报下降?这次我想和大家分享爱德华·范·盖尔德伦(eduard van gelderen)、朱普·惠吉(joop huij)和乔治·乔舍夫(georgi kyosev)的文章《工厂投资从概念到实施》,文章集中在以上三个方面。与此同时,我们结合实际操作加入了自己的一些想法。

01数据选择

02如何衡量要素战略基金的阿尔法

投资者获得要素风险溢价了吗

04投资者的时机或分配因素

你自己做吧,有足够的食物和衣服。

01数据选择

原文主要探讨要素投资策略基金在[美国市场]和[国际发达国家市场]的表现,侧重于纯多头股票型共同基金。以下是测试数据的选择:

美国基金月度数据:包括月度回报率、基金净资产、季度周转率和费用比率;资料来源:crsp无幸存者偏见共同基金数据库;样本时间段:1990年1月至2015年12月。

国际发达国家基金月度数据:包括月度收益率、基金净资产、季度周转率和费用比率;资料来源:晨星数据库;由于国际市场要素收入延迟一年到达,样本期为1991.01-2015.12。

美国和国际市场因素回报率;资料来源:肯尼斯法国数据库;样本时间段:1991.01–2015.12。

此外,为了使后续测试结果在统计上有效,数据还需要排除持续时间小于36个月的基金、资产规模小于5000万美元的基金和资本资产定价模型r^2值小于0.6的基金,因为如果R 2值过低,资本资产定价模型无法有效解释收入来源。

02如何衡量要素战略基金相对于

传统活跃基金的阿尔法?

单一因素,即能够描述股票特征某一方面的因素;风格因素投资(Style factor investment)是一种通过量化标准选择具有一定特征因素的股票的策略,希望这些股票能够比市场产生更多的利润。

顾名思义,多因素就是筛选多种因素,构建一个股票投资组合,希望该投资组合在未来会赢或输指数。如果你赢了,你可以更多的组合,同时做空指数。如果你输了,你可以做多个指数。多因素模型的关键是找到市场上这些预测因素的共同特征,即因素。

因此,首先,使用fama-french五因素模型加上动量因子来确定基金的因素敞口,并使用回归检验来看这些因素是否会带来超额回报。计算方法如下:

R_m,t-r_f,t:市场回报率

Smb_t:市场价值因素(小-负-大)

Hml_t:值因子(高-负-低)

Wml_t:横截面动量因子(赢家-输家)

Rmw_t:稳健-负-弱,即高经营利润率的组合收益率减去低经营利润率的组合收益率

Cma_t:保守-次要-渐进,即高投资水平的组合收益率减去低投资水平的组合收益率,其中投资水平是指t-1年内总资产的增长率

如果某个因素的回归系数为正且具有统计显著性,则该基金被划分为相应的因素基金。例如,当中小企业系数大于2时,我们认为该基金是一个小市值基金。当(r_m,t-r_f,t)的系数β_i小于0.8时,该基金被认为是低β基金。一只基金可以同时包含多个因素。

最后,通过capm模型,得到基金相对于市场投资组合收益的α:基金收益率和市场投资组合收益率用于线性回归,得到基金的α。如果α大于0,那么在重新测试期间使用这些因素会给基金带来超额收入。

我们将因子基金和传统基金分别与市场投资组合收益进行线性回归分析,并比较结果,从下图可以看出,无论是在美国市场还是国际市场,因子基金获得的收益比例都高于市场投资组合收益的比例,远远大于传统活跃基金的比例。

要素基金回报率高于市场投资组合

为了验证这些超额回报具有统计显著性和独立性,即每个因素都独立于基金产生的回报,文章对基金的阿尔法值和基金因素的分类进行了回归检验。为了限制奇异值的影响,α被赋予z分数,该分数被限制在-2和2之间。评分算法如下:

z _α表示基金的标准差金额超过()或低于整个样本基金的(-)α

μ _ α代表所有样本基金的平均α

σ _ α代表全样本基金的横截面标准差

其中,低贝塔系数、小盘股、价值、动量、盈利能力和投资是虚拟变量,用来反映基金的属性。也就是说,当基金属于分类因子基金时,相应的标记值为1,否则为0。计算结果如下:

要素基金的α回归结果

从美国基金和国际基金的阿尔法z分数回归来看,要素基金具有显著的正阿尔法回报。此外,通过对互斥组合(单因素组合、双因素组合、三因素组合和大于或等于四个因素的组合)z _α的因子虚拟变量线性回归检验,结果表明:随着因子数量的增加,因子基金的超额收益也在增加。

因子伪变量线性回归在互斥组合的z _α上执行

通过以上测试,我们可以看到共同基金收入中存在着要素风险溢价。然后,如果从投资者的角度来看,由于投资者行为、交易时机和交易权重的不同,我们需要进一步讨论要素基金的实际收益是否与非要素基金相似。

03要素基金投资者

你得到要素风险溢价了吗?

本文通过基金分配和美元加权收益率= >;Irr)来定义要素基金投资者的实际回报。资本流动的分布如下:

Tna_i,t:时间t时基金I的净资产总额。

并购带来的总净值增长

R_t:基金在时间t的当月回报率

当前资金流入为正值,资金流量分布为负值。然而,资本权重的回报率是通过内部收益率来计算的。初始总净值的负值定义为初始值,最新总净值定义为最终值:

不同风格要素基金投资者的实际年回报率

不同数量因素下基金投资者的实际年收益率

可见,要素基金投资者的实际年回报率明显低于要素基金本身,其中动量要素基金最为明显。此外,对于传统的活跃基金和要素基金来说,投资者的回报率都不如买入并持有基金。

然而,应该注意的是,上表中的“买入并持有”不仅仅是买入并持有,而是每月将投资组合重新平衡至目标权重,这将为投资组合带来额外的再平衡收入。然而,对于只购买少量要素基金的个人投资者来说,这种再平衡收入很难获得。

既然有数据证明长期持有基金有更高的回报,为什么许多投资者不能坚持长期投资?有许多行为经济学概念可以解释这一现象。我们可以看看我们的相关文章,“诺贝尔经济学奖得主塞勒教授的行为金融学研究框架——这篇论文已经足够了。”

在这里,让我们从数据的角度挖掘出是什么因素让投资者做出时间分配。

04主要共同基金投资者

时机或配置因素是什么?

本文通过控制变量的分段线性回归来度量资金流动的驱动因素,如[rel_flow_i,T)]、[因子虚拟变量、过去12个月的[超额收益]和[生存时间]。计算方法如下:

从下图可以看出,资本流动最重要的驱动因素是过去12个月的超额收入,即投资者投资基金的主要依据不是基金自身因素风格的暴露,而是基金过去获得的超额收入(基金的历史回报)。

资本流动驱动因素的线性回归结果

过去,驱动市场的因素就像天上的精灵——神秘莫测。然而,在发现这些因素后,我们可以准确地理解什么是驱动性能的因素。量化要素投资融合了金融和行为的概念,通过建立客观可靠的数据形成了一个系统的投资框架,这也是快速发展的要素投资基金的核心。

本文通过严格的数据分析,探讨了要素基金的收入来源和要素基金对投资者的投资价值:

首先,共同基金收入中存在要素风险溢价。要素基金可以获得比传统的活跃基金更高的超额回报,而多要素基金可以获得比单要素基金更高的超额回报。这是因为多因素基金的因素之间相关性较低,可以平滑基金的净值曲线,获得较高的回报。

因此,多因素基金可能是比单因素基金更好的选择。一般来说,选择要素风险敞口稳定的基金比选择市场投资组合或活跃基金要好,活跃基金风险更大。

此外,从投资者的角度来看,要素基金的投资者由于主观时机或头寸变化,无法获得、购买和持有基金回报。这是因为基金的过去超额回报(历史回报)回报投资者是投资基金的主要因素。因此,对于投资者来说,与其每天投机,不如花时间建立自己的因素分析框架,长期持有利率相对较低的多因素基金。

你自己做吧,有足够的食物和衣服。

[购买多因素共同基金并长期持有,可以获得超过市场的收入]。这项研究的目的可能是为普通投资者提供一劳永逸的投资方法。然而,在阅读了相关领域的大量论文并在市场上实践之后,我们会发现理想与现实之间仍然存在差距。

为了扩展本文的结论,我们检验了etf的长期持有因素收益率。选择aum前面的动量和价值etf作为研究的代表,并与代表美国股票整体市场表现的罗素3000指数(ray)进行比较。由于etf发行时间不一致,我们选择2014年1月作为测试的开始时间。下表显示了选定的etf:

资料来源:彭博

我们比较了价值etf、动量etf和市场。结果如下图所示:深蓝色线(光线)代表市场趋势。与之相比,可以看出,大多数价值或动量ETF并不优于市场,六个市场价值最高的因素中只有mtum优于市场。

资料来源:彭博

这一结果可能是由于上述因素etf向投资者收取较低的因素回报率。此外,数据选择的时间也会影响测试结果。然而,我们可以得出一个明显的结论:在实践中,要素投资和理想的“投资圣杯”之间存在差距。

我们不是在这里说因子etf的表现不超过市场,而是向你提供另一种观点。我们对原始文件中的陈述持保守观点,即“如果你选择一个要素基金并长期持有,你可以获得超额回报”。

学术界对共同基金能否获得超额回报有不同的看法。贝克、哈斯莱姆和史密斯在《积极管理的机构股权共同基金的表现和特征》中提到,平均而言,美国积极管理的股权共同基金扣除管理费后无法击败市场。

虽然我们在这里提出的两种观点与本文中提到的结论相反,但本文中提供的思想和分析工具仍然具有很大的参考意义。关于共同基金是否能击败市场的讨论[选择样本集]可能对最终结论至关重要。

平均而言,全市场基金可能无法击败市场,但从成功率来看,要素基金可能更有可能击败市场。此外,这种将因素归因于基金的方式可以让投资者更多地了解他投资的基金,这背后是有逻辑的。另一方面,p2p等产品表面上承诺更高的回报。如果投资者投资他们所有的头寸,他们将很容易失去所有的钱。

最后,让我们举一个简单的例子来说明投资者如何通过在中国使用长信来判断先锋基金的风格。作为投资者,了解基金的第一个方法是查看基金的招股说明书。招股说明书中,长信量化先锋基金的基准是[沪深300 * 0.75中国证券综合债券* 0.25]。

分配策略使用black-lit man模型来确定大类资产之间的权重分配和股票行业的投资权重,并使用价值因素、增长因素、基本因素以及动量和反转市场因素来筛选股票池。

基金投资战略的基本框架

通过招股说明书,我们可以从纸面上了解该基金的战略。然而,随着市场的变化,该基金的风格也可能发生变化,与纸面上的不同。如果你想知道基金目前的风格,因素归因是一个更好的方法。

浅析“长信量化先锋”的风格

照片来源:万德终端

我们通过风数据终端分析了该基金的风格属性,发现该基金在2018年前的大部分时间都存在明显的小盘股风格或明显的小市值因素风险敞口。

如下图所示,深红色区域代表小盘的生长风格,占据最大面积。2018年后,风格逐渐转向市场,这表明该基金的市值因素暴露不如2018年前稳定。在2019年,它将被转换回小盘风格。

从下面的价格趋势图中,我们也可以看到一些线索:

数据源:万德终端

叠加中国证券1000及其基准沪深300的走势后,我们发现2018年之前的长信量化先锋基金(Changxin Quantitative Pioneer Fund)的走势与中国证券1000明显相似,但到了2018年,基金风格发生了变化,趋势与沪深300更加一致,基金2019年的走势与中国证券1000相似。下图显示了基金的业绩:

龙鑫量化先锋基金业绩

总的来说,长期量化先驱可以获得比沪深300和中国证券1000更高的回报,并且退出控制优于这两个基础广泛的指标。对于希望基金经理转换风格的投资者,他们可以将长期量化先驱加入基金池中进行筛选和考虑,但对于希望将其用作稳定风格因素投资工具的投资者,他们可能需要重新选择投资目标。

写在最后

投资是一件长期的事情,但实际上许多人渴望在这件事上取得成功,结果却不尽如人意。行为金融学中的各种行为谬误导致许多投资者无法从理性的角度做出行为决策。他们急于占据整个位置,买进卖出,结果韭菜被砍掉了。

然而,基于系统框架的定量投资,通过历史数据和定量手段,是追溯几十年甚至几百年历史数据的更理想的方法。它可以通过嘈杂的市场现象找到市场运作的真正本质,避免非理性决策。

要素投资是量化框架的重要组成部分。对于普通投资者来说,他们可以通过大量的学习掌握基本的分析方法。基于逻辑识别的长期投资将使你有更好的投资效果。

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