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08-11-2023 · 研究

我们压缩了“因子动物园”

在一个以因子数量多少论英雄的时代,多少因子才管够?如何才能有效压缩因子库?荷宝量化研究专家Alexander Swade、Matthias Hanauer、Harald Lohre和David Blitz来共同解答这一问题。

    作者

  • David Blitz - Chief Researcher

    David Blitz

    Chief Researcher

  • Matthias Hanauer - Researcher

    Matthias Hanauer

    Researcher

  • Harald Lohre - Head of Quant Equity Research

    Harald Lohre

    Head of Quant Equity Research

概括

  1. 在150多个美股因子中,仅有15个因子能有效捕捉Alpha

  2. 新发表的因子有时会取代旧的因子定义,说明基于新视角或新数据进行因子持续创新的重要性

  3. 在等权重或全球因子中,因子的数量不能被缩减少于30个,因为它们展现了更广泛和多样化的Alpha值

荷宝最新研究深入分析了理想的因子数量,从而压缩“因子动物园”。这一研究的主要目标是,在不牺牲对可用Alpha的解释的前提下,大幅缩减因子数量。研究团队希望通过该研究缩减学术因子模型(通常只包含少量因子)和发表的“因子动物园”(包含超过150个因子)之间的差距。

据观察,驱动股票收益率分布的因子数量随着时间的推移而逐渐增多。在探索如何高效压缩“因子动物园”时,研究者们专注于解释可用的Alpha,而不是因子收益的协方差矩阵。他们的研究成果揭示,仅约15个因子其解释能力就足以涵盖整个“因子动物园”。这表明许多因子或是冗余的,同时也表明,只使用少量因子(如传统资产定价模型中)是不足以全面捕捉市场动态的。

因此,由15个选定因子组成的因子模型能够全面代表多样的因子样式类别。这15个选定的因子来自13个定义的因子样式类别中的8个,凸显出所涉及因子的异质性。当研究团队应用这种因子筛选方法,同时仅考虑各时间点上已发表的因子时,他们发现所选定因子的风格具有持续性,但具体的因子风格可能会随着时间的推移发生变化。这一点强调了在因子筛选上,持续创新和适应性的重要性。

当因子模型被更广泛地应用时,会出现一些微妙的差异。例如,等权重因子需要超过30个因子的更广泛的因子集,才能实现同样的跨度能力,解释更多的Alpha。同样,当使用全球因子数据库进行因子筛选时,不仅印证了所选定因子的可靠性,而且揭示出这些因子在美国市场上的表现尤为突出。这表明全球因子在捕捉Alpha收益方面具有更广泛、更多样的机会。

请点击“阅读原文”,阅读完整的研究论文(英文):

Factor Zoo (.zip) by Alexander Swade, Matthias X. Hanauer, Harald Lohre, David Blitz :: SSRN


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