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第239章:因子库的扩张

第239章:因子库的扩张 (第1/2页)

探索市场的“基因库”
  
  2010年6月7日,星期一,上午九点三十分。
  
  车公庙,三十平米的办公室里,空气里弥漫着咖啡和打印纸的混合气味。
  
  墙上那张“默石量化研究标准流程”的白板旁边,又多了三块新的白板。每一块都被密密麻麻的公式、数字和箭头填满。
  
  陆方坐在电脑前,面前的屏幕分成六个区域,同时滚动着不同的回测进度条。周寻站在他身后,手里拿着一本翻烂了的《因子投资:方法与实证》,书页上贴满了彩色标签。小林和小吴挤在另一台显示器前,正在整理刚刚跑完的一组数据。
  
  陈默坐在角落里那张折叠桌前,面前摊着厚厚一叠打印出来的回测报告。每一份报告封面上,都用红笔标着一个因子的名字:
  
  “Momentum_6M”
  
  “Momentum_12M”
  
  “Volatility_1Y”
  
  “ROE_TTM”
  
  “Debt_to_Asset”
  
  “Illiquidity”
  
  ……
  
  一共二十七个。
  
  这是过去三周,他们跑完的所有因子。
  
  三周前,流程上墙那天,陈默说:“从明天开始,一个因子一个因子地测。”周寻列了一个清单,从最经典的因子开始,逐项测试。
  
  陆方优化了回测框架,把并行跑的能力从同时跑3个提升到了同时跑8个。三周时间,他们跑完了原计划两个月的工作量。
  
  现在,结果堆在陈默面前。
  
  他拿起最上面那份报告,翻开。
  
  因子名称:动量因子(过去6个月涨幅)
  
  测试区间:2005.1-2010.5
  
  分组表现:
  
  ·第1组(涨幅最高):年化收益21.3%
  
  ·第5组(涨幅最低):年化收益12.8%
  
  多空组合(1-5):年化收益8.5%,夏普比率0.47
  
  分时段表现:
  
  ·2005-2007牛市:多空收益15.2%
  
  ·2008熊市:多空收益-22.7%
  
  ·2009-2010震荡:多空收益6.8%
  
  陈默看着那个“-22.7%”,眉头皱了一下。
  
  他放下第一份,拿起第二份。
  
  因子名称:波动率因子(过去1年日波动率)
  
  分组表现:
  
  ·第1组(最低波动):年化收益14.5%,最大回撤38.2%
  
  ·第5组(最高波动):年化收益16.8%,最大回撤68.5%
  
  多空组合(1-5):年化收益-2.3%,夏普比率-0.12
  
  “低波动股票更稳,”陈默念着报告上的结论,“但收益也更低。高波动股票波动大,长期收益反而高一点——但回撤也大得吓人。”
  
  他抬起头,看着周寻:
  
  “这和美国文献说的不一样。那边不是低波动异象吗?低波动股票长期跑赢高波动?”
  
  周寻走过来,在他对面坐下。
  
  “这就是问题所在。”他说,“A股和美股的结论,不完全一致。”
  
  他从桌上拿起另一份报告——质量因子,ROE_TTM。
  
  因子名称:质量因子(ROE,过去12个月)
  
  分组表现:
  
  ·第1组(最高ROE):年化收益19.7%
  
  ·第5组(最低ROE):年化收益11.3%
  
  多空组合(1-5):年化收益8.4%,夏普比率0.52
  
  “ROE这个,”周寻指着数据,“和美股差不多。高ROE公司长期跑赢,逻辑也通——盈利能力强的公司,本来就该有溢价。”
  
  他又拿起另一份——质量因子的另一个维度,负债率。
  
  因子名称:质量因子(资产负债率)
  
  分组表现:
  
  ·第1组(最低负债):年化收益13.2%
  
  ·第5组(最高负债):年化收益16.8%
  
  多空组合(1-5):年化收益-3.6%,夏普比率-0.21
  
  陈默看着这个,愣了一下。
  
  “低负债的公司,跑输高负债的?”
  
  周寻点头:
  
  “对。在A股,这个结果正好和常识相反。”
  
  他顿了顿:
  
  “我们讨论过,可能有两个原因。第一,A股上市公司里,高负债的很多是国企、大企业,有政府背书,融资成本低,反而容易扩张。第二,过去十年是中国重化工业化的黄金期,钢铁、化工、地产这些高负债行业,正好是增长最快的。”
  
  他看着陈默:
  
  “所以,同样的因子,在不同市场、不同时期,表现可能完全不一样。我们不能照搬文献,必须自己验证。”
  
  陈默沉默了几秒。
  
  他看着桌上那堆报告,忽然意识到一件事——
  
  他们正在做的,不是简单的“测试因子”。
  
  是在给这个市场,画一张基因图谱。
  
  每一个因子,都是一个基因片段。有的决定“成长性”,有的决定“估值水平”,有的决定“波动特征”,有的决定“财务质量”。
  
  把这些片段拼在一起,才能看到这个市场的完整画像。
  
  “小林,”他喊了一声。
  
  小林从另一台电脑前抬起头。
  
  “你和周寻一起,把这些因子的表现,按市场环境分类。”陈默说,“牛市、熊市、震荡市——每个因子在三种环境下的表现,单独列出来。”
  
  他顿了顿:
  
  “我们要知道,这些因子,在不同的天气里,是什么脾气。”
  
  ---
  
  下午两点,分类结果出来了。
  
  小林在白板上画了一张大表:
  
  ```
  
  因子名称牛市表现熊市表现震荡市表现整体评价
  
  ---------------------------------------------------------------------------
  
  动量(6M)强正强负中正天气敏感型,牛市追涨,熊市暴跌
  
  动量(12M)中正中负弱正比短期动量稳一点,但熊市依然亏
  
  波动率(1Y)弱负中正弱负熊市抗跌,但牛市跑输,长期平庸
  
  ROE强正中正强正全天候选手,各种天气都表现不错
  
  负债率中正弱负中正牛市高负债好,熊市低负债抗跌
  
  估值(PE)弱负强正弱负和动量完全相反,熊市救命,牛市拖累
  
  估值(PB)中负强正弱负和PE类似,但更稳定一点
  
  

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