风险模型
风险模型在金融领域中是一种至关重要的工具，它通过量化和分析潜在的风险因素，帮助投资者、分析师和机构更好地理解和管理不确定性。风险模型利用历史数据、统计学、数学和计算机科学，构建出能够预测和评估各种金融风险（如市场风险、信用风险和操作风险）的模型。这些模型不仅有助于识别潜在的风险源，还能提供定量化的风险指标，如预期损失、波动率和相关性等，从而支持更加明智和稳健的投资决策和风险管理策略。
《因子选股系列研究之六》：用组合优化构建更精确多样的投资组合-东方证券-20160219
多因子选股模型的整个投资流程包括alpha模型的构建，风险模型的构建，交易成本模型的构建，投资组合优化过程以及组合业绩的归因分析。从国内市场上已公开的量化模型看，采取的大多是打分法选股或者行业、市值分层构建组合，这种组合构建方式缺乏对风险和alpha的精确控制，最终组合可能偏离预定的投资目标
多因子结构化风险模型(如Barra, Axioma)目前仍然是市场上的主流风险模型。股票收益率的样本协方差矩阵面临的主要问题是：在股票数量N超过时间样本区间T时，协方差矩阵不可逆，并且包含着较大的估计误差，这些都会严重影响到投资组合优化，使得优化器给出错误的权重分配。
根据Ledoit and Wo
更新时间：2021-11-22 07:53
《因子选股系列研究之三十七》：风险模型提速组合优化的另一种方案-东方证券-20180328
更新时间：2021-09-24 12:57