投资组合

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本文是行业轮动策略的源码。

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如何推八字

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我准备交易宁德时代 和茅台 有没有大神 有合适的交易策略

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Machine Learning in the Chinese Stock Market

作者：Leippold M, et al.

出处：Journal of Financial Economics, 2021-07

摘要

作者通过使用各种机器学习算法建立和分析一套全面的收益预测因子组合。与以前对美国市场的研究相比，流动性成为中国市场最重要的预测因子，这使作者仔细研究了交易成本的影响。中国市场中散户投资者的主导地位积极地影响了短期的可预测性，特别是对小票。中国市场区别于美国市场的另一个特点是大票和国有企业在较长时间内的高可预测性。

正文

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报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十一篇，本期推荐的海外文献证实了投资组合在上行期间和下行期间的资产相关性是非对称的，且分散化对于投资组合而言并不总是有利的。在估计这种非对称的相关性时，应当以组合中的主力资产回报大于或小于某一阈值为条件进行计算。投资者可以利用这种非对称的相关性来调整资产配置。回到国内市场，资产配置一直以来都是投资者非常关心的问题，本文对于资产分散化在上行和下行期间的非对称性的分析于我们而言具有较好的借鉴意义。

各个资产类别之间的相关性在主力资产上行与下行期间是非对称的

Markowitz提出的均值-方差模型中认

总结

资产配置自现代资产组合理论诞生以来越来越受到重视，不少的 研究也说明了市场择时和证券选择对投资组合的贡献并没有资 产配置带来的贡献要显著。均值方差模型自 50 年代诞生以来， 它并没有随着时间的推移而失去关注，目前不管是在学术界还是 产业界，还会有学者专家或者从业人员对它进行更加深入的研究 和探索。

马科维茨教授的均值方差模型最重要的两个参数输入是资产的 预期回报和资产间的协方差矩阵，但高阶矩变量(协偏度和协峰 度)在资产配置中也是不可忽视的。两个投资组合里的所有资产 间的均值回报和标准差可能会是一样的，但是这两个投资组合的 风险特征可能会呈现出完全不一样的情况，这样的情况在资

摘要

中国商品期货市场近30年来取得历史性突破和跨越式发展。近年来，伴随股票市场多因子选股策略的风靡，越来越多的期货界投资人士，在尝试使用多因子框架构建商品市场的CTA策略。这类策略的核心是找到各类可以影响商品市场价格涨跌的公共因子，如资产动量、波动率、宏观基本面等，构建统一框架来评估资产价格上涨、下跌的潜力，进而构建商品市场的组合投资策略，多因子策略是近年来CTA策略的一个重要分支。本文主要尝试对多因子CTA策略构建中一些常用的因子进行测评，并试图构建一个基本的多因子CTA策略，以深入洞察该类策略的运作，供投资者参考

测试的因子包括技术面因子以及宏观基本面两类因子。技术面因子采用横

摘要

上一篇报告《偏股型基金的因子测试——FOF研究系列之二》中，我们对偏股型基金的进行因子测试，并构建投资组合。有研究表明，因子模型作用于基金经理时的持续性要远远强于直接用于选择基金。所以本篇报告中，我们通过构建基金经理投资指数，对于影响基金经理收益能力的因子进行了因子测试，并从中选出有效因子，构建公募基金经理筛选模型。

本篇报告中，我们将同一时期基金经理管理的股票基金和偏股混合基金按照基金规模进行加权，得到基金经理指数，并以此为基准，评价各个指标对基金经理业绩的预测效果，最终给出各个基金经理的打分结果及推荐组合。我们选取了绝对收益指标、风险调整收益指标、相对收益指标、规模指标、风

目前市场上的指数增强产品主要包括300指增、500指增、1000指增，以及全市场选股的“空气指增”。下半年以来，中证1000指增更是一度成为备受市场追捧的“香饽饽”，头部量化私募机构纷纷入场布局。

量化选股策略主要利用量化模型在全股票市场内进行选股和配置，其选股范围并不拘束于某一指数，投资组合也不针对任何指数进行行业类别、市值范围的跟踪。

因此，量化选股策略亦有“空气指增”之称。此策略通常对标主观选股策略，但其持仓股票的数量要远大于主观选股策略，一般可以达到数百只以上（甚至上千只）。指数增强是在量化多头基础上做指数风格的约束，由于不对标单一宽基指数，与传统的指数增强相比，“空气指增”也是更

介绍

在 对冲基金长期资本管理(LTCM)的投资策略 中，LTCM通过分散投资降低风险，通过寻找组合低相关策略降低了组合波动率和风险。

投资中是否有没有免费的午餐？可能大多数的人都会同意，但诺贝尔经济学奖得主马可维兹(Harry Markowitz)却有不同的看法，这位现代投资组合理论的开创者曾经说过，分散投资｢是投资中的唯一免费午餐｣，为何马可维兹会这么说？分散投资对于退休理财为什么特别重要？

｢投资一定有风险，基金投资有赚有赔…｣这句话你可能耳熟能详，而当

研究结论

绩效归因分析主要是将投资组合的业绩与基准业绩相比较，并将超越基准部分的收益分解成若干影响投资决策的因素。投资组合的绩效归因分析主要有两大类：基于收益率的绩效归因和基于组合持仓的绩效归因。

基于收益率的绩效归因主要有T-M 模型、H-M 模型、C-L模型、TM-FF3 、HM-FF3和CL-FF3模型。基于组合持仓的绩效归因主要依据Brinson模型和多因子模型。基于持仓的归因相比于基于收益率的归因能够从更多角度刻画组合管理人的投资能力。

风险也是组合管理人关心的重要部分，对投资组合进行风险归因有助于组合管理人了解组合的风险来源。风险归因分为事前(ex-ante)风

摘要

文献来源：Jeffrey A Busse, Lei Jiang, Yuehua Tang, Double-Adjusted Mutual Fund Performance[J]. The Review of Asset Pricing Studies, 2020.

推荐原因：通过因子模型进行风险控制后，基金收益在横截面上仍与股票特征显著相关。我们提出了一种新的双重调整方法，在业绩指标中同时控制因子模型贝塔和股票特征。新的衡量标准对业绩排名产生了重大影响，四分之一的基金百分位排名变化超过10。双重调整后的业绩佐证了基金相对业绩的可持续性。基于新方法的推断与传统方法常常

文献来源：JEAN-NOËL, BARROT ERIK LOUALICHE, JULIEN SAUVAGNAT. January 2016. "The Globalization Risk Premium." The Journal of Finance

推荐原因：我们研究全球化如何反映在资产价格中。我们使用运费来衡量美国公司对全球化的影响。低运费成本行业的公司风险溢价为7.8％，这表明他们的现金流与美国投资者的边际效用呈负相关。为了理解这种全球化风险溢价的起源，我们建立了贸易和资产价格的动态一般均衡模型。我们发现这种溢价源自进口竞争触发的最低效企业被取代的风险。这表明外国生产率的冲击发生在

摘要

文献来源：Byrd, David, Sourabh Bajaj, and Tucker Hybinette Balch. "Fund Asset Inference Using Machine Learning Methods: What’s in That Portfolio?." The Journal of Financial Data Science 1.3 (2019): 98-107.

推荐原因：

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报告摘要

本文从基金投资组合和单个基金两个层面考察了共同基金基于市场定价偏差的择时能力。有显著证据表明，当存在系统性低估时，择时能力强的基金经理会增加对于市场的暴露。在排除1987年市场崩盘、2000年互联网崩盘和2008年金融危机之后，本文的结果依然成立。 此外，本文的分析表明，在考虑了市场择时、波动率择时、流动性择时和情绪择时的情况下，以及控制了其他潜在风险因子之后，本文构建的定价偏差择时模型仍然有效。 本文还进行了bootstrap分析，以判断定价偏差是否源于运气或随机。本文发现定价偏差择时能更多的可以归于基金经理的投资管理能力。进一步，本文发现定价偏差择时能力为共同基金投资者创

摘要

在过去的三⼗年里，发达市场没有出现通胀持续飙升的情况。因此，投资者⾯临经验有限且没有最新数据来指导重新 定位的挑战。⾯对⾼通胀⻛险的投资组合。我们通过分析过去 95 年来美国、英国和⽇本的各种资产类别的被动和主动策略提供了⼀些⻅解。

意外通胀对债券和股票等传统资产来说是个坏消息，当地通胀影响最⼤。⼤宗商品在通胀飙升期间具有正回报，但商 品综合体内部存在相当⼤的差异。在动态策略中，我们发现趋势跟踪在重要的通胀冲击期间提供了最可靠的保护。主 动股票因⼦策略也提供了⼀定程度的对冲能力。我们还提供对另类资产类别（例如艺术品）的分析，并讨论将加密货币作为防⽌通货膨胀战略的⼀部分的经济原