本报告是渤海证券多因子模型系列研究的第三篇，完整构建了风险预测模型与组合优化框架。基于7大类12个因子，使用24个月月频数据，通过压缩矩阵算法估计因子协方差矩阵，分别针对沪深300、中证500及全体A股构建优化组合，对冲后夏普比率分别达1.78、2.22和2.31。报告还包含业绩归因模型，揭示组合在市值、估值、盈利等因子上的暴露，并展示如何构建因子中性组合以降低波动。适合量化研究员、金融工程师、投资经理及金融科技从业者深入研读。
本报告是渤海证券多因子模型系列研究的第三篇，完整构建了风险预测模型与组合优化框架。基于7大类12个因子，使用24个月月频数据，通过压缩矩阵算法估计因子协方差矩阵，分别针对沪深300、中证500及全体A股构建优化组合，对冲后夏普比率分别达1.78、2.22和2.31。报告还包含业绩归因模型，揭示组合在市值、估值、盈利等因子上的暴露，并展示如何构建因子中性组合以降低波动。适合量化研究员、金融工程师、投资经理及金融科技从业者深入研读。
本报告是渤海证券多因子模型系列研究的第三篇，完整构建了风险预测模型与组合优化框架。基于7大类12个因子，使用24个月月频数据，通过压缩矩阵算法估计因子协方差矩阵，分别针对沪深300、中证500及全体A股构建优化组合，对冲后夏普比率分别达1.78、2.22和2.31。报告还包含业绩归因模型，揭示组合在市值、估值、盈利等因子上的暴露，并展示如何构建因子中性组合以降低波动。适合量化研究员、金融工程师、投资经理及金融科技从业者深入研读。核心数据:沪深300优化组合夏普比率1.78;中证500优化组合夏普比率2.22;全体A股优化组合夏普比率2.31。
本报告由渤海证券发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 18。
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适合量化研究员、金融工程师、投资经理、金融科技从业者等读者参考。
重点分析了金融投资、多因子模型、风险模型、组合优化等议题。