None基本面因子投资的三点思考(石川博士):“基本面、量化与另类数据”论坛纪要 投资要点: ●基本面因子投资需要先验。我自己的看法是,不能因为ROE来自于经济学模型,来自DDM,来自q-theory, 有故事可讲,就认为它一定合理。因子的先验一定要存在以下二者之一的解释。要么它代表了某种风险,要么它代表了某种定价错误的异象。 ●基本面因子投资需要方法。确定因子暴露可以用时序回归的方法,也可以像Barra一样,用指标本身。检验因子的收益率,最常用的是多空对冲的方法或者回归的方法。剔除相关性用正交化的方法。因子比较用GRS检验,或者mean-variancespanning检验和贝叶斯方法。 ●按因子动量择时约等于超配动量因子,按因子估值择时约等于超配估值因子.所以,因子择时在样本外的不确定性不仅来自于因子本身的不确定性,还来自于因子失效而造成的择时的不确定性。这一点是在做因子择时的时候,必须要考虑的。任何一种择时方法在祥本内一定是非常好使的,因为不好使也不会把这种方法提出来。但是在样本外,如果要评估是否使用因子择时,就一定要考虑这两种不确定性的叠加。 ●基本面因子投资需要信仰?当样本外的数据告诉你,你所相信的这些风险的解释或者行为的解释,都不能再支撑的时候,你是要相信数据还是要相信信仰。从基本面投资的角度来说,我愿意相信信仰。而从做量化投资、纯data-driven 的角度来说,永远要相信数据,那我就会在2017-18年去做大市值。当然这也没有问题,只要你有一套健全的模型评价体系,并且按照这个模型来做。但是从基本面因子投资的角度来说,这已经背离了初衷,但这两件事谁是对的,谁是错的,这是一个非常值得思考的问题。 ●参考书籍。(1)《KEmpirical Asset Pricing》; (2 )《Alphanomics: The InformationalUnderpinnings of Market Efficiency》 (《阿尔法经济学:赢取资本超额收益的法则》); (3)《基本面量化投资》。 ●风险提示。嘉宾的演讲内容来自于个人的研究和实践经验,并不构成投资建议。 【更多详情,请下载:基本面因子投资的三点思考(石川博士):“基本面、量化与另类数据”论坛纪要】 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    年份2019
    来源海通证券
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    关键字股市, 债券, 证券
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    基本面因子投资的三点思考(石川博士):“基本面、量化与另类数据”论坛纪要
    
    投资要点:
    
    ●基本面因子投资需要先验。我自己的看法是,不能因为ROE来自于经济学模型,来自DDM,来自q-theory, 有故事可讲,就认为它一定合理。因子的先验一定要存在以下二者之一的解释。要么它代表了某种风险,要么它代表了某种定价错误的异象。
    
    ●基本面因子投资需要方法。确定因子暴露可以用时序回归的方法,也可以像Barra一样,用指标本身。检验因子的收益率,最常用的是多空对冲的方法或者回归的方法。剔除相关性用正交化的方法。因子比较用GRS检验,或者mean-variancespanning检验和贝叶斯方法。
    
    ●按因子动量择时约等于超配动量因子,按因子估值择时约等于超配估值因子.所以,因子择时在样本外的不确定性不仅来自于因子本身的不确定性,还来自于因子失效而造成的择时的不确定性。这一点是在做因子择时的时候,必须要考虑的。任何一种择时方法在祥本内一定是非常好使的,因为不好使也不会把这种方法提出来。但是在样本外,如果要评估是否使用因子择时,就一定要考虑这两种不确定性的叠加。
    
    ●基本面因子投资需要信仰?当样本外的数据告诉你,你所相信的这些风险的解释或者行为的解释,都不能再支撑的时候,你是要相信数据还是要相信信仰。从基本面投资的角度来说,我愿意相信信仰。而从做量化投资、纯data-driven 的角度来说,永远要相信数据,那我就会在2017-18年去做大市值。当然这也没有问题,只要你有一套健全的模型评价体系,并且按照这个模型来做。但是从基本面因子投资的角度来说,这已经背离了初衷,但这两件事谁是对的,谁是错的,这是一个非常值得思考的问题。
    
    ●参考书籍。(1)《KEmpirical Asset Pricing》; (2 )《Alphanomics: The InformationalUnderpinnings of Market Efficiency》 (《阿尔法经济学:赢取资本超额收益的法则》); (3)《基本面量化投资》。
    
    ●风险提示。嘉宾的演讲内容来自于个人的研究和实践经验,并不构成投资建议。
    
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