渤海证券_0416_多因子模型研究之三：风险模型与组合优化.pdf
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融
工
程
研
究
证
券
研
究
报
告
权
益
专
题
报
告
证券分析师
宋旸
18222076300
songyang@bhzq.com
助理分析师
李莘泰
SAC NO：S1150117070006
022-23873122
lixintai@bhzq.com
相关研究报告
《多因子模型研究之一：单
因子测试》20171011
《多因子模型研究之二：收
益预测模型》20171229
核心观点：
内容
1、 之前发表的两篇报告中，我们介绍了多因子模型的单因子测试方法和收
益预测模型。在本篇报告中，我们首先构建了多因子模型的最后一部分：
风险预测模型。并在建立收益模型和风险模型后，综合两个模型的表现
结果，对股票配置仓位进行二次优化。
2、 风险模型构建的基本思路为，通过估计因子的协方差矩阵，刻画股票池
的未来波动。多因子风险模型将个股风险转化为多因子模型的系统性风
险以及股票本身的残差风险之和，减少了参数估计的数量和估计误差。
3、 我们参考之前选出的 7 大类 12 个因子，使用 24 个月月频数据建立模型，
在估计因子协方差矩阵时使用压缩矩阵算法对因子协方差矩阵进行压
缩，分别以沪深 300、中证 500 以及全体 A 股作为股票池构建投资组合。
沪深 300 优化组合对冲指数夏普比率 1.78，中证 500 优化组合对冲指数
夏普比率 2.22，全体 A 股优化组合对冲指数夏普比率 2.31。
4、 通过业绩归因模型，可以衡量投资组合的选股风格，确定投资组合的主
要收益来源。以上文选出的沪深 300 股票池为例，对投资组合内股票进
行业绩归因分析，可以发现模型选出的股票平均来看具有小市值、低估
值、高盈利、高成长、低波动率、低换手率、前期涨幅较低的特点。其
中市值因子暴露最大，波动率也最大。在市值因子上的过度暴露会在市
场风格切换时带来一定风险。
5、 通过对因子暴露的控制，可以得到针对特定因子中性的优化模型。我们
构建了沪深 300 成分股针对市值中性的投资组合，进一步降低了组合波
动率，提高了对冲业绩基准后的夏普比率。同理，我们还可以构建针对
包括行业因子在内的一个或多个因子中性的组合。
6、 截至本篇，我们用三篇系列报告，对多因子模型的整体构建流程做了完
整的梳理。接下来，我们的研究重点将主要从寻找更为有效的因子、改
进现有算法、构建因子择时模型三方面展开。通过引入宏观因素、统计
指标、技术指标等多种方法对于原有模型进行进一步优化。结合行业轮
动策略与大类资产配置，逐步构建成熟完善的投资策略。
多因子模型研究之三：风险模型与组合优化
分析师：宋旸 SAC NO：S1150517100002 2018 年 4 月 16 日
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