Barra风格因子的因子收益率

Barra风格因⼦的因⼦收益率⼀、Barra 风格因⼦⼤致表⽰的意义⼆、什么是风险因⼦？所谓风险因⼦，就是横截⾯上对股价的解释度很⾼，但是其时间序列上因⼦收益率的波动却很⼤的因⼦。举个例⼦，如果2018年1⽉1⽇，股票涨跌不⼀，整体股市不涨不跌0%，医药板块股票平均⼤涨4%，那么是否属于医药板块对当⽇所有股票的涨跌的解释度就很⾼（也就是说，如果属于医药板块的话，基本上就是⼤涨，不属于的话，基本就不是⼤涨的股票），此时医药⾏业因⼦的当⽇因⼦收益率为4%-0%=4%；但是现在也不敢买进医药⾏业的股票，因为不可能医药⾏业明和后天还能⼀直⽐⼤盘涨的好，因为⼀般来说⾏业板块是有轮动的特性的，也就是说时间序列上这个因⼦收益率不能持续，因此，医药⾏业属于风险因⼦。实际上，在BARRA风险因⼦中就包括32个⾏业因⼦（类似医药、银⾏、电⼦等等）和10个风格因⼦（例如贝塔、⼤⼩盘、动量等等）和1个市场因⼦（表⽰整体股票涨跌）。三、Barra风格因⼦累计收益率1、 估值因⼦BP对于证券选择，⽆论是量化还是基本⾯，很重要的两个⽅⾯就是估值和品质，即使是普通公司，只要价格⾜够便宜，也能给投资⼈带来丰厚的回报。⾸先，我们先看估值因⼦BP（净资产\\市值），下⾯这张图是估值因⼦的因⼦累计收益率，⼤致可以理解为，每次我们都买⼊市场上BP最⾼的10只股票，也就是PB最低的10只股票，那么这个组合的每天的相对于市场指数的超额收益的累计值就是下图。可以看出，持有PB最低的10只股票这个策略表现并不好，累计超额收益在2004年以来波动剧烈，在2004年到2006年期间持续跑输指数，2014年到2017年跑赢指数，但是期间回撤也很⼤，2018年也是表现不好，总体14年的时间超额累计收益也是只有约6%，年化收益连1%都没有。虽然在很多些天⾥，市场上能看出⾼估值（或者低估值）的股票能明显跑赢低估值（⾼估值）的股票，但是长期来看有时⾼估值的股票跑的好，有时低估值的股票跑的好，整体并不能带来持续稳定的超额收益。这就是典型的风险因⼦。这时，我们构建组合的时候，⼀定要控制组合的在PB的上暴露和所跟踪的指数不能偏差太⼤，不然我们的超额收益就会跟着上图来回波动。当然，除⾮我们⼀直能预测对明天到底是估值⾼表现好，还是低估值表现好，调整到底是买⼊⾼估值，还是低估值，这样我们也能获得持续的超额收益，但是即便是优秀的基⾦经理也未必能⼀直判断正确，所以对于PB这个因⼦的额外暴露是带有风险的，因此称为风险因⼦2、 市值因⼦市值因⼦可能是⼤家最熟悉的因⼦了，简单说就是买⼤票还是⼩票，其因⼦收益率如下，可以看出在2014年⾄2016年，⼩盘股相对⼤盘股的超额收益很明显，但是这也不能说明⼀直买⼩票要好，2017年明显是⼤盘股表现要好，如果基⾦经理根据过去⼏年因⼦的表现，认为⼩盘股⼀直能持续跑赢⼤盘股，重仓⼩盘股，那么2017年就会亏的很惨。为什么市值因⼦会被认为是风险因⼦？原因可能会有这⼏点，⾸先，在2004年⾄2014年，市值因⼦并没有表现出持续稳定的超额收益，不能仅仅看2014年⾄2016年的超额累计收益；其次，市值因⼦在国外股市并也没有表现出持续稳定的alpha超额收益，从这⼀点看，⼩盘股的效应可能是A市场独特的发⾏制度带来的壳效应的体现，市值因⼦在2017年IPO发⾏速度和数量上升之时失效也是正是因为这⼀点。3、 ⾮线性市值做个通俗的解释，假设股票的超额收益不是随着市值越⼩⽽变⼤；⽽是⼤票和⼩票涨得好，⽽处在中间市值的股票反⽽表现不好；也就是说股票的超额收益和市值⼤⼩不是线性关系的，⽽是呈现⼀个类似⼆次函数的关系，加⼊⾮线性市值因⼦，就可以描绘市值和超额收益之间的⾮线性关系，这也是多因⼦模型通常处理因⼦⾮线性的⽅法，多因⼦模型本⾝的线性关系不能改动，但是可以调整因⼦的构造⽅式来达到线性关系。通过下图可以看到，⾮线性市值因⼦的因⼦收益率简直好到爆炸，那为啥还要控制在⾮线性市值上的暴露呢？因为BARRA风险模型是基于全球股票的风险模型，虽然在A股市场某些风险因⼦表现出的收益情况类似于Alpha因⼦，但是在其他国家的股票市场的波动率很⼤，长期来看，还是存在风险的；例如市值因⼦，在很长⼀段时间内收益率超⾼，但是其他国家的股票市场并没有体现出明显的⼩市值效应，甚⾄还相反，因⼦潜在的风险还是很⼤的。4、 贝塔因⼦股票的贝塔系数是，以股票收益率为因变量，市场收益为⾃变量的线性回归的系数，反映的是股票涨跌对市场涨跌的敏感度；例如，当市场涨跌为1%时，股票的平均涨跌为2%，那么股票的贝塔系数为2。从因⼦收益率来看，beta⼤的股票相对于beta⼩的股票是⼀直有稳定的超额收益的，这也很好理解，beta⾼的股票承担了更多的波动风险，⾃然风险溢价也要⾼，这和CAPM模型是相契合的，⾄于为什么被选为风险因⼦，原因和⾮线性市值类似。5、 杠杆因⼦杠杆因⼦主要是指公司的财务杠杆，例如资产负债率等等，负债率⾼的企业并不是⼀直跑赢负债率低的企业，杠杆因⼦的收益率受到宏观利率、通胀和经济增长的影响，在此因⼦上如果暴露太多的话，风险很⾼。6、 动量因⼦逆向投资是股市当中⼀种常见的投资策略，索罗斯说：”凡是总有盛极⽽衰的时候，⼤好之后便是⼤坏“，表明了市场当中存在⼀定的反转效应。通常来讲，我们都认为指数存在动量效应，⽽股票存在反转效应，个⼈认为可以从惯性的⾓度来考虑，股票数量越多，质量越⼤，惯性越⼤，形成的趋势越难以反转；⽽且不同时间长度下，动量或者反转效应也不⼀样，动量因⼦表⽰股票过去⼀段时间的涨幅，过去⼀段是时间涨得多股票接着涨得多就是动量效应，反之过去涨得少的股票未来涨得多就是反转效应，动量和反转是同⼀个因⼦，只是正负号不同⽽已。可以看出A股市场反转效应和动量效应交替，当没有⾜够的把握判断是动量还是反转的时候，所以不能在动量或者反转因⼦上暴露太强。7、 盈利因⼦盈利因⼦主要是未来预期盈利的EP值（预期盈利/总市值），企业的盈利情况是股票涨跌的重要原因，但是这之中也存在着很多风险，这⾥的预期盈利为分析师预期盈利，不能代表未来真实的盈利情况；另外，企业质量的好坏不⼀定体现在企业盈利上，还体现在企业⾃⾝的成长性和经营战略等等，因⼦盈利因⼦也存在着风险。8、 残差波动率因⼦残差波动率因⼦由⼏个因⼦合成，主要是股票过去⼀段时间内的波动率和剔除贝塔收益之后的残差收益的波动率。过去⼀段时间残差波动率低的股票往往相对于残差波动率⾼的股票有超额收益。这⾥原因可能是“异质信念”和“卖空”，市场上的投资具有不同的信念，分为乐观预期和悲观预期，乐观预期者认为股价被低估，⼤量买⼊股票，悲观预期者由于“卖空”，不能卖空股票，从⽽导致了现在股价反映了乐观者的预期，当前股价被⾼估，从⽽降低了预期收益，投资者分歧越⼤，股票的收益率越低，成交量越⼤，换⼿率越⾼。所以，对于换⼿率来讲和未来收益成反⽐，往往⾼换⼿伴随着⾼的股价波动，产⽣⾼的残差波动率，因此，残差波动率和超额收益成负相关。学术界对于原因众说纷纭，这⾥不再⼀⼀讨论。9、 成长因⼦成长因⼦代表过去⼀段时间内盈利或者销售额的增长速度。成长性⾼的股票相对于成长性低的股票往往有超额收益。10、 流动性因⼦流动性因⼦主要是指换⼿率，换⼿率是A股过去⼀个⽐较好的反向指标。解释有很多种，⼀是换⼿率较⾼的因⼦投机性很强，往往未来表现没有换⼿率低的股票好；⼆是流动性溢价理论，持有流动性低的资产由于承担了额外的⾮流动性风险，应当为其带来更⾼的风险溢价。总之，Barra的⼗个风险因⼦虽然在A股表现各异，但是在全球很多国家的股票市场的表现来看，这10个因⼦并不是alpha因⼦，其因⼦波动率还是很⼤的，长期来看还是存在风险的；避免在这⼗个风险因⼦上的过多暴露，可以使得指数增强基⾦的超额收益更加稳定和持续。