因子方法论之二：协方差矩阵的估计和应用以风险模型和最优化复合因子权重为例
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摘要
报告系统梳理了两类前沿的协方差矩阵估计方案：稀疏矩阵估计与旋转不变估计，并从协方差矩阵和相关系数矩阵两种处理方案展开测试。通过模拟与实证，显示旋转不变估计类方法在高维估计中表现优越，且使用相关系数矩阵估计方案优于直接协方差矩阵估计。实证结果表明，风险模型因子协方差矩阵估计建议使用回看126天线性压缩估计，复合因子构造中最佳估计方案在回看26周时表现最优，估计方法可显著提升复合因子ICIR至30%以上。报告建议针对不同样本频率及回看窗口平衡估计精度与响应速度以提升量化投资效果 [page::0][page::14][page::15][page::28][page::29]
