金工专题报告:海外文献推荐第51期 天风证券_20180801_
摘要
买方分析师的能力与角色研究本文通过对14家基金公司的基金产品进行分析,来评估买方分析师在共同基金投资中的角色与能力。买方分析师通过实现正的风险调整后收益,以及卓越的风险管理来展现投资能力。对同一家基金公司的产品而言,分析师的能力对基金收益的影响为正。尽管有些基金经理从买方分析师的能力中获
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买方分析师的能力与角色研究本文通过对14家基金公司的基金产品进行分析,来评估买方分析师在共同基金投资中的角色与能力。买方分析师通过实现正的风险调整后收益,以及卓越的风险管理来展现投资能力。对同一家基金公司的产品而言,分析师的能力对基金收益的影响为正。尽管有些基金经理从买方分析师的能力中获
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风格在债券投资中的应用系统性风格投资在股票市场越来越受欢迎,但在固定收益市场中的应用却少得多。在本文中,我们发现无论是选择政府债券还是公司债券,已经应用于选股的经典风格溢价——价值、动量、carry和防御因子——在固定收益市场中表现也十分突出,固定收益可能是风格投资的下一个前沿。
盈
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因子投资模型增强:基于深度学习来预测基本面数据经过回测发现,如果能够预知未来的基本面数据并构建组合,则能够大幅跑赢传统方式构建的组合。并且,基本面数据之间的关系可能比基本面数据与价格之间的关系具有更高的信噪比。因此,作者根据过去5年的基本面数据训练一个深度神经网络来预测未来的基本面数据,
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收益的可预测性本文分析了荷兰、英国和美国市场近四百年来的股价和分红情况,结果表明:
(1)股息率对股票收益率和股利增长率都有一定的预测能力,但是在年之后,股息率对股利增长率的可预测性消失了,这表明早期分红信息对于价格变动更为重要。
(2)1945年之后贴现率对股价变动的影响更为显著,
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因子如何复合——自上而下及自下而上的指数构建方法本文讨论了构建多因子指数的两种不同方法——自上而下的因子配置方法和自下而上的因子选择方法。自上而下的多因子指数使用单个因子指数作为其基础构建模块,并按给定的比例合成多因子指数。在这种指数中,各成分的权重反映了它们对潜在因子的暴露程度。其主要
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先前的外发报告《基于回撤率控制的仓位管理及择时策略》中阐述了单一维度的回撤调整引理(Drawdrown Modulation Lemma)的原理,并应用于沪深 300等指数证实其有效性。该引理可扩展到多维证券的组合当中去,然而涉及多维优化问题求解最佳γ
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1. 通胀下的动态资产配置
文献来源:*Michael J. Brennan and Yihong Xia, Dynamic Asset Allocation under Inflation, The Journal of Finance, Vol. 57, No. 3 (J
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本文探究了中国市场上IPO审批是否会对现有股票产生影响。利用中国IPO审批制度作为自然实验,本文发现IPO批文会对现有的股票产生负向的影响。这种价格影响体现为均衡价格的漂移,而且在与该IPO相关程度较高的公司上的体现更加明显。这些结果
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本文借鉴Rhodes-Kropf,Robinson和Viswanathan(2005)中的方法,将账面市值比分解为市值与内在价值比、内在价值与账面比,并在此基础上研究估值因子风险溢价的来源。我们发现:1)市值与内在价值比驱动着所有的
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2017年初以来随着金融监管的加强,市场逐渐回归基本面,在一定程度推动了以价值和质量类因子为代表的基本面 Alpha 因子的复兴,而当前的多因子体系对上市公司基本面,特别是财务数据的挖掘还不是很充分。作为“猎金”系列报告的第十八篇,我们聚焦于上市公司财务数据,通过对上市公司竞争优势的定量
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寻找高性价比标的,投资便宜的好公司。我们在前期的研究中发现,不同种类的资产在长周期中,表现出风险与收益的一致性,但在不同的生命周期阶段,并不是总能体现出高风险者高收益。以在资产估值摆动过程中,我们可以寻找潜在风险较低且回报较高的时刻。同样,在
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本文作者提供了新的证据,表明在疲软对冲基金市场盈利者方能持久盈利,但在强劲的市场中获利者无法持久。具体而言,作者根据不同对冲基金行业的整体回报水平构建了两个绩效指标—RET_DOWN和RET_UP。经过风险调整后,RET_
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本报告以截止2017年年底的市场情况为背景,区分、识别ESG基金,跟踪其增长和发展情况,并且从ESG评级和投资表现方面对这些基金进行评估。基于目前ESG基金的数量、资产类别和投资风格越来越丰富,以及比较有竞争力的基金业绩,个人投资者越来越容易找到满足他们
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本文呈现了迄今为止对中国商品期货投资最全面的研究成果。我们记录了一些被现存文献忽略的制度设置。研究发现,纯多头策略带来的经济回报很低。在测试的12种多空策略中,动量和期限结构策略在近远月合约、低流动性市场和多品种选择的大宗商品投资领域产生了统计显著的
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本策略面向有市场风险控制目标并以获得绝对收益回报为目标的FOF基金。我们介绍的VaRBlack-Litterman模型将VaR测度以及交易限制(分散化、买入限制、流动性、行情等限制)等因素均考虑在内,是一个
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本文基于存在时间较长的基金产品,通过划分不同市场状态以及自助抽样的统计对比分析,研究基金持续跑赢市场靠的是管理能力还是运气。实证研究表明,在不同市场状态下,业绩表现较好基金的alpha具有一致性,且其收益分布为非正态分布,更易获取正
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本文提出劳动报酬比例是一个影响横截面预期收益差异的重要因素。人工费用的相对大小及刚性决定了经营杠杆的形式,本文将其称为劳动杠杆。 我们推导了劳动杠杆存在的条件,该模型为使用公司劳动报酬比例衡量劳动杠杆提供了理论支撑。本文定义了三个衡量劳动报酬比例的
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以因子等权配置的多空组合作为基准,该基准2018年2月多空收益差为1.16%,自2016年以来的多空累计收益为19.12%,月最大回撤为-0.23%。
最近3个月基本面因子表现最为稳定,反转类因子中的细分因子表现不
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以因子等权配置的多空组合作为基准,该基准2018年1月多空收益差为1.40%,自2016年以来的多空累计收益为17.75%,月最大回撤为-0.23%。
最近3个月成长因子和换手率因子表现最为稳定,盈利因子在11月出
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因子多空收益整体表现以因子等权配置的多空组合作为基准,该基准2018年2月多空收益差为1.16%,自2016年以来的多空累计收益为19.12%,月最大回撤为-0.23%。
最近三月因子IC系数表现最近3个月基本面因子表现最为稳定,反转类因子中的细分因子表现不一,估值因子在12月和
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以因子等权配置的多空组合作为基准,该基准2017年12月多空收益差为0.35%,自2016年以来的多空累计收益为16.13%,月最大回撤为-0.23%。
最近3个月成长因子和换手率因子表现最为稳定,盈利因子在11月
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利用 CART 决策树选股 机器学习在金融领域有着非常广泛的应用,本文将 CART 决策树算法应用于选股模型之中。决策树模型相比于传统的线性模型或者判别分析其优势在于能解释模型中的非线性关系以及变量之间相互依赖的现象。本文以罗素 1000 指数中科技板块的选股为例,作者展示了 CART
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本文研究了金融、会计和经济学期刊中的97个因子,用每个因子分组多空收益率来比较不同时期(样本内,样本外,出版后)因子的预测效果。实证结果显示出版后的因子收益预测性出现显著的衰减。而且样本内因子组合收益越高,其出版后的下跌幅度就越大,而套利成本较高
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策略回测效果如何评估? 量化实践中的过拟合问题一直饱受诟病,我们尝试梳理学术前沿对该领域的思考。在最新的学术文献中,不少学者已经开始反思学术界各类α因子是否只是数据挖掘的产物,一些文章开始提出一个更加严格规范的α因子挖掘框架。我们选取了一篇颇具代表性的论文,借鉴其中关于克服回测过
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盈余公告收益(EAR)刻画了市场对于公司业绩公告中包含的预期外信息的反应情况。EAR的多空收益年化能够达到7.55%,比传统度量业绩超预期的标准化预期外盈利(SUE)因子的多空收益高1.37%。并且EAR和SUE的收益贡献是相对独立的,两因子复合后能够达到1
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