因子敞口上限对优化组合的影响-海通证券-20180925
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摘要
多因子模型通常由收益预测和风险控制两部分组成，风险模型中的限制条件可选种类多，常见的有跟踪误差、风险因子敞口、个股权重、行业、风格等，投资者通常根据自身的收益风险需求选择特定的限制条件。
本文主要考察因子敞口上限的设定对优化组合的影响。
在风险控制模型中，因子敞口上限的设置会同时影响优化组合的收益和风险
上限越大，组合超额收益越高；同时回撤和跟踪误差也越大。组合收益风险比的大小，则取决于收益和风险指标的相对增幅。敞口上限对不同标的指数优化组合超额收益的影响存在差异，敞口上限增加，沪深300优化组合超额收益增幅相对较小，而中证500优化组合超额收益增幅则相对较大。
沪深300指数和中证500指数特征的不同，使得增加因子敞口上限对优化组合超额收益的影响不同
在风险控制组合的构建过程中，最终得到的组合在各个因子上的暴露并不一定会达到预先设定的敞口上限。而决定超额收益的是组合的实际暴露，而非预先设定的敞口上限。从这个角度来看，由于沪深300指数行业市值分布较为集中，为满足行业中性的限制，即使增加因子敞口上限，优化组合在很多因子上的暴露也并不一定增加，因此超额收益增幅有限。而对于中证500指数，行业市值分布和个股数分布无明显差异，行业中性对优化组合约束性相对较小。敞口上限增加，优化组合在很多因子上的实际暴露均相应增加，因此超额收益增幅相对较大。
有效因子种类越多，每个因子对组合收益的相对贡献越小，最终得到的优化组合实际达到的敞口也相对更低
因此当有效因子数相对较少时，降低敞口上限会大比例减少优化组合的收益；而当有效因子逐渐增加时，降低敞口上限对优化组合超额收益的影响则相对较小。
滚动确定因子敞口上限。预先设定一个相对较大的因子敞口上限，考察过去一段时间在该上限下的优化组合实际达到的敞口，将此实际敞口的平均水平作为最新一期敞口上限的设定值。这一滚动设定敞口上限的方法灵活性较高，且更为合理，在不同收益率预测模型下都能获得一个相对较优的收益表现。
正文
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