风险管理

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深度了解易方达量化投资团队，大咖解读量化投资趋势与方法

• 官泽帆：易方达基金量化投资部资深基金经理
• 徐德晖：易方达基金量化投资部基金经理助理
• 婷 婷：易方达基金

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问题

想实现如下功能： 特征A：判断5日均线>10日均线，记1，否则计-1 特征B：sum(‘A’,10) 记录10天内5日大于10日的天数

如果a用where(ta_sma_5_0>=ta_sma_10_0,1,-1) ,则B无法sum; sum(int(‘A’),10), invalid function: int 转换也不让用

请问该如何实现这个特征呢？

摘要

资产价格的跳跃已经被认为是许多金融和经济决策的重要因素，例如投资组合重新平衡、衍生品定价以及风险度量和管理。股票价格的大幅波动可能与市场上重要的信息流(如超预期收益)有关，这一直观的想

摘要

本篇报告主要解决了以下三个问题：

1、传统选基框架存在什么问题以及该如何调整？

2、该从哪些角度给基金经理贴标签？

3、特定风格下，该怎么优选基金经理？

传统选基框架可通过基金经理优选弥补传统的选基框架存在问题，同一基金经理在管的多只基金无论是在业绩还是持仓方面都呈现高度相似性，造成基金层面的信息冗余，这时“选人”相较于“选基”能过滤掉重复信息，起到信息降维的作用。

此外，基金经理更迭频率快，频繁的更换基金经理会造成基金风格出现出现短期不稳定的问题，在这一过程中研究基金经理本身是更加稳定的切入角度。

基金经理具备哪些稳定的特征？

我们从5个方面来对基

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摘要

文献来源：LaBella, Michael J., Josh Russell, and Dmitry Novikov. "THE DEVIL IS IN THE DETAILS: THE DIVERGENCE IN ESG DATA AND IMPLICATIONS FOR RESPONSIBLE INVESTING." (2019).

推荐原因：如今，预计有30万亿美元的资产将环境，社会或公司治理（ESG）方面的数据纳入考虑，然而问题仍在于责任投资是否只是传递认知价值，还是能够真正提高整体风险/回报。这个问题之所以难以回答主要是因为缺乏标准化的ESG定义和衡量方法。在

摘要

文献来源：Demiguel V, Gil-Bazo J, Nogales F J, et al. Can Machine Learning Help to Select Portfolios of Mutual Funds?[J]. Social Science Electronic Publishing, 2021.

推荐原因：众所周知，事先确定未来表现优异的共同基金是一项困难的任务。本文基于大量投资者容易获得的基金特征数据，利用机器学习方法训练提升其预测能力。研究发现，利用1980年至2018年期间美国股票型基金的数据，基于机器学习方法构建的基金组合，经风险调整

文献来源：JEAN-NOËL, BARROT ERIK LOUALICHE, JULIEN SAUVAGNAT. January 2016. "The Globalization Risk Premium." The Journal of Finance

推荐原因：我们研究全球化如何反映在资产价格中。我们使用运费来衡量美国公司对全球化的影响。低运费成本行业的公司风险溢价为7.8％，这表明他们的现金流与美国投资者的边际效用呈负相关。为了理解这种全球化风险溢价的起源，我们建立了贸易和资产价格的动态一般均衡模型。我们发现这种溢价源自进口竞争触发的最低效企业被取代的风险。这表明外国生产率的冲击发生在

摘要

文献来源：Byrd, David, Sourabh Bajaj, and Tucker Hybinette Balch. "Fund Asset Inference Using Machine Learning Methods: What’s in That Portfolio?." The Journal of Financial Data Science 1.3 (2019): 98-107.

推荐原因：

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文献来源：Noël Amenc, Mikheil Esakia, Felix Goltz and Ben Luyten. Macroeconomic Risks in Equity Factor Investing.The Journal of Portfolio Management, 2019: jpm. 2019.1. 092.

推荐原因：本文旨在探讨宏观经济的风险对因子收益的影响。作者提出了一套寻找代表宏观经济预期的状态变量的方法，并发现选取的变量对因子收益的影响是显著的，并能反应经济预期的变化。作者还发现选取相关性较低的因子在一些情况下也不能很好的对冲宏观风险，理解宏观风险的逻辑才

摘要

文献来源：David E. Rapach, Jack K. Strauss, Jun Tu and Guofu Zhou. "Industry Return Predictability: A Machine Learning Approach." The Journal of Financial Data Science, Summer 2019, 1 (3) 9-28.

推荐原因：在整体经济环境中，利用滞后行业的收益，使用机器学习工具分析行业收益的可预测性。通过对后选推断和多重测试的控制，发现了行业收益可预测性的重要样本内证据。金融行业、大宗商品和材料生产行业的滞后

文献摘要

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利，但是这些分析师的研究依然没有获得充分利用。主要原因在于基金经理会选择性采纳分析师的建议，从而使得能力利用不足。

关于公式化价值投资方法的事实

“价值投资”越来越多地被量化投资策略所采用，此类策略将常用的基本指标(如账面价值、收益)与市场价格的比率加以利用，但

摘要

文献来源：Uhl M. W., Pedersen M., Malitius O. What’s in the News? Using News Sentiment Momentum for Tactical Asset Allocation [J]. Journal of Portfolio Management, 2015, 41(2): 100-112.

推荐原因：新闻和新闻情绪常常影响金融市场和资产价格。投资者普遍能认识到这一点，但很少有人利用新闻蕴含的新闻情绪来预测市场走势，并构建alpha策略，更不用说在实操中用它进行战术性资产配置了。为填补这一空白，作者

摘要

文献来源：Ron Alquist, Andrea Frazzini, Antti Ilmanen, Lasse Heje Pedersen. Fact and Fiction about Low-Risk Investing[J]. The Journal of Portfolio Management. May 2020, 46 (6) 72-92.

推荐原因：过去10年里，包括股票和其他资产在内的低风险投资受到了广泛关注。本文指出了关于低风险投资的五个事实和五个误区。

事实是：低风险投资

1. 历史收益一直很高；
2. 样本外表现也非常可观；
3. 在许多国

摘要

文献来源：Kaiser, Lars. "ESG integration: value, growth and momentum." Journal of Asset Management 21.1 (2020): 32-51.

推荐原因：本文提供了在与主流积极投资风格相结合后ESG整合的财务有效性结果。具体来说，本文证明了美国和欧洲的价值型、成长型和动量型投资者可以在不牺牲财务业绩的情况下提高其投资组合的可持续性业绩。至于股票在风格方面的划分，我们是建立在晨星风格箱基础上的，以便更准确地反映股票的价值或成长特征，而不是依赖单一的条件筛选，如账面市值。通过构建规模和行

报告摘要

目前还没有一个被普遍接受的理论来解释企业自愿披露ESG报告的做法，但合法性理论是目前ESG文献中的主导观点。合法性理论认为，如果管理层认为这些活动是企业所处的社会所期望的，那么企业就会自愿将这些活动进行报告，比如披露特定的ESG信息项目。

面板数据回归

本文对2005年至2017年的亚洲上市企业进行研究，从彭博ESG数据库获得2005-2017财年1244家公司的ESG披露得分信息，经济表现、盈利能力、杠杆率和规模等公司特征的数据来自汤森-路透。得到的截面模型结果表明，具有高经济表现、高盈利能力、高杠杆率和较大规模的亚洲企业更注重ESG披露。这些与社会知名

报告摘要

A股和H股市场概览

A股市场在过去10年无论在股票数量还是在总市值方面都呈现出极强的增长性，H股市场也同样增长速度较快，但总体慢于A股市场。

在所有A/H同时上市的股票中，金融公司占据其中的大多数，且绝大多数A/H股同时上市的公司中，其A股上市地点为上交所。

对于A/H同时上市的公司来讲，平均来看，其A股总市值是H股总市值的2-3倍，但H股的自由流通市值比A股的自由流通市值更高。

A/H股价格差指标

我们采用面板回归对A/H价格比的影响因素进行分析，发现上市公司所属行业、市值大小、时间区间对A/H价格都有显著的影响，其中金融行

摘要

这是最近在Quora上的一个提问：

Is stochastic math and Brownian motion still important to quantitative hedge funds? Is it all about AI and machine learning now？

机器学习算法大流行的时代，传统的量化金融理论，如随机过程、布朗运动等在量化对冲基金还重要吗？这本质上还是Q-Quant与P-Quant发展的问题。在这个问题下面，很多网友给出了很精彩的回答。

正文

▌Aaron Brown

很多量化投资策略都是基于非常简单的数学。复杂的工具往

摘要

文献来源：Lin, Wenguang, and Gary C. Sanger. "Is smart beta still smart under the lens of the diversification return?." The Journal of Portfolio Management 47.1 (2020): 29-39.

推荐原因：分散化收益是一种关于组合收益的统计量，它可以在很大程度上解释投资组合的收益率。同时，一些关于Smart Beta策略的测试结果引发了人们对相关策略的极大兴趣；大量的研究结果表明，Smart Beta策略，在组合构建过程中，通

摘要

文献来源：Blitz, David. Hanauer, Matthias. Settling the Size Matter: The Journal of Portfolio Management Quantitative Special Issue 2021, 47 (2) 99-112.

推荐原因：规模溢价自被发现已有近四十年，然而规模因子的alpha一直很微弱，但是当控制质量因子(quality-versus-junk)暴露时，因子似乎又恢复了活力。本文发现，在美国市场，规模因子对质量因子回归后呈现出非常显著的alpha，然而超额收益主要由质量因子的空头端驱动，

摘要

文献来源：Leippold, M., Wang, Q. & Zhou, W. (2021). Machine-Learning in the Chinese Stock Market. Journal of Financial Economics.

推荐原因：随着机器学习在金融和经济领域的应用迅速兴起，越来越多的学者利用机器学习工具研究股票的截面和时间序列预测。而中国股票市场历史较短，制度依然处于不断完善的阶段，有着自身的特殊性。本文根据中国市场的特征构建了一个全面的股票收益预测因子集，并利用几大流行的机器学习算法进行实证分析。经过CSPA条件预测能力检验，作者发现神经

导读

1. 作为西学东渐--海外文献推荐系列报告第一百三十五篇，本文推荐了Rattray S等人于2020年发表的论文《Strategic Rebalancing》。
2. 机械式的再平衡投资策略（每月或每季度重新分配到固定投资组合权重）是资产配置中调整权重的常用方法，虽然可以避免将资产过度集中到某一类资产，但是也有不足之处。本文对再平衡策略进行了详细的分析，提出并证实了再平衡策略的负凸性。更重要的是，作者通过实证分析发现趋势敞口呈正凸性，因此可以通过配置趋势敞口有效抵消再平衡策略带来的负凸性，对投资组合管理有很大参考价值。文章给出两种配置趋势敞口的方式，测试结果表明配置趋势敞口可以在

摘要

文献来源：Peltomäki, Jarkko, and Janne Äijö. "Where Is the “Meat” in Smart beta Strategies?." The Journal of Wealth Management 20.3 (2017): 24-32.

推荐原因：本文采用来自MSCI的四只Smart beta策略指数和一只基准指数作为研究对象，使用PCA方法对指数进行策略分解。从分解结果来看，等权和价值加权策略对投资组合的业绩影响相对较小。从实证结果来看，基本面指数向价值倾斜，为实现价值溢价提供了投资工具。对比全球、EAFE（欧洲、澳大拉西