汇聚财智 共享成长 不要迷恋Alpha ——从“三因子模型”的角度.

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1 汇聚财智 共享成长 不要迷恋Alpha ——从“三因子模型”的角度

2 目 录 一、Alpha 真的存在么？ 二、利用三因子模型获取超额收益 三、Beta可预测么？ 四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益

3 一、Alpha 真的存在么 如下投资组合

4 一、Alpha 真的存在么 组合状况 交易代码 股票简称 年化Alpha Beta 000925 众合机电 24.5583% 0.8670
600093 禾嘉股份 % 0.9704 600553 太行水泥 % 1.2273 600074 中达股份 % 0.9752 000909 数源科技 % 1.1101 000532 力合股份 9.9229% 1.1123 600108 亚盛集团 5.7168% 0.9612 000665 武汉塑料 % 1.0450 600856 长百集团 % 1.2808 600746 江苏索普 2.8638% 1.0647 600745 中茵股份 3.4202% 0.9909 600731 湖南海利 % 1.0024 600185 格力地产 4.1822% 1.1596 000663 永安林业 % 1.0483 600734 实达集团 % 1.0029 600248 延长化建 6.7971% 1.1492 000150 宜华地产 8.2883% 1.2240 600165 宁夏恒力 8.8051% 0.9855 000975 科学城 2.2180% 1.0286 600225 天津松江 % 1.1444 均值 8.4844% 1.0675

5 一、Alpha 真的存在么 组合状况 单因子模型 多因子模型 交易代码 股票简称 年化Alpha Beta 年化 Alpha 市场因子
大小盘因子 高低估值因子 000925 众合机电 % 0.8670 % 600093 禾嘉股份 % 0.9704 % 0.8605 600553 太行水泥 % 1.2273 % 1.1283 600074 中达股份 % 0.9752 % 0.8582 000909 数源科技 % 1.1101 % 1.0183 000532 力合股份 9.9229% 1.1123 % 1.0389 600108 亚盛集团 5.7168% 0.9612 % 0.9154 000665 武汉塑料 % 1.0450 % 0.9268 600856 长百集团 % 1.2808 % 1.1003 600746 江苏索普 2.8638% 1.0647 % 0.9396 600745 中茵股份 3.4202% 0.9909 % 0.8684 600731 湖南海利 % 1.0024 % 0.8553 600185 格力地产 4.1822% 1.1596 % 1.0703 000663 永安林业 % 1.0483 % 0.9873 600734 实达集团 % 1.0029 % 0.9820 600248 延长化建 6.7971% 1.1492 % 0.9328 000150 宜华地产 8.2883% 1.2240 % 1.0800 600165 宁夏恒力 8.8051% 0.9855 % 0.9016 000975 科学城 2.2180% 1.0286 % 0.9560 600225 天津松江 % 1.1444 % 1.1351 均值 8.4844% 1.0675 % 0.9711

6 一、Alpha 真的存在么 关于Alpha 的思考 Alpha从何而来 低估值？ 高增长率？ 高现金流？ Alpha稳定么？
只是某一阶段的市场偏好？

7 目 录 一、Alpha 真的存在么？ 二、利用三因子模型获取超额收益 三、Beta可预测么？ 四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益

8 二、利用三因子模型获取超额收益 为什么要选择多因子模型 更清晰的刻画 黑箱

9 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子 足够的维度刻画 一定的经济意义 避免多重共线性 多重共线性和维度的矛盾

10 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子——多重共线性 沪深300 中证100- 中证500 周期- 非周期 中小板 价值- 成长
高市净率- 低市净率 活跃股指数- 大盘指数- 小盘指数 高市盈率- 低市盈率 1.0000 0.1493 0.1455 0.1187 0.1590 0.1230 0.0344 0.0549 0.1212 0.2244 0.0639 0.8308 0.8044 0.8532 0.7970 0.7741 0.8975 0.6048 高市盈率-低 市盈率

11 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子——多因子的拟合能力

12 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子——还剩多少Alpha？

13 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子——因子分布图

14 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子——大小盘因子

15 二、利用三因子模型获取超额收益 选择合适的因子——估值因子

16 二、利用三因子模型获取超额收益 因子模型的效果 理论上的收益 2005年1月-2010年8月 周调仓
Beta的估计：所有A股对上述三个因子的普通最小二乘回归 后验的因子每周走势 动态的构建一个包含20只股票的组合 交易成本按1%计算，构建了40只股票的缓冲池

17 二、利用三因子模型获取超额收益 因子模型的效果

18 二、利用三因子模型获取超额收益 因子模型的效果——收益倍数

19 目 录 一、Alpha 真的存在么？ 二、利用三因子模型获取超额收益 三、Beta可预测么？ 四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益

20 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 使用全部历史数据的普通最小二乘 滚动窗口型的普通最小二乘 基于状态空间的kalman滤波方法
异方差的GARCH方法

21 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 全历史数据最小二乘 滚动窗口最小二乘

22 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 均值回复型的状态空间模型

23 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 均值回复型的状态空间模型

24 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 均值回复型的状态空间模型-----Kalman滤波

25 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 均值回复型的状态空间模型-----参数估计 Kalman滤波一步预测的似然函数最大化 正态假设下

26 三、Beta可预测么？ 预测Beta的方法 均值回复型的状态空间模型-----beta预测流程 参数估计：每10周更新一次参数

27 三、Beta可预测么？ 不同方法计算的beta值的波动性-----市场因子

28 三、Beta可预测么？ 不同方法计算的beta值的波动性-----大小盘因子

29 三、Beta可预测么？ 不同方法计算的beta值的波动性-----市净率因子

30 三、Beta可预测么？ 不同的因子预测准确性下的收益 2006年1月-2010年8月 周调仓 三个因子的预测准确度假定同时变化
动态的构建一个包含20只股票的组合 交易成本按1%计算，构建了40只股票的缓冲池 模拟次数为100

31 三、Beta可预测么？ 不同的因子预测准确性下的收益

32 三、Beta可预测么？ 预测的beta和实际的因子----20周滚动OLS

33 三、Beta可预测么？ 预测的beta和实际的因子----全部历史数据OLS

34 三、Beta可预测么？ 预测的beta和实际的因子----均值回复的状态空间方法

35 目 录 一、Alpha 真的存在么？ 二、利用三因子模型获取超额收益 三、Beta可预测么？ 四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益

36 四、因子可预测么？ 如何预测因子的变动 市场因子：市场择时——永恒的话题 大小盘因子：大小盘择时——均值回复的陷阱
估值因子： 高低估值——趋势性最弱 市场判断：大盘趋势不向上，或者上升指数小于10，不买 大小盘因子：中证500<75且中证100>50,买中证100 估值因子：高估值上升指数-低估值上升指数<10，且低估值上升指数<70，买高估值的

37 四、因子可预测么？ 市场因子预测效果 市场判断：大盘趋势不向上，或者上升指数小于10，不买

38 四、因子可预测么？ 大小盘因子预测效果 大小盘因子：中证500<75且中证100>50,买中证100

39 四、因子可预测么？ 估值因子预测效果 估值因子：高估值上升指数-低估值上升指数<10，且低估值上升指数<70，买高估值的

40 四、因子可预测么？ 估计的因子和全样本的Beta

41 四、因子可预测么？ 估计的因子和全样本的Beta——超额收益倍数

42 三、Beta可预测么？ 对不同因子准确度的依赖 2006年1月-2010年8月 周调仓 考虑一个或两个因子时，其他因子的准确度设为50%
动态的构建一个包含20只股票的组合 交易成本按1%计算，构建了40只股票的缓冲池 模拟次数为100

43 三、Beta可预测么？ 对不同因子准确度的依赖

44 三、Beta可预测么？ 对不同因子准确度的依赖----市场因子和大小盘因子

45 三、Beta可预测么？ 对不同因子准确度的依赖-----市场因子和市净率因子

46 三、Beta可预测么？ 对不同因子准确度的依赖 大小盘因子和市净率因子

47 目 录 一、Alpha 真的存在么？ 二、利用三因子模型获取超额收益 三、Beta可预测么？ 四、因子可预测么？
五、预测三因子模型的超额收益

48 五、预测三因子模型的超额收益 实际运用遇到的问题 预测 调仓频率——缓冲池 加权方式

49 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有50只股票，100只缓冲池，1%成本

50 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有50只股票，100只缓冲池，1%成本

51 五、预测三因子模型的超额收益 不同权重因子的影响

52 五、预测三因子模型的超额收益 不同权重因子的影响——50只组合

53 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有10只股票，20只缓冲池，1%成本——选股数量的影响

54 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有20只股票，40只缓冲池，1%成本——选股数量的影响

55 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有10只股票，20只缓冲池，0.5%成本——交易成本的影响

56 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有20只股票，40只缓冲池，0.5%成本——交易成本的影响

57 五、预测三因子模型的超额收益 周换仓，持有50只股票，100只缓冲池，0.5%成本——交易成本的影响

58 分析师介绍 俞文冰，CFA，同济大学数学系统计学专业本科，上海财经大学统计学研究生，曾在中海基金负责产品设计，风险控制和金融工程研究工作，目前长江证券研究所担任金融工程研究员。曾获得深交所第八届会员单位与基金公司研究成果评选投资策略类二等奖。 重要申明 长江证券系列报告的信息均来源于公开资料，本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不 保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。本公司已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结 论和建议仅供参考，不代表对证券价格涨跌或市场走势的确定性判断。报告中的信息或意见并不构成所 述证券的买卖出价或征价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 本公司及作者在自身所知情的范围内，与本报告中所评价或推荐的证券没有利害关系。本公司及其所属 关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或者争取 提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务。 本报告版权仅为本公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引 用、刊发，需注明出处为长江证券研究部，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。

59 俞文冰 汇聚财智 共享成长 Tel: 86 21 6321 9519 Email:
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