与分层测试法不同,回归法测试时,因子可以不进行中性化处理,只进行异常值处理和标准化(zscore)处理,将中性化的过程包含在测试过程中。 方法说明 每一期,对全样本做一次回归,回归时将本期到下一期的股票收益率作为因变量,当期的因子暴露值作为自变量,同时考虑到市值中性和行业中性,加入行业虚拟变量和市值变量作为自变量...
比较常用的多因子回归模型是截面回归,简单来说就是在一个时间截面做回归,具体来说,就是在一个时间截面,用资产的收益率作为因变量,不同因子的值作为多个自变量,进行多元线性回归,得到回归系数(即为因子收益率)和截距。 其实,就是使用了一个简单的公式:y=ax+b。资产的收益率作为因变量y,因子值作为自变量x,多个因...
一般有两种方法--- 打分法和回归法。 打分法就是自行确定每个因子的系数,例如量化分析师的Python日记【第14天:如何在优矿上做Alpha对冲模型】网页链接中,对因子NetProfitGrowRate、ROE、RSI进行了打分法 代码第60行:weight = np.array([0.4, 0.3, 0.3]) # 信号合成,各因子权重 而回归法就是利用历史数据去拟合...
因子得分的估计是因子分析的一个重要步骤,可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。 二、因子得分的回归估计法原理 因子得分的回归估计法是将因子分析后得到的共同因子进行回归分析,利用原始变量与共同因子之间的线性关系,建立回归方程来估计因子得分。通过回归分析,可以得到每个个体在共同因子上的得分,使得这些得分能够...
在石川等人所著的 《因子投资-方法与实践》中提到了三种回归方式,“时序回归”,“截面回归” 和 Fama-MacBeth 回归,可以用于多因子回归处理,而多因子回归又可以用来对股票进行 “定价”,即对投资组合的未来收益进行 “归因”。实际在这些回归的文字论述上,就笔者个人体验而言,多少有点晦涩,作为一个理科生,尤其是物...
回归法是多因子模型中另一种常用的评价方法。该方法通过建立一个回归模型,来分析各个因子对投资组合收益的影响程度。回归模型可以用来描述投资组合收益和各个因子之间的关系,进而对投资组合进行评估。在回归模型中,投资组合收益被视为因变量,各个因子被视为自变量。通过求解回归系数,可以知道各个因子对投资组合收益的贡献程...
回归法多因子策略的优点是可以通过回归分析提取多个因子的影响效果,较为准确地估计股票的预期收益。同时,该策略相对简单易懂,容易实施。然而,回归法多因子策略也存在一些局限性。一方面,该策略假设因子与股票收益之间的关系是线性的,忽视了非线性关系的影响。另外,该策略可能会受到数据样本选择的影响,不同的样本可能导致...
构建多因子选股模型主要有两种方法:打分法和回归法。 本文针对这两种方法详细分析。 一、打分法 所谓打分法,就是根据各个因子的大小对股票进行打分,然后按照一定的权重加权得到一个总分,最后根据总分再对股票进行筛选。 打分法的优点是相对比较稳健,不容易受到极端值的影响。但是打分法需要对各个因子的权重做一个相对比...
回归法是首先根据过去股票的收益率对多因子进行回归,得到一个回归方程,然后将最新的因子值代入方程中,得到一个对股票未来收益的预期,最后再以此为依据进行选股,并对模型有效性和收益率进行评价。不同股票对因子敏感性各异,回归法的优势在于能够及时调整股票对各因子的敏感性,但同时回归法也易受极端值影响,在股票对因...
五因子模型回归法的优点包括能够处理包含多个变量的复杂数据集、能够容纳不同类型的变量,以及具有可解释性,使研究人员能够深入了解数据的潜在结构。然而,它也有局限性,例如需要仔细考虑因子的选择,以及如果实施不当可能导致过拟合。 Overall, the five-factor model regression method provides a powerful tool for explor...