一、多因子模型

        多因子模型是通过多个因子的线性组合来解释某个资产的收益情况。一般的因子模型具有下列形式:

        该模型类似于线性回归拟合函数。其中X也可以是某些指标而不是某个资产。


二、关于Beta

        一个资产关于其他资产所谓的beta就是上面模型中的beta系数。例如,我们将平安银行的股票对沪深300指数和上证指数进行回归所用到的模型就是其中有两个beta,前一个是平安银行股票在沪深300指数上暴露的beta,后者是该股票在上证指数上暴露的beta。 我们通常所说的beta,是相比于某种基准指数而言的beta,该文以沪深300指数作为基准。


三、风险暴露

        更一般的,所谓的beta系数就是你持有某种资产说承担的风险程度(非系统性风险)。如果某种资产相比于沪深300指数具有很高的beta值,那么表明该资产在市场行情较好时会获得更好的收益;反之,如果市场很差那么该资产的收益会更差。我们希望我们有价值的策略尽可能具有很小的beta值。这也意味着我们的策略收益率几乎全部来源于模型中的alpha,并且独立于其他因素。


四、风险管理

        为了降低由于其他不确定因素造成的风险我们有必要进行风险管理。在实际操作中对冲是一种管理风险的有效方式。


   对冲

      如果我们假定我们的资产组合收益依通过如下线性关系赖于市场:,那么我们就可以卖空(如果允许的话)平安银行的股票来对冲该beta风险。其中做空股票的价值为-beta*DV,其中DV是该资产组合的价值。如此,我们将会得到资产组合的收益率为alpha,并且没有市场风险。


  市场中性

        当我们的策略具有beta为0时,那么我们就说该策略是市场中性的。


 参数估计问题

       这里的一个就说随着时间的推移,组合的beta值并不是不变的。因此做空股票的数量也就不可能精确等于资产组合所需要对冲的值。在实际操作中完全对冲beta也是很困难的。