第14章量化投資與信息比率課件

amanzyl@163.com第14章

量化投資與信息比率14.1

量化投資的基本概念14.2

信息比率的定義14.3

信息比率的應(yīng)用14.4

信息比率與其他比率的比較14.5

α的預測與前瞻信息比率amanzyl@163.com第14.1量化投資的基本概念amanzyl@163.com

量化投資的基本概念1.

CAPM回顧2.

基準組合3.

積極收益與積極風險4.

殘余收益與殘余風險5.

殘余收益與積極收益的關(guān)系amanzyl@163.com量化投資的基本概念1.Camanzyl@163.com

是指運用嚴密的數(shù)量方法和嚴格的程序進行分析來打敗市場,獲得高于市場收益的投資方式該理論促使積極投資管理轉(zhuǎn)向了消極投資管理

基本概念amanzyl@163.com是指運用嚴密的數(shù)量方法amanzyl@163.com

CAMP回顧

amanzyl@163.comCAMP回顧

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基準組合類似理財產(chǎn)品的條款中會規(guī)定組合管理人的報酬取決于其組合收益是否優(yōu)于指定的基準組合基準組合是量化投資者應(yīng)當選擇的參考物amanzyl@163.com基準組合類似理財產(chǎn)品的條款中amanzyl@163.com

積極收益與積極風險量化投資者并不關(guān)心總風險,而是關(guān)心相對的風險rB：基準組合的超額收益率rP：投資組合的超額收益率積極收益：rP-rB

amanzyl@163.com積極收益與積極風險量化投資者amanzyl@163.com

殘余收益與殘余風險

amanzyl@163.com殘余收益與殘余風險

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殘余收益與積極收益的關(guān)系

amanzyl@163.com殘余收益與積極收益的關(guān)系

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信息比率的定義——后驗信息比率信息比率是平均殘余收益與殘余風險的比率

amanzyl@163.com信息比率的定義——后驗信息比amanzyl@163.com

信息比率的定義——前驗信息比率前瞻信息比率是每承擔單位年化殘余風險能夠獲得的年化殘余收益的預期值

amanzyl@163.com信息比率的定義——前驗信息比amanzyl@163.com

信息比率的應(yīng)用1.

殘余邊界2.量化投資的目標——增加值最大化3.

最優(yōu)化amanzyl@163.com信息比率的應(yīng)用1.殘余邊amanzyl@163.com

殘余邊界amanzyl@163.com殘余邊界amanzyl@163.com

量化投資的目標——增加值最大化amanzyl@163.com量化投資的目標——增加amanzyl@163.com

最優(yōu)化amanzyl@163.com最優(yōu)化amanzyl@163.com

信息比率與其他比率的比較

信息比率和t統(tǒng)計量β=0時的信息比率amanzyl@163.com信息比率與其他比率的比較amanzyl@163.com

信息比率和t統(tǒng)計量信息比率和α值的t統(tǒng)計量具有相似性

amanzyl@163.com信息比率和t統(tǒng)計量信amanzyl@163.com

β=0時的信息比率基金的β值略微偏離于零,計算基金的信息比率使用公式:

amanzyl@163.comβ=0時的信息比率基amanzyl@163.com

α的預測與前瞻信息比率

α預測的經(jīng)驗法則

經(jīng)驗法則的應(yīng)用amanzyl@163.comα的預測與前瞻信息比率amanzyl@163.com

α預測的經(jīng)驗法則量化投資的本質(zhì)就是預測

amanzyl@163.comα預測的經(jīng)驗法則量amanzyl@163.com

經(jīng)驗法則的應(yīng)用1.股票消息2.上漲/下跌的預測3.買入和賣出消息4.前瞻信息比率amanzyl@163.comamanzyl@163.com

股票消息假設(shè)股票超額收益的波動率為20%,還需要知道IC和z評分。一般情況下,把信息和超額收益做相關(guān)系數(shù)而求得IC。但有些時候,某些消息比較難量化,因而可以分析消息來源的歷史記錄amanzyl@163.com股票消息假設(shè)股票超amanzyl@163.com

上漲/下跌的預測對未來股票是上漲還是下跌做出預測,這個預測是定性的原始預測。我們可以對上漲預測賦值為+1,對下跌預測賦值為-1,這就得到原始的z評分amanzyl@163.com上漲/下跌的預測對amanzyl@163.com

買入和賣出消息對于某些股票買入和賣出的消息,則可以預測這些股票的α值。首先,我們假定這個分析師的技能不錯,他的IC可以假定為0.09。我們將買入消息的z評分記為+1,賣出消息的z評分記為-1,并且消息的均值為0、標準差為1。amanzyl@163.com買入和賣出消息對于amanzyl@163.com

前瞻信息比率該方法可以計算出某資產(chǎn)組合的前瞻信息比率。z評分越大,前瞻信息比率越大,因而應(yīng)增加買入量

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