您如何使用因子建模來改善您目前的投資組合
首先讓我道歉，如果以前在這裡問過這個問題 - 我在這裡瀏覽了一些因子建模文章，但我一直在努力尋找答案。我是量化世界的新手，我對如何將科學引入我的股票投資組合非常著迷
我想了解有關因子建模的更多資訊，以及如何使用它來潛在地幫助改進我目前的投資組合？當您對目前投資組合的 3 因子 F&F 模型進行回歸時，它會告訴我究竟是什麼？因此，隨著自變數值的增加（假設係數為正），因變數的均值也趨於增加。我是否正確假設它的目的是了解哪些因素在推動我的投資組合中的回報 - 無論是動量、價值、質量等。我如何使用它來找出我應該擁有哪些股票來改善我的投資組合? 所以讓我們假設我有一個來自 FTSE AIM All 股票指數的 50 隻股票的投資組合。我執行回歸，了解到我的一堆股票受動量影響。接下來發生什麼？我如何使用這些資訊來改進我的投資組合？如何在投資組合層面使用因子建模？在這種練習中，典型的回歸和數據陷阱是什麼？
我非常感謝您的時間和想法，如果之前已經回答過，我再次道歉。如果您有連結，可以在我的道路上幫助我的方向，我將非常感激。
恭喜您嘗試更好地管理您的投資組合。那是明智的。
如果你賠錢，你至少可以理解你為什麼賠錢。理想情況下，您還可以保護您的投資組合免受您不想承擔的風險因素的影響。但是，這有點棘手，因為某些因素並不是明確的風險因素。（對於 Fama-French 因子尤其如此。）因此，您應該考慮一下這些因子的含義。
請注意，更多細節可以在A Quantitative Primer on Investments的第 14 和 15 章中找到 $ R $ .
回報與控股
一般來說，我們通過分析回報來評估風險。通過查看持有量可能會增加價值；但是，我們不應該只看資產。
我們分析回報是因為我們想看看公司的業績是否會隨著我們可能沒有意識到的重要因素而變化。例如，許多小盤股公司的回報與信用利差高度相關。從某些想法來看，這似乎是明智的，但沒有足夠多的股票投資組合經理在他們的投資組合中使用固定收益風險衡量指標來看到這種聯繫。
持股限制：一個例子
一個簡單的例子可以說明只看持股的局限性。1980 年代後期，日本股市大幅上漲。1989年，據估計，東京皇宮下的土地價值相當於加州所有房地產的價值。日本股票投資組合（例如，反映市值加權 TOPIX 指數）將顯示出跨多個行業的持股情況。
日本市場在 1991 年達到頂峰，然後到 1992 年年中下降了 40%；此後，市場漲跌互現，但仍未恢復到 1991 年的高點。股價下跌與幾個因素有關，包括交叉持股和交叉借貸（因此 keiretsu 中的大多數股票與同一 keiretsu**中的其他股票相關）和房地產估值過高（因為日本泡沫是真實的房地產驅動）。
不幸的是，基於持股的方法不會揭示交叉持股問題，也絕對不會揭示房地產風險。揭示股票和股票對房地產的敞口之間的交叉相關性的唯一希望是通過分析回報。
需要考慮哪些因素？
如果您正在管理股票投資組合，則需要考慮許多因子模型。
CAPM：什麼是“市場”？
基本模型是 CAPM，通常是單因素模型：您解釋投資組合的超額收益（超過無風險利率的收益 $ r_f $ ) 作為某些基礎廣泛的市場指數的超額收益的線性倍數： $$ \underbrace{R_i}{r_i - r_f} = \alpha_i + \beta_i \underbrace{R_M}{r_M - r_f} + \epsilon_i. $$
很多人會告訴你“市場”是標準普爾 500。這是荒謬的，因為標準普爾 500 只涵蓋美國大盤股。專注於美國的股票投資者也應該考慮小盤股和中盤股；並且，其他股票投資者應考慮其他指數，使用全球指數，或結合多種指數。（美國投資者也應該這樣做。）
專業的基金經理經常用股指期貨對沖風險敞口或空頭頭寸。因此，作為期貨基礎的指數是對沖的首選。
這一切都忽略了其他資產類別，如固定收益、商品、房地產和外匯。理想情況下，所使用的基礎廣泛的指數應與潛在投資的範圍相匹配。
宏觀經濟風險因素
一些因素模型基於宏觀經濟風險因素。其中許多模型著眼於股票市場以外的因素。由於其中一些因素來自其他市場，這使我們能夠使用不同市場對宏觀經濟的前瞻性推斷。
Chen、Roll 和 Ross (1986) 模型考慮了五個因素：
- 工業生產的百分比變化；
- 預期通貨膨脹的變化；
- 實際通貨膨脹的意外；
- 收益率曲線的斜率；和，
- 中間（大約 10 年）公司債券與美國國債之間的信用利差。
Litterman 和 Scheinkman (1991) 模型考慮了收益率曲線變動的風險敞口：
- 收益率曲線的上升或下降（與久期有關）；
- 收益率曲線斜率的變化；和，
- 收益率曲線曲率的變化（彎曲，可能與利率波動有關）。
其他模型考慮：
- 股票市場指數、公司債券指數、貨幣指數、信用利差、隱含股票指數波動率和商品指數（Hasanhodzic 和 Lo，2007 年）；
- 股票指數、10 年期美國國債、信用利差以及債券、外彙和商品的趨勢因素（Fung 和 Hsieh，2004 年）；和，
- 股票指數、政府債券指數、短期銀行同業拆借利率、黃金和貿易（Fung 和 Hsieh，1997 年）。
微觀經濟風險因素
我們傾向於相信投資應該補償我們的風險。因此，如果一隻股票變得更加波動，這對目前持有人來說似乎不太有吸引力，而新投資者會要求從股票中獲得更多回報。因此，價格下跌以產生前瞻性的更高回報。我們可以使用 ARCH-in-mean 或 GARCH-in-mean 模型來測試這一點，該模型處理預測波動性並將其作為風險因素（Engle、Lilien 和 Robins，1987 年；Bollerslev、Engle 和 Wooldridge，1998 年）。
還有流動性風險因素模型，例如 Amihud 和 Mendleson (1986)，它用股票買賣差價與平均值的差異來補充 CAPM；Acharya 和 Pedersen (2005) 考慮了股票市場指數的買賣價差與其平均值的差異（類似於 CAPM）。
其他研究人員研究了異質波動性、現金流波動性以及資產與負債的波動性。
風格因素
您提到了 Fama 和 French (1992) 三因子模型，他們認為其中的因子代表了小型股（SMB=small-minus-big）和價值型股票（HML=high-minus-low book-to-market）的優異表現： $$ R_i = \alpha_i + \beta_i R_M + \beta_{i,SMB} SMB + \beta_{i,HML} HML + \epsilon_i. $$ 許多人還考慮了 Carhart (1997) 模型，該模型添加了橫截面動量因子（WML=winners-minus-losers）： $$ R_i = \alpha_i + \beta_i R_M + \beta_{i,SMB} SMB + \beta_{i,HML} HML + \beta_{i,WML} WML + \epsilon_i. $$
最近，Fama 和 French 承認他們的三因素模型遺漏了一些因素，因此他們提出了一個五因素模型（Fama 和 French，2016），增加了盈利能力（RMW=穩健-減弱）和投資（CMA =保守減去激進）因素。
什麼是風格因素？
問題在於，與所有宏觀和微觀因素模型不同，我們並不真正知道 Fama 和 French 因素在風險方面代表什麼。這導致許多人將這些因素稱為“風格”因素。關於風格因素是否是風險因素缺乏明確性不僅僅是意見：一些發現挑戰了這些因素模型的解釋（甚至有用性）。
SMB 因素的存在表明標準普爾 500 指數可能不是一個足夠廣泛的指數。果然，Palacios-Huerta (2003) 發現使用更具代表性的市場指數（包括考慮人力資本）比 Fama-French 三因子模型或 Chen-Roll-Ross 模型更能解釋股票收益。
Chan、Chen 和 Hsieh (1985) 表明 HML 與信用利差有關。Bassett 和 Chen (2014) 表明，即使是非常大的投資組合也可能與 SMB 有關聯——這讓人質疑 SMB 如何代表小型減去大型的股票。
Das、King 和 Sinha（2012 年）表明，對於給定股票，價值溢價每年僅在幾天內為正，因此似乎與收益公告有關，而不是與公司市場估值的硬資產有關。
至於 Carhart 的動量，Sinha (2014) 表明新聞情緒在 WML 動量中占主導地位（也許可以解釋橫截面動量是如何產生的）。
Ball 和 Brown (1968) 發現收益公告後漂移 (PEAD) 有助於解釋股票收益；並且，Sadka (2006) 發現 WML 和 PEAD 可能相關。因此，新聞、橫截面動量和盈利驚喜動量都可能相關。
摘要：要考慮哪些因素？
這是很多事情要經歷的。然而，重要的是要意識到研究人員已經研究了許多風險因素。當我們只看更廣泛的市場指數時，一些因素就會消失；而且，我們真的不知道風格指數代表什麼。
如果風格因素不代表風險因素，那麼我們不應該期望（平均）因持有這些風險而獲得補償。例如，HML（“價值”）因素多年來一直沒有為 HML 風險帶來正回報。這可能意味著 HML 與罕見風險有關，或者 HML 可能只是某些風險的代表，我們可以用另一個因素更好地衡量。
我會怎麼做？我會考慮宏觀經濟和微觀經濟風險因素：利率水平、收益率曲線的斜率和收益率曲線的曲率；通貨膨脹（預期和意外）；信用利差；商品、外匯、房地產和債券指數；股票和其他一些資產類別的波動性；而且，嗯…只是比標準普爾500指數更好的股票市場指數。
有很多值得一看的地方；然而，我認為為什麼這些是風險或與風險相關的論據是清楚的。如果您能夠了解您的投資組合所面臨的風險，而不僅僅是與可能（或可能不）代表風險的相關因素，那麼您將成為一名更好的投資組合經理。
有多種方法可以對投資組合因子敞口進行建模，例如：
1- 基於回報的方法：回歸投資組合的回報與幾個因素（類似於你所做的）。
2-基於持股的方法（更準確）：本質上，您希望獲得所有個人持股的因子敞口，然後得出投資組合因子敞口。在實踐中，投資組合因子暴露與基准進行比較（搜尋 MSCI 因子暴露；他們解釋得很好）。
現在，通常此類分析主要用於了解您的投資組合所面臨的因素。
範例 1）假設您進行了一些市場研究，並認為價值股的表現將優於其他因素，而低波動率的表現將遜於其他因素。然後，您需要定位您的投資組合，以使您對價值因子的敞口偏高，對低波動因子的敞口偏低（相對於基準）。這是因素計時，實際上很難正確計時。
範例 2) 有些人認為您希望您的投資組合多樣化（即不偏向某個特定因素）。因此，執行這樣的分析（通過時間）會讓你了解你的投資組合是如何定位的。
範例 3）您的投資組合回報中有多少是由這些因素解釋的？你的投資組合表現的 90% 是否可以用 MSCI UK Value 來解釋？您購買 MSCI UK Value 是否比購買個股以及與之相關的所有交易成本/佣金更便宜。
為冗長的答案道歉，但有很多方法可以使用這種分析。祝你好運！