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基于因子spread的因子估值体系与因子轮动策略
[Table_MainInfo]
┃研究报告 ┃
因子投资 2017-2-8
基于因子 spread 的因子估值体系与 金融工程┃专题报告
因子轮动策略
[Table_Author]
报告要点 分析师 覃川桃
021
本文将因子收益分解为因子strength 和因子spread 两部分
qinct@
从跷跷板理论出发 ,因子的多空收益可以分解为两个部分,其一为跷跷板的斜 执业证书编号:S0490513030001
率,即因子 strength (因子的收益区分能力),这是量化投资者过去一直在寻找 联系人 林志朋
的;其二为跷跷板的长度,即因子 spread ,这个是过去一直被量化投资者忽略 021
linzp@
的一个影响因子多空收益的重要因素
根据因子spread 构建因子的估值体系 联系人 杨靖凤
021
我们定义 History_Spread 为因子 spread 在长期的相对位置 ,用于衡量当前的
yangjf@
因子 spread 是相对较高还是相对较低 ,从而确定该因子是高性价比还是低性价
比;定义 Dspread 为因子 spread 的变化率,用于衡量短期因子的相对性价比
分析师
相关研究
基于LS 收益分解的因子收益预测模型 [Table_Doc]
《长江金工专题报告:择时买卖点选取与行业非
因子的未来收益可以分解为过去因子的平均收益率 ,未来长期的因子收益率漂 定期轮动》2017-2-3
移和未来短期的因子收益率漂移,其中未来长期的因子收益率漂 移可以用 《基于网络的动量选股策略》2017-1-22
History_Spread 进行有效预测 ,而未来短期的因子收益率漂移可以用 Dspread
《运用C#实现算法交易》2017-1-11
进行有效
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