一、Barra 風(fēng)格因子大致表示的意義
二、什么是風(fēng)險因子？
所謂風(fēng)險因子，就是橫截面上對股價的解釋度很高，但是其時間序列上因子收益率的波動卻很大的因子。
舉個例子，如果2018年1月1日，股票漲跌不一，整體股市不漲不跌0%，醫(yī)藥板塊股票平均大漲4%，那么是否屬于醫(yī)藥板塊對當(dāng)日所有股票的漲跌的解釋度就很高（也就是說，如果屬于醫(yī)藥板塊的話，基本上就是大漲，不屬于的話，基本就不是大漲的股票），此時醫(yī)藥行業(yè)因子的當(dāng)日因子收益率為4%-0%=4%；但是現(xiàn)在也不敢買進(jìn)醫(yī)藥行業(yè)的股票，因?yàn)椴豢赡茚t(yī)藥行業(yè)明和后天還能一直比大盤漲的好，因?yàn)橐话銇碚f行業(yè)板塊是有輪動的特性的，也就是說時間序列上這個因子收益率不能持續(xù)，因此，醫(yī)藥行業(yè)屬于風(fēng)險因子。
實(shí)際上，在BARRA風(fēng)險因子中就包括32個行業(yè)因子（類似醫(yī)藥、銀行、電子等等）和10個風(fēng)格因子（例如貝塔、大小盤、動量等等）和1個市場因子（表示整體股票漲跌）。
三、Barra風(fēng)格因子累計(jì)收益率
1、 估值因子BP
對于證券選擇，無論是量化還是基本面，很重要的兩個方面就是估值和品質(zhì)，即使是普通公司，只要價格足夠便宜，也能給投資人帶來豐厚的回報。
首先，我們先看估值因子BP（凈資產(chǎn)\市值），下面這張圖是估值因子的因子累計(jì)收益率，大致可以理解為，每次我們都買入市場上BP最高的10只股票，也就是PB最低的10只股票，那么這個組合的每天的相對于市場指數(shù)的超額收益的累計(jì)值就是下圖。
可以看出，持有PB最低的10只股票這個策略表現(xiàn)并不好，累計(jì)超額收益在2004年以來波動劇烈，在2004年到2006年期間持續(xù)跑輸指數(shù)，2014年到2017年跑贏指數(shù)，但是期間回撤也很大，2018年也是表現(xiàn)不好，總體14年的時間超額累計(jì)收益也是只有約6%，年化收益連1%都沒有。雖然在很多些天里，市場上能看出高估值（或者低估值）的股票能明顯跑贏低估值（高估值）的股票，但是長期來看有時高估值的股票跑的好，有時低估值的股票跑的好，整體并不能帶來持續(xù)穩(wěn)定的超額收益。這就是典型的風(fēng)險因子。這時，我們構(gòu)建組合的時候，一定要控制組合的在PB的上暴露和所跟蹤的指數(shù)不能偏差太大，不然我們的超額收益就會跟著上圖來回波動。
當(dāng)然，除非我們一直能預(yù)測對明天到底是估值高表現(xiàn)好，還是低估值表現(xiàn)好，調(diào)整到底是買入高估值，還是低估值，這樣我們也能獲得持續(xù)的超額收益，但是即便是優(yōu)秀的基金經(jīng)理也未必能一直判斷正確，所以對于PB這個因子的額外暴露是帶有風(fēng)險的，因此稱為風(fēng)險因子
2、 市值因子
市值因子可能是大家最熟悉的因子了，簡單說就是買大票還是小票，其因子收益率如下，可以看出在2014年至2016年，小盤股相對大盤股的超額收益很明顯，但是這也不能說明一直買小票要好，2017年明顯是大盤股表現(xiàn)要好，如果基金經(jīng)理根據(jù)過去幾年因子的表現(xiàn)，認(rèn)為小盤股一直能持續(xù)跑贏大盤股，重倉小盤股，那么2017年就會虧的很慘。
為什么市值因子會被認(rèn)為是風(fēng)險因子？原因可能會有這幾點(diǎn)，首先，在2004年至2014年，市值因子并沒有表現(xiàn)出持續(xù)穩(wěn)定的超額收益，不能僅僅看2014年至2016年的超額累計(jì)收益；其次，市值因子在國外股市并也沒有表現(xiàn)出持續(xù)穩(wěn)定的alpha超額收益，從這一點(diǎn)看，小盤股的效應(yīng)可能是A市場獨(dú)特的發(fā)行制度帶來的殼效應(yīng)的體現(xiàn)，市值因子在2017年IPO發(fā)行速度和數(shù)量上升之時失效也是正是因?yàn)檫@一點(diǎn)。
3、 非線性市值
做個通俗的解釋，假設(shè)股票的超額收益不是隨著市值越小而變大；而是大票和小票漲得好，而處在中間市值的股票反而表現(xiàn)不好；也就是說股票的超額收益和市值大小不是線性關(guān)系的，而是呈現(xiàn)一個類似二次函數(shù)的關(guān)系，加入非線性市值因子，就可以描繪市值和超額收益之間的非線性關(guān)系，這也是多因子模型通常處理因子非線性的方法，多因子模型本身的線性關(guān)系不能改動，但是可以調(diào)整因子的構(gòu)造方式來達(dá)到線性關(guān)系。
通過下圖可以看到，非線性市值因子的因子收益率簡直好到爆炸，那為啥還要控制在非線性市值上的暴露呢？因?yàn)锽ARRA風(fēng)險模型是基于全球股票的風(fēng)險模型，雖然在A股市場某些風(fēng)險因子表現(xiàn)出的收益情況類似于Alpha因子，但是在其他國家的股票市場的波動率很大，長期來看，還是存在風(fēng)險的；例如市值因子，在很長一段時間內(nèi)收益率超高，但是其他國家的股票市場并沒有體現(xiàn)出明顯的小市值效應(yīng)，甚至還相反，因子潛在的風(fēng)險還是很大的。
4、 貝塔因子
股票的貝塔系數(shù)是，以股票收益率為因變量，市場收益為自變量的線性回歸的系數(shù)，反映的是股票漲跌對市場漲跌的敏感度；例如，當(dāng)市場漲跌為1%時，股票的平均漲跌為2%，那么股票的貝塔系數(shù)為2。
從因子收益率來看，beta大的股票相對于beta小的股票是一直有穩(wěn)定的超額收益的，這也很好理解，beta高的股票承擔(dān)了更多的波動風(fēng)險，自然風(fēng)險溢價也要高，這和CAPM模型是相契合的，至于為什么被選為風(fēng)險因子，原因和非線性市值類似。
5、 杠桿因子
杠桿因子主要是指公司的財務(wù)杠桿，例如資產(chǎn)負(fù)債率等等，負(fù)債率高的企業(yè)并不是一直跑贏負(fù)債率低的企業(yè)，杠桿因子的收益率受到宏觀利率、通脹和經(jīng)濟(jì)增長的影響，在此因子上如果暴露太多的話，風(fēng)險很高。
6、 動量因子
逆向投資是股市當(dāng)中一種常見的投資策略，索羅斯說：”凡是總有盛極而衰的時候，大好之后便是大壞“，表明了市場當(dāng)中存在一定的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。通常來講，我們都認(rèn)為指數(shù)存在動量效應(yīng)，而股票存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)，個人認(rèn)為可以從慣性的角度來考慮，股票數(shù)量越多，質(zhì)量越大，慣性越大，形成的趨勢越難以反轉(zhuǎn)；而且不同時間長度下，動量或者反轉(zhuǎn)效應(yīng)也不一樣，
動量因子表示股票過去一段時間的漲幅，過去一段是時間漲得多股票接著漲得多就是動量效應(yīng)，反之過去漲得少的股票未來漲得多就是反轉(zhuǎn)效應(yīng)，動量和反轉(zhuǎn)是同一個因子，只是正負(fù)號不同而已?？梢钥闯鯝股市場反轉(zhuǎn)效應(yīng)和動量效應(yīng)交替，當(dāng)沒有足夠的把握判斷是動量還是反轉(zhuǎn)的時候，所以不能在動量或者反轉(zhuǎn)因子上暴露太強(qiáng)。
7、 盈利因子
盈利因子主要是未來預(yù)期盈利的EP值（預(yù)期盈利/總市值），企業(yè)的盈利情況是股票漲跌的重要原因，但是這之中也存在著很多風(fēng)險，這里的預(yù)期盈利為分析師預(yù)期盈利，不能代表未來真實(shí)的盈利情況；另外，企業(yè)質(zhì)量的好壞不一定體現(xiàn)在企業(yè)盈利上，還體現(xiàn)在企業(yè)自身的成長性和經(jīng)營戰(zhàn)略等等，因子盈利因子也存在著風(fēng)險。
8、 殘差波動率因子
殘差波動率因子由幾個因子合成，主要是股票過去一段時間內(nèi)的波動率和剔除貝塔收益之后的殘差收益的波動率。過去一段時間殘差波動率低的股票往往相對于殘差波動率高的股票有超額收益。
這里原因可能是“異質(zhì)信念”和“賣空限制”，市場上的投資具有不同的信念，分為樂觀預(yù)期和悲觀預(yù)期，樂觀預(yù)期者認(rèn)為股價被低估，大量買入股票，悲觀預(yù)期者由于“賣空限制”，不能賣空股票，從而導(dǎo)致了現(xiàn)在股價反映了樂觀者的預(yù)期，當(dāng)前股價被高估，從而降低了預(yù)期收益，投資者分歧越大，股票的收益率越低，成交量越大，換手率越高。所以，對于換手率來講和未來收益成反比，往往高換手伴隨著高的股價波動，產(chǎn)生高的殘差波動率，因此，殘差波動率和超額收益成負(fù)相關(guān)。學(xué)術(shù)界對于原因眾說紛紜，這里不再一一討論。
9、 成長因子
成長因子代表過去一段時間內(nèi)盈利或者銷售額的增長速度。成長性高的股票相對于成長性低的股票往往有超額收益。
10、 流動性因子
流動性因子主要是指換手率，換手率是A股過去一個比較好的反向指標(biāo)。解釋有很多種，一是換手率較高的因子投機(jī)性很強(qiáng)，往往未來表現(xiàn)沒有換手率低的股票好；二是流動性溢價理論，持有流動性低的資產(chǎn)由于承擔(dān)了額外的非流動性風(fēng)險，應(yīng)當(dāng)為其帶來更高的風(fēng)險溢價。
總之，Barra的十個風(fēng)險因子雖然在A股表現(xiàn)各異，但是在全球很多國家的股票市場的表現(xiàn)來看，這10個因子并不是alpha因子，其因子波動率還是很大的，長期來看還是存在風(fēng)險的；避免在這十個風(fēng)險因子上的過多暴露，可以使得指數(shù)增強(qiáng)基金的超額收益更加穩(wěn)定和持續(xù)。
