《因子投資 方法與實(shí)踐》讀書筆記思維導(dǎo)圖

PPT書籍導(dǎo)讀最新版本讀書筆記模板《因子投資方法與實(shí)踐》最新版讀書筆記，下載可以直接修改因子投資風(fēng)險(xiǎn)模型資產(chǎn)收益率研究方法排序高低書市場分析異象變量暴露法主流價(jià)格本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01內(nèi)容簡介第2章因子投資方法論第4章多因子模型第1章因子投資基礎(chǔ)第3章主流因子解讀第5章異象研究目錄030502040607第6章因子研究現(xiàn)狀后記參考文獻(xiàn)第7章因子投資實(shí)踐附錄A理解資產(chǎn)價(jià)格目錄0901108010內(nèi)容摘要本書在統(tǒng)一視角下，體系化地介紹了因子投資中的重要研究方法，并針對中國A股市場給出了獨(dú)立的、可復(fù)制的、高質(zhì)量的因子實(shí)證分析結(jié)果，是一本真正可操作、可上手的因子投資手冊。本書主要內(nèi)容包括：因子投資基礎(chǔ)、因子投資方法論、主流因子解讀、多因子模型、異象研究、因子研究現(xiàn)狀和因子投資實(shí)踐。書中還以附錄的形式對理解資產(chǎn)價(jià)格的研究脈絡(luò)進(jìn)行了梳理。本書的寫作既注重學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的嚴(yán)謹(jǐn)，也注重普通讀者的閱讀體驗(yàn)。書中雖然涉及必要的數(shù)學(xué)公式，但是會(huì)深入淺出、抽絲剝繭地解釋統(tǒng)計(jì)方法，并把重點(diǎn)放在實(shí)證分析上，同時(shí)也會(huì)對因子投資的實(shí)務(wù)進(jìn)行解讀。內(nèi)容簡介排序法中最核心的思想是使用個(gè)股在該變量上取值的大小來代替?zhèn)€股在該因子上暴露的高低。第1章因子投資基礎(chǔ)?條件一：該投資組合僅在目標(biāo)因子上有大于零的暴露、在其他因子上的暴露為零；?條件二：在所有滿足條件一的投資組合中，該投資組合的特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)（idiosyncraticrisk）最小。1.1統(tǒng)一視角下的因子投資1.2因子投資的學(xué)術(shù)起源1.3因子投資的業(yè)界發(fā)展1.4本書的結(jié)構(gòu)第1章因子投資基礎(chǔ)第2章因子投資方法論一個(gè)因子描述了眾多資產(chǎn)共同暴露的某種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，該風(fēng)險(xiǎn)是資產(chǎn)收益率背后的驅(qū)動(dòng)力；因子收益率正是這種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)或風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，它是這些資產(chǎn)的共性收益。2.1投資組合排序法2.2多因子模型的回歸檢驗(yàn)2.3因子暴露和因子收益率2.4異象檢驗(yàn)第2章因子投資方法論2.5多因子模型比較2.6因子正交化2.7廣義矩估計(jì)2.8研究方法建議第2章因子投資方法論第3章主流因子解讀CAPM正是最簡單的線性因子模型，它指出資產(chǎn)的預(yù)期超額收益率由市場組合的預(yù)期超額收益率和資產(chǎn)對市場風(fēng)險(xiǎn)的暴露大小決定，而市場組合也被稱為市場因子。3.1數(shù)據(jù)和流程3.2市場因子3.3規(guī)模因子3.4價(jià)值因子第3章主流因子解讀3.5動(dòng)量因子3.6盈利因子3.7投資因子3.8換手率因子第3章主流因子解讀第4章多因子模型因子需要滿足的兩個(gè)必要條件：（1）因子驅(qū)動(dòng)了資產(chǎn)收益率的共同運(yùn)動(dòng)（co-movement），因此因子一定和資產(chǎn)收益率的協(xié)方差矩陣有關(guān)；（2）從長期來看因子是可以獲得正收益的，這意味著因子必須是被定價(jià)的。4.1主流多因子模型綜述4.2A股中被定價(jià)的因子4.3多因子模型比較：來自A股的例子4.4多因子模型的簡約性第4章多因子模型第5章異象研究在因子擇時(shí)的眾多方法中，最重要的兩類方法是按因子估值（factorvaluation）和按因子動(dòng)量（factormomentum）擇時(shí)兩大立場。5.1估值高低中的異象5.3特質(zhì)性波動(dòng)率5.2基本面錨定反轉(zhuǎn)第5章異象研究第6章因子研究現(xiàn)狀因子模擬投資組合應(yīng)該在非目標(biāo)因子上沒有暴露，然而排序法卻難以控制其他因子的影響，這是它最大的缺點(diǎn)依照排序變量高低得到的L個(gè)投資組合的收益率是否有很好的單調(diào)性，這可以通過計(jì)算收益率和排序變量分組的秩相關(guān)系數(shù)（rankcorrelationcoefficient）來檢驗(yàn)因此業(yè)界從資產(chǎn)配置的角度聚焦于找到從長期來看有風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的因子（即λ大），并以盡可能高的暴露（即βi高）配置在這些因子上。6.1p-hacking和“因子動(dòng)物園...6.2從“因子動(dòng)物園”到“因子大戰(zhàn)”6.3用行為金融學(xué)解釋異象和因子6.4投資者情緒第6章因子研究現(xiàn)狀6.5風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償、錯(cuò)誤定價(jià)還是數(shù)據(jù)窺探6.6因子樣本外失效風(fēng)險(xiǎn)6.7因子投資難以取代基本面分析6.8機(jī)器學(xué)習(xí)與因子投資第6章因子研究現(xiàn)狀第7章因子投資實(shí)踐在多因子模型研究的術(shù)語中，不同資產(chǎn)預(yù)期收益率的差異通常被稱為（橫）截面（cross-sectional）差異，給定因子的預(yù)期收益率，資產(chǎn)預(yù)期收益率的高低由它在這些因子上的暴露βi大小決定。7.1收益率模型：獲取“阿爾法”7.2風(fēng)險(xiǎn)模型：以Barra為例7.3投資組合優(yōu)化7.4SmartBeta：因子投資的...第7章因子投資實(shí)踐7.5因子擇時(shí)7.6風(fēng)格分析7.7風(fēng)險(xiǎn)歸因7.8因子投資展望第7章因子投資實(shí)踐后記這就是拋開EMH的真正科學(xué)的量化交易。