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编程问答

量化投资 --- 技术篇 (2) 套利定价理论

發(fā)布時間:2023/12/29 编程问答 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 量化投资 --- 技术篇 (2) 套利定价理论 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

量化投資 — 技術(shù)篇 (2)

APT(Arbitrage Pricing Theory)

一. 簡介

????APT理論即套利定價模型是由經(jīng)濟學家Stephen Ross在1976年推出的。該理論給出了金融資產(chǎn)的收益可以表示為多個因子或市場指數(shù)的線性函數(shù),而對每個因子的敏感度由該因子獨有的beta系數(shù)所決定。由模型導出的資產(chǎn)收益率可以用來對該資產(chǎn)進行定價,如果價格偏離,套利會使其回歸真實價格,這就是套利定價模型的由來。

APT的核心思想如下:- APT是對期望收益建模- APT為期望收益和因子之間建立了關(guān)系- APT的因子建立有很多維度,可能是基本面、技術(shù)指標、宏觀因子等- APT的假設(shè)要弱于CAPM理論

二. 定義

符號定義:
????RnR_nRn? ???? 某資產(chǎn)nnn的收益
????Xn,kX_{n,k}Xn,k? 某資產(chǎn)nnn在因子kkk上的暴露程度,又稱為factor loadings
????bkb_kbk? ???? 因子kkk的因子收益(factor return)
????unu_nun? ???? 代表某資產(chǎn)nnn的特定收益(specific return),與因子無關(guān)
????mkm_kmk? ????是對因子kkk的預(yù)期收益
APT 公式形式如下:
Rn=∑k=1KXn,k?bk+unR_n = \sum_{k=1}^{K}X_{n,k}*b_k + u_nRn?=k=1K?Xn,k??bk?+un? (3.1)
期望收益為:
E{Rn}=∑k=1KXn,k?mkE\{R_n\}=\sum_{k=1}^{K}X_{n,k}*m_kE{Rn?}=k=1K?Xn,k??mk? (3.2)

????APT模型表明某個資產(chǎn)或者投資組合的收益可以認為是多個因子的加權(quán)收益之和再加上該資產(chǎn)的特定收益;同時其預(yù)期收益則等于各個因子暴露度乘以對應(yīng)因子的預(yù)期收益的和。

三. 詳解

????Arbitrage Pricing Theory中的Arbitrage即套利意味著:在無任何風險的情況下獲得確定的收益。在APT中我們可以這樣理解:假設(shè)投資組合的收益滿足式(3.1),但不滿足式(3.2),那么我們就可以找到主動倉位使投資組合對所有因子暴露度為0,且有正收益。所有因子暴露度為0,也就意味這風險幾乎為0,那么就可以進行無風險套利。但從金融理論中,我們知道長期來說無風險套利是不存在的,所以公式(3.2)也必須滿足。

????APT給出了理論框架,但是并沒有說該如何找到因子和實現(xiàn)該模型。經(jīng)驗上看,任何一個因子模型如果可以很好地解釋一個多元化地投資組合的風險可以被認為是一個合格的APT模型實現(xiàn)。

????我們可以把CAPM理論看成是APT的一種特殊形式,SML就代表著資產(chǎn)價格的單因子模型。由于APT并沒有給出因子是什么以及如何驗證,所以實現(xiàn)者需要自己去尋找因子。經(jīng)驗上一般是會用到3~5個因子,而且APT并沒有表現(xiàn)的比CAPM強。
一般公認的實現(xiàn)中都會遵循以下原則來尋找因子:

  • 該因子的非預(yù)期變動影響資產(chǎn)價格
  • 不可分散性
  • 具有準確信息變量形式
  • 其關(guān)系在經(jīng)濟學上是可解釋的
  • ????例如,上世紀90年代時,APT模型的先驅(qū)者們曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)采用通貨膨脹、GNP、企業(yè)債變化和收益曲線偏移來作為因子。宏觀經(jīng)濟因子采用短期利率、長短期利率差、油價、貴金屬和匯率等。

    四. Fama-French 3 Factor Model

    最后我們簡要介紹一下著名的Fama-French三因子模型,其三個因子分別為:

    • 市場風險
    • 小公司相比于大公司的超額收益
    • 高book/market的公司相比于低book/market公司的超額收益 (book/market即公司賬面價值與市場價值的比)
      ????回歸公式如下:
      R=Rf+β(Rm?Rf)+bs?SMB+bv?HML+αR=R_f+\beta(R_m-R_f)+b_s*SMB+b_v*HML+\alphaR=Rf?+β(Rm??Rf?)+bs??SMB+bv??HML+α ???? (3.3)
      ???? 其中SMB=Small[marketcapitalization]?BigSMB=Small [market capitalization] - BigSMB=Small[marketcapitalization]?Big
      HML=High[book?to?marketratio]?LowHML=High [book-to-market ratio] - LowHML=High[book?to?marketratio]?Low
      ???? bs,bvb_s,b_vbs?bv?分別是SMB和HML的因子負載。這兩個因子實際上是衡量大市值與小市值比較和價值與成長比較。
      ????有些學者曾經(jīng)發(fā)現(xiàn)這個模型可以解釋一個分散投資組合的90%的波動性,而CAPM智能解釋70%。還有學者認為Fama-French三因子模型是因國家和地域而異的,本地化的因子要優(yōu)于全球因子。
      ???? 值得一提的是這個因子模型有兩個比較有名的變種,
      ???? 第一個是在2015年Fama和French擴展了三因子模型,增加了收益性因子和投入性因子,分別為RMW和CMA。RMW是高盈利減去低盈利,CMA是高投入減去低投入。
      第二個是Carhart四因子模型,這個模型在三因子的基礎(chǔ)上增加了動量因子(MOM)

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的量化投资 --- 技术篇 (2) 套利定价理论的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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