交付一个对象:给定日期与股票池,返回可用的协方差 Σ。
课程介绍
组合优化里朴素样本协方差在 N>T 时奇异、会产生极端权重。本课以 Barra 风险模型手册与 CNE6 规格为锚,造一个能替换它的因子风险模型——本身不产 alpha,但为组合优化提供稳健的 Σ,并作为风险度量的基础设施。
学完你能
- 构建可用于优化的稳健因子协方差 Σ
- 理解结构化风险模型(Barra/CNE6)的设计
- 为组合优化与风险聚合提供基础设施
与其他课程的关系
- 前序:主动组合管理
- 后续:为组合优化与风险度量提供 Σ
- 关联:主动组合管理——直接替换其朴素协方差
- 总纲:量化投资学习路径图;本分支:量化金融能力知识图谱与学习路线
参考资料
- 教材:Barra Risk Model Handbook + CNE6 规格(2018)
- 配套代码:每讲配可运行的真实代码,见下方课程目录
在体系中的位置
| 量化金融能力(金融线) | 量化工程能力(工程线) |
|---|---|
| ⑤ RM · EX | ⑤ RD-Agent |
| ④ ER · AM · IR · FR ←你在这里 | ④ MLflow |
| ③ QF | ③ qlib |
| ② FI · QI · AP | ② ML · ML4T |
| ① INV · MB | ① Pandas · OOP4 |
课程目录
- 第01讲_样本协方差为什么不能用
- 第02讲_风险因子不等于收益因子
- 第03讲_模型结构
- 第04讲_从descriptor到暴露
- 第05讲_行业因子与共线性
- 第06讲_去极值标准化与缺失
- 第07讲_横截面回归估因子收益
- 第08讲_因子协方差与NeweyWest
- 第09讲_VolatilityRegime调整
- 第10讲_优化器偏误与eigenfactor
- 第11讲_特异收益的时序模型
- 第12讲_结构化特异风险
- 第13讲_偏误检验
- 第14讲_风险归因
- 第15讲_组合优化中的应用
- 第16讲_收官