因子风险模型(FR)

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

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)
 RM · EX  RD-Agent
 ER · AM · IR · FR ←你在这里  MLflow
 QF  qlib
 FI · QI · AP  ML · ML4T
 INV · MB  Pandas · OOP4

课程目录

  1. 第01讲_样本协方差为什么不能用
  2. 第02讲_风险因子不等于收益因子
  3. 第03讲_模型结构
  4. 第04讲_从descriptor到暴露
  5. 第05讲_行业因子与共线性
  6. 第06讲_去极值标准化与缺失
  7. 第07讲_横截面回归估因子收益
  8. 第08讲_因子协方差与NeweyWest
  9. 第09讲_VolatilityRegime调整
  10. 第10讲_优化器偏误与eigenfactor
  11. 第11讲_特异收益的时序模型
  12. 第12讲_结构化特异风险
  13. 第13讲_偏误检验
  14. 第14讲_风险归因
  15. 第15讲_组合优化中的应用
  16. 第16讲_收官