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量化因子:炒作 (Hype)、缺口 (Hole)、希望 (Hope)

Richard Peterson
Richard Peterson
MarketPsych 首席执行官

路孚特研究发现,近四分之三的量化行业从业者表示新冠疫情对其模型造成损害,而超过十分之一的从业者表示,新冠疫情使其模型不再适用。这些问题背后的原因是什么?量化分析师又该如何适应新的环境?


  1. 2020 年,量化分析师举步维艰;但在 2021 年,表现欠佳者已经开始奋起直追。
  2. 规模、价值和动量均为重要的量化研究因子,但量化分析师可能会忽略创建能够应对现实世界冲击的模型。
  3. 随着量化行业在 2021 年持续复苏,自适应数据输入和算法应成为首要考量因素。

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阅读相关研究,研究结果发现大多数量化分析师认为新冠疫情有损于其模型

如果基于过去 50 年的陈旧数据来制定战略,可能会徒劳无益。量化因子:炒作 (Hype)、缺口 (Hole)、希望 (Hope)。

量化基金的计算机模型依赖基于历史数据的模式,因此几乎没有基金能够在 2020 年这场百年难遇的疫情期间成功进行交易。2021 年,表现欠佳者已开始奋起直追,但问题的症结仍然存在——大多数量化分析师需要更新模型。

2020 年,建立了自适应数据和模型的量化分析师得以崭露头角。由于围绕新冠疫情的担忧通过投资媒体传播,因此基于媒体情绪的模型迅速找回了平衡点。

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为何新冠疫情给量化行业造成阻碍?

学术研究和行业研究长期以来一直认为,股价走势与信息流有关,相关现象被称为反应过度(均值回归)和反应不足(趋势)。

通过从市场反应中提取最具预测性的解读,基于此类事件的数据有助于量化分析师识别突发事件,甚至包括新冠疫情等非常规事件。虽然已经意识到这一点,但许多量化分析师却还迟迟未采纳这一类见解。

下方图 1 对比了基于媒体情绪和主题的量化因子 (MMS) 与规模 (SMB)、价值 (HML) 和价格动量 (MOM) 等传统因子在 2020 年 1 月至 2021 年 4 月期间的表现。

2020 年量化因子和媒体情绪模型股权曲线

本图展示 2020 年 1 月至 2021 年 4 月期间,最常见的量化因子(Fama-French 三因子模型)以及于 2020 年 1 月推出的 MMS 的表现。资料来源:路孚特 MarketPsych Media Sentiment 模型。

从长远看,规模、价值和动量这三大经济学家认定的主要投资 “因子”,往往会产生高于平均水平的回报。这需要根据一个明确的特征(如股票的规模、估值高低或价格变化)对股票进行分组。

系统挖掘这类因子是计算机和算法驱动的量化投资行业进行炒作宣传的核心。但是,量化分析师在急于找寻传统有效因子的同时,往往会忘记创建可以应对现实世界冲击和体制更迭的模型,而这一疏忽会导致量化分析师表现欠佳。

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投资者和媒体情绪

股票收益、管理或股价相关新闻会对投资者产生不同影响,而投资者对此类新闻的反应会导致出现不同的价格模式。此外,当此类事件发生时,媒体在事件、受众、生动性、可见性和预期方面的情绪会对新闻之于价格的影响起到调节作用。

图 1 显示的 MMS 因子是一种基于机器学习的媒体反应模型,可用于预测股价。

这一媒体因子于 2020 年 1 月初投入使用。与设计初衷一致,该因子在推出以来的 16 个月震荡期内表现良好,与上述三种传统因子无相关性,并且表现更加优越。

StarMine MarketPsych Media Sentiment

StarMine MarketPsych Media Sentiment (MMS) 模型是一款股票排名系统,提供全球 16,000 多只股票的 1 至 100 位每日百分比排名。MMS 为 StarMine 股权模型的补充,所采用的研究和实施方法类似。该模型源自路孚特 MarketPsych Analytics。

MMS 评分旨在预测下个月的相对股价回报,排名较高的股票表现优于排名较低的股票。

历史估值显示,十分位较大的股票表现显著优于十分位较小的股票,从 2006 年到 2020 年 10 月,全球股票的年均最高和最低十分位差为 10.4%,其中该样本外期间的十分位差为 12.3%。

MMS 评分与传统市场因子不相关,并与基本模型相辅相成。

2021 年量化分析行业出现部分复苏,而量化分析师幸存的关键在于自适应数据输入和算法。这些模型通常基于人工智能,而人工智能已经成为了解市场微妙之处和异常关系的关键工具

自新冠疫情暴发以来,量化分析师愈加清楚地了解,量化模型必须能够应对意外事件。而实现这一点,最先进的方法和下一代数据集必不可少。忽视其中任何一项的量化分析师或将面临业务受阻,甚至被彻底淘汰的风险。

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