伴隨著(zhù)癸卯兔年到甲辰龍年的交替，A股市場(chǎng)在短期內經(jīng)歷了劇烈波動(dòng)。隨著(zhù)雪球產(chǎn)品大面積敲入，基差快速擴大，小微盤(pán)股等板塊流動(dòng)性枯竭，量化基金行業(yè)出現了整體性?xún)糁荡蠓爻?。這種市場(chǎng)情況無(wú)疑對量化交易的風(fēng)控能力提出了更嚴格的要求。

　　風(fēng)控模型不但能夠提供更準確的股票組合優(yōu)化結果，還能及時(shí)發(fā)現預期外的風(fēng)險敞口，從而實(shí)現更穩定的收益，同時(shí)還支持事后對投資組合進(jìn)行更深入的業(yè)績(jì)歸因和風(fēng)險歸因，幫助及時(shí)調整投資策略。

　　2018年 MSCI 發(fā)布的中國 A 股全市場(chǎng)股票模型(The Barra China Equity Model，即 Barra CNE6 模型)就是研究風(fēng)險敞口、行業(yè)配置和收益歸因等問(wèn)題的重要工具之一。Barra 模型采用多層次的因子體系，能夠更好地捕捉橫截面上機構頭寸在各種因子(包括市值等風(fēng)格因子)上的暴露，從而更精細地預測和解釋中國股票市場(chǎng)的風(fēng)險。與傳統的時(shí)間序列回歸模型有所不同，當 Barra 模型中納入具有時(shí)序記憶的變量時(shí)，它還可以共享截面回歸和時(shí)序回歸模型的一些優(yōu)良性質(zhì)。目前，我們在 DolphinDB 中完整實(shí)現了 Barra CNE6 中的 CNLT 長(cháng)期模型的全流程，從而幫助用戶(hù)更準確地分析市場(chǎng)因子對投資組合的影響，進(jìn)一步優(yōu)化投資策略，以實(shí)現更高的投資回報。

　　下圖為實(shí)踐全流程，本文帶你速通完整實(shí)踐指南，如需獲取 Barra 完整模塊腳本，請戳小助手(dolphindb1)。

　　基于 DolphinDB 的因子合成

　　CNE6 共包含9個(gè)一級因子、21個(gè)二級因子、46個(gè)三級因子。我們基于因子計算模塊barraFactorsCal，對初始的三級因子進(jìn)行了計算和有效性檢驗，并基于因子合成模塊barraFactorsMerge，使用 DolphinDB 接口合成指定的一級和二級因子。具體流程如下：

　　1.風(fēng)格因子計算：基于 getXXXX 函數計算單個(gè)三級風(fēng)格因子。

　　2.行業(yè)因子計算：基于 getIndustryFactors 函數計算行業(yè)因子。

　　3.因子預處理：首先通過(guò) MAD 法，以及市值加權標準化，對原始三級風(fēng)格因子進(jìn)行數據清洗。再基于 getAllFactors 和 getRegTable 函數，得到用于單因子模型檢驗的回歸因子表。

　　4.單因子模型檢驗：基于 getFactorsValidation 函數針對回歸因子表生成每個(gè)因子對應的 IC 、FSC 指標。

　　5.因子合成：針對不同因子加權方法，基于getFSLevelFactor函數合成三級因子，得到用于建立 Barra 多因子模型的一級因子窄表。

　　基于 DolphinDB 構建收益風(fēng)險模型

　　合成一級因子后，我們就可以建立收益與風(fēng)險模型，并從擬合優(yōu)度、偏差統計量以及 Q 統計量等角度對模型進(jìn)行評估。調用收益風(fēng)險模型對應接口函數getRetTable，即可獲得收益風(fēng)險模型，并繪制得到對應的模型評估指標(R2、T 統計量、Bias 統計量等)。例如，通過(guò)下述代碼繪制模型的

studentized R2 月頻時(shí)序圖

　　基于 DolphinDB 的 Barra 多因子模型應用

　　通過(guò) Barra 多因子收益風(fēng)險模型，我們可以在 DolphinDB 中輕松實(shí)現投資組合的風(fēng)險評估和配置優(yōu)化。具體應用案例如下：個(gè)股收益預測預測個(gè)股收益能夠幫助投資者評估投資組合的整體風(fēng)險水平，并采取相應的調整措施。對應接口函數為getPredicOut，實(shí)現腳本請聯(lián)系小助手。

　　組合權重優(yōu)化

　　組合權重優(yōu)化的目的在于將組合的風(fēng)險特征完全定量化，使得投資經(jīng)理可以清楚地了解組合的收益來(lái)源和風(fēng)險暴露。權重優(yōu)化的目標函數，優(yōu)化目標多種多樣，例如可以控制最小預測收益并最小組合風(fēng)險、控制最小本期收益并最小組合風(fēng)險、控制最大風(fēng)險并最大化預測收益、控制最大風(fēng)險并最大化本期收益等等。以預測收益控制最小預測收益率為例，對應接口函數getOptimizeWeights，實(shí)現腳本請聯(lián)系小助手。

　　事前與事后資產(chǎn)配置評估

　　事后資產(chǎn)配置指在實(shí)際收益數據可用之后，根據實(shí)際的歷史收益數據進(jìn)行的資產(chǎn)配置。這個(gè)過(guò)程發(fā)生在投資決策之后，基于實(shí)際觀(guān)察到的歷史收益數據對資產(chǎn)進(jìn)行重新配置。因此根據市值或者是等權法評估已有指數的 Bias，可以計算出指定組合的偏差統計量和 Q 統計量，以對事后資產(chǎn)配置進(jìn)行評估。我們基于getFacSpecialBias函數 ，計算事后資產(chǎn)配置的 Bias 統計量，以評估事后資產(chǎn)配置。

　　事前資產(chǎn)配置指在實(shí)際收益數據可用之前，根據模型的預測和假設進(jìn)行的資產(chǎn)配置。這個(gè)過(guò)程發(fā)生在投資決策之前，基于模型的預測結果和投資者的目標、約束條件等進(jìn)行資產(chǎn)配置。

　　根據已經(jīng)由優(yōu)化目標得到組合權重或是給定的組合權重，可以計算出指定組合的偏差統計量和 Q 統計量，觀(guān)察指定資產(chǎn)配置組合權重的合理性或是評估優(yōu)化權重的好壞。我們可以基于getPortfolioAccuracy接口以評估事前資產(chǎn)配置組合。

　　至此，基于 DolphinDB 實(shí)現 Barra 多因子模型 CNLT 的全流程跑通。若需獲取 Barra 完整模塊腳本(因子計算模塊 barraFactorsCal、因子合成模塊 barraFactorsMerge、多因子模型模塊 barraFactorsModel)，或者想要拓展 Barra 模型，以滿(mǎn)足個(gè)性化需求，請聯(lián)系小助手(dolphindb1)。同時(shí)，債券領(lǐng)域的多因子風(fēng)險和歸因模型如 Campisi、Brinson 等，我們也正在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，敬請期待!

　　最后，在本次的 Barra 因子開(kāi)發(fā)合作項目中，我們還要向盈米基金蜂鳥(niǎo)投研科技團隊表達最誠摯的感謝。盈米基金的前瞻性思維和深厚的行業(yè)經(jīng)驗，為我們提供了寶貴的指導與支持。同時(shí)，其對風(fēng)險管理的獨到見(jiàn)解，為此次項目的成功推進(jìn)奠定了堅實(shí)基礎。本次合作成功凝聚了雙方團隊的共同努力，為量化金融領(lǐng)域的因子開(kāi)發(fā)與探索樹(shù)立了新的標桿，并為投資者提供更可靠、精準的決策支持。