HeaderTable_User1122253200HeaderTable_Stock股票代码投资评级评级变化行业codeHeaderTable_Excel东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。专题报告【金融工程〃证券研究报告】协方差矩阵谱分解近似方法的补充——《因子选股系列研究之三十八》研究结论上篇报告我们提出的协方差矩阵谱分解近似方法可以兼顾统计模型的高效便捷和因子模型的组合优化提速，不过其中K值（保留的最大特征值数量）的设定比较偏经验，本报告通过数学推导给出了此方法近似误差上限的简洁表达式，并基于此动态调整K值，保证理论一致性，同时可以在不显著影响策略表现的条件下，实现组合优化过程的大幅提速。压缩估计量方法是基于个股收益率在时间序列上独立同分布的假设，对近期市场变化反应迟钝。我们借鉴CCC-Garch模型的思想，设计了一套波动率调整方案，可以让压缩估计量对近期市场变化更加敏感。用波动率调整后的风险模型可以降低策略跟踪误差和回撤。跟踪误差惩罚项可以放在约束条件中，这时需要设置一个跟踪误差上限δ。这样的处理看上去更直观，显性控制组合跟踪误差。但需要注意的是，协方差矩阵都是基于历史数据估算得到，组合未来的跟踪误差大小由未来的市场波动决定，不论用什么模型，历史和未来之间总会有偏差，因此把跟踪误差项放在约束条件中并不能保证实现“设定多少就实现多少”的效果，在某些情况下，设定值和实现值会有较大偏差，即使协方差矩阵估计量做了波动率调整。风险提示量化模型失效风险市场极端环境的冲击报告发布日期2018年04月05日证券分析师朱剑涛021-63325888*6077zhujiantao@orientsec.com.cn执业证书编号：S0860515060001相关报告风险模型提速组合优化的另一种方案2018-03-28A股小市值溢价的来源2018-03-04组合优化的若干问题2018-03-01基于风险监控的动态调仓策略2018-02-22反转因子择时研究2018-02-21港股简史与现状2018-01-22金融工程在上一篇报告《风险模型提速组合优化的另一种方案...
