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2015年CFA投资风险与绩效专题文章

来源：高顿网校 2015-02-12

　　高顿网校免费题库，通过针对性地讲解、训练、答疑、模考，对学习过程进行全程跟踪、专家权威解析与指导，帮助考生全面提升备考效果。

　　【投资风险与绩效专题文章】因子投资：资本资产定价模型认为资产估值主要由系统性风险beta决定，但近年来研究发现了非系统性因素alpha中含有很多可确定的因子。利用这个发现的投资方法游走于传统的系统性和非系统性投资之间，可以有效地帮助投资者控制风险，降低投资费用

　　投资风险与绩效专题文章

　　摘要

　　阿尔法的许多来源已经变得易于识别，广泛复制的一段时间。这样的系统返回的驱动程序，或因素，占据传统的β和α之间的空间。他们表示需要的技能超越被动投资，但不是必需的阿尔法一代复杂的投资策略。投资的因素可以通过控制风险和相对活跃的投资费用较低的投资者提供显着的好处。

　　从阿尔法寻求独立的测试，取得了大量的文学寻找新的回报的驱动程序，或因素为基础，系统性风险。这些因素是通过名称的数组，其中包括“另类测试版”，“智能测试”和“风险溢价因素，众所周知，”这些风险溢价一度α-生产策略而成为容易被复制和广泛的机构投资者中使用。 “很多我们认识到今天般价值增长和因素动量原本标记为异常，或α，因为它们不能被现有的风险因素来解释，写道：”安德鲁·昂，企业的安楼卡普兰教授哥伦比亚大学商学院，在他的论文“因子投资”（2013年，第21页）。除了价值众所周知的因素与成长，规模，气势，挥发性低，更近的因素包括流动性，随身携带，甚至盈利。

　　因数投资历来是股权投资者的省，但它也可以应用到其他资产类别及对冲基金策略。直到最近，对冲基金是机构投资者愿意付出看似陡峭的费用阿尔法一代从不受约束的任务和广阔的机会集的潜在的主要投资工具。继网上股票崩盘，一些顾问和学者寻找更加批判性的对冲基金回报的驱动，开始询问其收益部分构成真正的阿尔法，哪些部分可以通过系统风险因素来解释。在预期回报的主要资产类别（2012），安蒂Ilmanen，主要在AQR资本管理公司，说：“随着时间的推移，肯定了2008年，投资者了解到，对冲基金的回报是α和混合物的多种测试版的，而且，对于行业合计，净阿尔法可能不会很大“（第136页）。

　　绘制Alpha和Beta之间的线路

　　的因素，一个普遍的定义或“另类贝塔”不存在，也没有一个普遍商定的因素或beta版集。一个因素（1）是由学术研究的支持，（2）具有产生产生显着的未来超额收益显着超额收益和期望的历史，（3）具有履行历史够长：昂达（2013年）由四个特征识别因素包括市场危机，以及（4）很容易通过液体，可交易工具来实现。

　　使用因素来解释回报的概念并不新鲜，但对冲基金的复杂性和不透明性使得它更难以识别常见的对冲基金风险。企图孤立对冲基金的因素，至少在十年前就开始了。冯国纶及谢勤益（2004）确定了七个对冲基金的风险因素，并把他们划趋势跟踪（债券，货币和商品），股份投资型（股市，大小/扩散），和面向债券（债券市场，信贷息差）。后来，他们增加了新兴市场的第八因子。 Asness（2004）所使用的术语“对冲基金公测”来形容系统化，着名战略有“以了解如何执行这些规则，而这些规则并不是秘密”（第10页）。

　　如何因子定义为具有识别字母的严重影响，而α和β之间的界限并不总是很清楚。 Ilmanen（2012）的α定义为一项资产定价模式，指定哪些驱动因素预期收益的函数;阿尔法属于未由模型解释返回的部分。以这种方式定义的α，他指出，说明α放射源如何成为公测随着越来越多的因素来解释回报标识。那些没有被广泛使用，而不是简单地定义风险因素或回报的来源更可能是字母比beta版。

　　对冲基金的回报率一般可以分解为传统的测试版，系统因素测试版，和阿尔法。传统的测试版包括股票β和债券公测，有时信用公测，并且可以通过廉价的，液体的，透明的投资工具进行访问。贝塔系数包括multiasset策略，如随身携带，动量和波动性，而这种策略，机械并购套利和可转债套利。而传统的测试版可以被动地执行，因素投资需要管理者的技能。回报预期的投资因素超过传统的测试策略，但不是那样高的阿尔法策略。

　　道格拉斯·史密斯，CFA，在韬睿惠悦高级投资顾问的对冲基金研究，描述了着名的势头，或趋势跟踪，是由商品交易顾问（注册税务师）实施策略可以表示为测试版。从注册税务师回报曾经被认为是阿尔法的来源，但史密斯说，研究表明，这些回报可以解释的。 “返回驱动程序，或风险溢价，从气势上或趋势策略，可以非常简单地被捕获在各种过短至中期的时间跨度的市场，”他说。 “购买那些价格上涨明显较前一，三，或者六个月的时间内证券卖空那些已经做相反的是非常简单的捕捉了回报驱动的方式。动量说明了从回报的CTA-不是100％的回报相当一部分，但其中相当一部分。“

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