由clearyf创建，最终由qxiao更新于2024-06-12 06:07 被浏览 2307 用户

本文介绍了因子模型、对冲以及Beta的相关内容，并针对如何进行市场风险对冲给出了具体的案例。

因子模型是通过其他若干项资产回报的线性组合来解释一项资产回报的一种方式，因子模型的一般形式是：

这看起来很熟悉，因为它正是多元线性回归模型。

一项资产的beta是该资产收益率与其他资产收益率通过上述模型回归拟合的beta。比如，我们用回归模型 来描述贵州茅台收益率相对于沪深300回归的beta值，如果我们使用模型 那么就会出现两个beta,一个是贵州茅台对沪深300的风险暴露，一个是贵州茅台对五粮液的风险暴露。

通常而言，beta更多地 指该资产相对于基准指数的风险暴露，即只相对于市场基准的一元线性回归所得到的回归系数。

如果我们确定我们的投资组合的回报与市场的关系如下面公式所示：

于是，我们可以建立沪深300空头头寸来对冲市场风险，对冲的市值为-betaV,如果我们持有多头组合的市值是V。因为我们多头组合的收益为 沪深300对冲空头的收益为 于是我们最终的收益为 于是我们的收益来源只有alpha，而与市场系统风险没有关系。

一般而言，beta描述的是持有资产所承担的系统风险敞口这一概念。 如果一项资产相对沪深300基准指数具有较高的beta暴露水平，那么在市场上涨时，它的表现将会很好，当市场下跌时，它表现很差。 高beta对应于高系统风险（高市场风险），意味着你的投资更具有波动性。

在BigQuant，我们重视尽可能没有系统风险暴露的市场中性策略。 这意味着策略中的所有回报都在模型的alpha部分，而与市场无关。 因为这意味着该策略与市场系统风险无关，不管是牛市还是熊市，它都具有稳定的业绩表现。 市场中性策略对于拥有大量现金池的机构（银行、保险、公募基金等）最具吸引力。

减少因子风险暴露的过程称为风险管理。 对冲是在实践中进行风险管理的最佳方式之一。

本文通过具体案例来了解如何做到市场风险对冲的，我们使用贵州茅台和基准沪深300来构建我们的投资组合，将沪深300的权重设为-beta（由于持有基准空头头寸）。

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