因子合成
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因子合成方法主要可分成下列幾項
- 等權法
1/n 簡單有效，樣本外表現好
- 因子收益率加權
半衰權重
可用半衰權重加權( H為半衰期, T為移動窗格期數）
- IC、IR 加權
可加強表現好的因子權重，但自己實測不論用幾日窗格效果仍差勁
- 因子正交化
可去因子間相關性，表現好又穩定，但當因子有空值時無法使用(雖然zscore後可補0,但部分因子空值補0並不合適，除非因子為空值時報酬接近均值)
- IC、IR最大化
最大化ICIR優化式
效果好但當近期表現優秀因子開始反轉會很痛
其方差估計存在樣本方差代替與壓縮估計(一般採用Ledoit&Wolf 2004)，自己實作上仍要平滑權重避免權重變化過於劇烈，且採用樣本估計和壓縮估計差距並不大
- 主成份分析法
其合成後因子會丟失其原先金融意涵
- 模型估計
目前採用線型模型無太多效果，非線性模型很容易在樣本內過擬合,猜測於短週期(分鐘級別）較有奇效
但以上方法不論採用何者，個人認為最有效還要選取「有推論性」的區間再進行因子合成，意思是要確保選取來計算權重的區間，要能夠推論至下期因子表現，否則做因子合成的意義不太大，目前選取相近市場樣態下的區間做採樣。
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回顧 1Q24 各投資因子的表現，然後分享一下我現在檯面下怎麼投資。
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Fidelity Investments (富達投資) 一直都是主動投資界的佼佼者，從成立到現在的每個時代都有代表性的基金經理人，今天要分析的是當前富達的巨星：Fidelity Contrafund 和他 33 年以來長期打敗 S&P 500 的經理人 William Danoff。
因子投資有更高預期報酬、更強的分散風險，這就代表一定能打敗市場嗎？
恰恰相反！
在進行因子投資時，我們必須要能忍受投資績效可能會大幅偏離市場，否則就不要進行。
贏過市場的偏離我想應該沒有人會討厭，但是落後市場的偏離讓人異常痛苦。
從2018年中到2020年中，爆發了所謂了「量化危機」，多因子投資經歷
上回我們用 AQR 6-factors 的架構解析了 $QQＱ，今天我們使用同樣的工具來解構 S&P 500 指數及其工具 (如 $VOO $SPY $IVV)，究竟這個台灣以及全世界都深受歡迎、也一直是美股主動投資人亟欲年年打敗，長期卻屢屢被該指數擊敗的標竿 (benchmark)
今天來聊聊 $QQQ 這個到 2021 年 (甚至到現在) 的時候，仍然有非常非常多台灣投資人 no brainer 的標的。也順便回答一個很根本但沒有多少人深入理解的問題：$QQQ 究竟是怎麼樣的一個投資工具？
最直接的說法，就是它是追蹤 NASDAQ-100 指數的投資信託基金 ETF (不過
其實開始接觸因子投資後，滿早就想寫寫看 Peter Lynch 和他 1977-1990 操盤的 Fidelity Magellan Fund ($FMAGX)，不過因為中間有各種事情讓我拖延，Peter Lynch 又已經退休好久了、得去爬文確認他操盤的時間點
備註：有些訂閱戶可能看過這篇 2021 年發的原始版本，這邊用截至 2022/11/30 的最新數字，不過分析框架和結論其實是一樣的。「選擇比努力重要」是這幾年職場上的老生常談，不過我覺得這應用在因子投資上也是一樣。
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