《Finding Alphas》逐章閱讀筆記 (一)

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘

近期拜讀Igor Tulchinsky在2019年的著作《Finding Alphas: A Quantitative Approach to Building Trading Strategies》,學習更深入的投資,在這系列文章中,將逐章節摘要書籍重點。在這篇筆記中,涵蓋本書的Part I。

本書結合WorldQuant全球專家的知識,涵蓋alpha、相關性分析、偏差控制、ETF、事件驅動投資、指數alpha、日內數據研究、機器學習等主題。提供最新交易策略資訊,內容實用、易懂,並新增學術參考與高質量範例,適合關注量化交易的讀者。本書作者Igor Tulchinsky是 WorldQuant的創始人兼 CEO。


Introduction to Alpha Design

  • 在金融領域中,最早可追溯到 1968 年, Michael Jensen 用「Jensen’s alpha」來衡量投資組合在風險調整後,相對於市場預期表現的超額報酬。隨著時間演進,泛指超越市場或基準指數報酬的那部分,成為衡量投資績效的重要指標。
  • 在 World Quant 的語境中,則將「alpha」定義為:「能在投資組合中增加價值的獨立交易信號(trading signal)」
  • 常見操作
    • A-B, A/B, 1/A, delay, rank
    raw-image
  • 如何判斷 Alpha 的品質
    • Information Ratio
    • 概念簡單、數學表達優雅、高in-sample Sharpe、對資料或參數細微變化不敏感、適用不同的證券範圍及地區
  • Alpha 的構建流程
    • 分析資料變數
      • 先檢視自己所擁有的資料(如價格、成交量、公司財報、衍生指標、新聞、社群情緒等),思考哪些變數或其變化可能與未來價格變動有關。
    • 了解價格反應
      • 觀察資料變化與價格之間的關係。如果一項事件或資料變化確實能帶來價格波動,那麼就有機會萃取出 Alpha。
    • 提出數學或程式化表達
    • 回測與評估
      • 觀察是否能持續產生超額報酬,並評估風險、最大回撤(drawdown)、穩定度等關鍵指標。
    • 若回測結果理想,提交並進入實際交易
      • 一旦經過充分測試(含多市場、多區域、多時間區間),如果結果仍具備顯著的超額報酬,便可投入實盤或結合其他 Alpha 一起交易。


Perspectives on Alpha Research

  • Alpha 的一般定義: 投資策略/組合相較於某個benchmark所產生的額外收益,也代表「預測未來相對價格或相對報酬」的模型或函數
  • 統計套利: 是基於「統計或數學模型」對資產的未來相對價格或價差進行預測,但該預測並非 100% 準確,仍存有不確定性及風險(例如估計誤差、參數不穩定、過度擬合,以及市場結構的改變等)。
  • 簡單討論CAPM、多因子模型


Cutting Losses

再完美的交易策略,也終會碰到失效或不再適用的時刻。沒有任何規則永遠有效


Reference: 《Finding Alphas: A Quantitative Approach to Building Trading Strategies》

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Note on Active Equity Management by Xinfeng Zhou and Sameer Jain
如何預測股價,常見的方式有三種 假設投資組合經理正在評估某 XYZ 科技公司是否值得增持。我們將使用 Naïve、Raw 和 Refined Forecasts 的框架來分析 XYZ 的投資機會
CPI 是什麼?為什麼重要? CPI(消費者物價指數)是衡量「一籃子」消費品與服務的價格變動情況,簡單來說,就是用來觀察一般消費者(你和我)所購買的商品、服務是否越來越貴或便宜。舉例來說,食品、衣服、房租、水電、交通費甚至醫療費,這些都可能被納入計算,反映出大眾生活成本的增減。
採購經理人指數(PMI)用於衡量製造業與服務業的經濟健康狀況,是反映經濟活動方向的重要指標,是每月對受訪企業的採購經理人進行調查,並依調查結果編製成的指數。
所謂的「可轉換套利」,是投資人同時: 買入(做多) 發行公司之「可轉換證券」(包含可轉換公司債或可轉換優先股)。 放空(做空) 同一家發行公司的普通股。
何謂風險套利? 風險套利(Risk Arbitrage),又稱為併購套利(Merger Arbitrage),指的是當市場上有公司宣佈進行併購時,套利者透過買入與賣出相關公司股票,來嘗試從併購過程中的「價差」中獲利的一種投資策略。
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