多因子模型的类型

多因子模型可以分为三类：宏观经济模型、基本面模型和统计模型。

宏观经济模型：宏观经济模型将证券的回报与就业、通货膨胀和利息 等因子进行比较。

基本模型：基本模型分析证券回报与其基础财务状况之间的关系，例如收益、市值和债务水平。

统计模型：统计模型用于根据每种证券本身的统计表现比较不同证券的回报。很多时候，在这种类型的建模中使用历史数据。

多因子模型的构建

构建多因子模型最常用的三种模型是组合模型、顺序模型和交叉模型。

组合模型：在组合模型中，将多个单因子模型，利用单一因子来区分股票，组合成一个多因子模型。例如，可以在第一遍中仅根据动量对股票进行排序。随后的通行证将使用其他因子，例如波动性，对它们进行分类。

顺序模型：顺序模型以顺序方式基于单个因子对股票进行排序，以创建多因子模型。例如，可以针对各种因子（例如价值和动量）依次分析特定市值的股票。

交叉模型：在交叉模型中，股票根据它们的交叉因子进行排序。例如，可以根据价值和动量的交叉点对股票进行分类和分类。

Beta的测量

证券的贝塔衡量证券相对于整个市场的系统风险。贝塔值为 1 表明该证券理论上经历与市场相同程度的波动，并与市场同步移动。

大于 1 的 beta 表明证券在理论上比市场波动更大。相反，小于 1 的 beta 表明该证券理论上的波动性低于市场。

当投资经理使用多因子模型来评估投资风险时，贝塔是他们可以使用的一个重要因素。

Fama-French 三因子模型

一种广泛使用的多因子模型是 Fama-French 三因子模型。Fama-French 模型包含三个因子：公司规模、账面市值比和市场超额收益。换句话说，使用的三个因子是 SMB（小减大）、HML（高减低），以及投资组合的回报减去无风险回报率。

SMB 指的是市值较小但产生更高回报的上市公司，而 HML 指的是具有高账面市值比的价值股，与市场相比产生更高的回报。