波动管理多因子

原理

Moreira 和 Muir 在 2017 年的论文《波动管理组合》中提出了一个反直觉的发现：对市场、价值、动量、盈利等大多数因子来说，上个月波动高，并不意味着下个月收益高，但下个月波动大概率仍然高。也就是说，高波动时期承担了更多风险，却没有得到更多补偿。

如果是这样，就可以按波动反向调整仓位：上个月某个因子波动很大，下个月就少拿；波动很小，就多拿。这样组合的风险更平稳，单位风险能赚到的收益（夏普比率）应该更高。论文发现这种做法对多数因子都能提高夏普，而且在 2008 年这类危机中能明显减少损失。编号 30 把这个办法用在大盘上，这里把它用在六个常见因子上：市场、规模、价值、盈利、投资、动量，每个因子单独按自己上个月的已实现方差缩放，再把六个因子等权组合。

还有一点值得注意：论文用全样本的常数把平均风险调回原水平，这里改用当时已知的历史平均方差，并设 2 倍上限，避免用到未来信息和过高杠杆。要回答的是：在一个已经很分散的多因子组合上，再做波动管理还有没有额外价值？