Факторные модели: может быть, многие риски лучше, чем небольшое количество
Статья (сентябрь 2024) напоминает, что на рынке и для оценки рисков разных инструментов выгодно использовать не малое количество факторов риска, а большое. Почему: виды активов разные, у них объективно неодинаковые риски; модель "многих факторов" может лучше уловить нелинейные связи между компонентами; "малое количество" факторов сформированы на чём-то конкретном (акции + облигации + м.б. крипта), а это ограничивает учёт рисков из других видов инвестиций.
Две сильно связанных с этим статьи: 1) про то, что "много факторов" очевидное следствие нелинейности мира; 2) про то, что даже "один нелинейный фактор" может хорошо описывать доходности.
Вывод: для реальной торговли на рынках могут понадобиться большие модели с существенным количеством стратегий - если не видели, почитайте уже старое интервью владельца World Quant.
#Factors #WorldQuant
Статья (сентябрь 2024) напоминает, что на рынке и для оценки рисков разных инструментов выгодно использовать не малое количество факторов риска, а большое. Почему: виды активов разные, у них объективно неодинаковые риски; модель "многих факторов" может лучше уловить нелинейные связи между компонентами; "малое количество" факторов сформированы на чём-то конкретном (акции + облигации + м.б. крипта), а это ограничивает учёт рисков из других видов инвестиций.
Две сильно связанных с этим статьи: 1) про то, что "много факторов" очевидное следствие нелинейности мира; 2) про то, что даже "один нелинейный фактор" может хорошо описывать доходности.
Вывод: для реальной торговли на рынках могут понадобиться большие модели с существенным количеством стратегий - если не видели, почитайте уже старое интервью владельца World Quant.
#Factors #WorldQuant
NBER
APT or “AIPT”? The Surprising Dominance of Large Factor Models
We introduce artificial intelligence pricing theory (AIPT). In contrast with the APT’s foundational assumption of a low dimensional factor structure in returns, the AIPT conjectures that returns are driven by a large number of factors. We first verify this…