APM:多因子模型简述_AVI

Overview概述价格行为始终处于随机漫步过程中，所以没有一种量化策略可以涵盖所有的价格行为。不同的量化策略或资产配置适用于不同的行情，如网格交易更适用于震荡行情。本文目的是给投资者介绍更多样的分析模型，让投资者在行情的随机变化中可以有更丰富的选择和判断空间。Report报告多因子模型简介

多因子模型目前已成为投资实践的主流方法，并且在衡量与控制风险方面拥有优越性能。在投资中，因子指不同资产收益间的共同特征。多因子模型被广大投资者使用，以便进行资产组合的构建、组合管理、风险管理以及归因分析。相比单因子模型，多因子模型的解释力度更强且更加灵活。多因子模型可以帮助投资者：建立资产组合对指定指数或特征进行追踪调整组合在确定风险类别下的敞口对主动投资管理进行风险与收益的归因分析理解权益、固定收益等大类资产的综合风险暴露基于指定基准主动投资决策并衡量该决策的市场容量确保投资者的资产组合的风险收益与其成本相匹配多因子模型的来历

CZ：除非用户主动退出，否则用户资金永远不会离开Binance.US平台:金色财经报道，CZ发推表示，Coin Desk发布的消息完全是错误的，Binance.US总共拥有大约 20 亿美元的用户资金。随着加密货币价格的变化，这个等值美元的数字会略有波动。并且随着用户因最近的新闻而退出而下降。所有用户资金都已入账，并且永远不会离开Binance.US平台（当然除非用户自己退出）。[2023/6/9 21:24:48]

1952年，马科维茨提出了构建证券投资组合的新框架，不同于以往将不同证券分别对待，该框架将不同证券的收益风险特征综合量化考虑，这就是被广为人知的现代组合理论。马科维茨假定不同证券间的收益率服从一个多远正态分布。该理论的核心结论是，只要给定的两种资产的相关性不为1，即可同伙不同比例的配置来分散风险。1964年，夏普介绍了基于均值-方差理论基础的资本资产定价模型。CAPM理论以及相关的文献给投资者带来了一些新概念，例如系统风险。系统风险是理解多因子模型的关键，每项资产都有着不同种类的风险，但这些风险并不是同等重要的。该理论认为，风险可以在预期收益不变的前提下通过调整不同资产的比例来降低。但是，系统性风险是不能被分散的，因此这部分风险有着相对应的收益要求。在CAPM理论中，资产的系统性风险是其贝塔值的增函数，贝塔值衡量了资产收益对市场收益的敏感度。根据CAPM理论，资产收益值跟一个因子有关，即市场收益。系统性风险越高，贝塔值越高，要求的收益回报越高。但大量数据表明CAPM理论提供了一个对风险不完全的描述。如果一个模型能够更多将系统性风险考虑在内，则对资产收益的建模将更为有效。因此诞生了多因子模型。多因子模型的类型

NFT项目Bella Hadid联创起诉创始人，要求赔偿7700万美元:金色财经报道，Web3公司Rebase旗下拥有NFT项目Bella Hadid，该公司联合创始人Krzysztof Gagacki称另一位创始人Edmond Truong在10月份从他们共同控制的钱包中盗取了大约200万美元的加密货币。据称，Truong 还将Gagacki排除在公司运营之外。Truong在其他联合创始人不知情的情况下启动谈判，发行Arbitrum网络的代币。

起诉文件显示，原告认为Truong已将Gagacki驱逐出该企业，且向第三方表示自己是Rebase的唯一所有者和决策者。Gagacki认为Rebase的价值超过1.5亿美元，并要求至少7700万美元的赔偿。Rebase对此予以否认。（theblock）[2023/4/21 14:17:16]

按因子类型可以划分为3类宏观因子模型因子表示能够显著影响收益的宏观经济变量的非预期变动。以权益为例，主要考虑的是影响未来现金流以及折现率的因子。例如，利率、通胀风险、经济周期以及信用利差。宏观因子模型假定因子收益取决于部分宏观经济变量的非预期变动，比如通胀或实际产出。将非预期变动定义为实际值与预测值的差。一个因子的非预期变动是因子非预期收益的成分，所有因子的非预期变动构成了模型的自变量。例如GDP增长率因子的风险溢价为正，但通胀率因子的风险溢价为负。因此，如果一项资产对通胀率因子的敏感度为证，那么随着通胀率的升高，资产预期收益在降低，这类资产具有很好的对抗通胀的特性。通胀率与GDP增长因子矩阵

2022 Q3国内一级市场元宇宙及数字藏品融资总额达3.94亿元:金色财经报道，据零壹智库披露数据显示，2022年第三季度，国内一级市场上共有37家元宇宙及数字藏品项目获得38笔股权融资，公开披露的融资总额约为3.94亿元。从金额上看，多在1000万元左右，最高为XR芯片研发商GravityXR（万有引力）亿元及以上Pre-A轮融资；从轮次来看，几乎全部为A轮及之前的早期融资。[2022/10/20 16:32:09]

基本面因子模型因子主要表示能够解释证券横截面差异的主要因素。例如，账面市值比、甚至、市盈率以及杠杆率。统计因子模型通过对证券的历史收益表现进行统计并提取出影响收益的主要因子。主要的因子统计模型有因子分析模型与主成分分析模型。在因子分析模型中，因子能够充分解释历史收益的协方差。在主成分分析模型中，因子可以充分解释历史收益的方差。其中主成分分析是一种常用的构建统计因子模型的方法，目的是找到不相关的因子，并使得观察到的证券收益率可以很好的用因子收益的线性组合来解释。对于多证券的复杂组合，PCA可以有效的降低维度和过滤噪音，提炼较少的因子，以此来进行线性回归。主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。主成分分析主要作用1．主成分分析能降低所研究的数据空间的维数。即用研究m维的Y空间代替p维的X空间(m<p)，而低维的Y空间代替高维的x空间所损失的信息很少。即：使只有一个主成分Yl(即m=1)时，这个Yl仍是使用全部X变量(p个)得到的。例如要计算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所选的前m个主成分中，如果某个Xi的系数全部近似于零的话，就可以把这个Xi删除，这也是一种删除多余变量的方法。2．有时可通过因子负荷aij的结论，弄清X变量间的某些关系。3．多维数据的一种图形表示方法。我们知道当维数大于3时便不能画出几何图形，多元统计研究的问题大都多于3个变量。要把研究的问题用图形表示出来是不可能的。然而，经过主成分分析后，我们可以选取前两个主成分或其中某两个主成分，根据主成分的得分，画出n个样品在二维平面上的分布况，由图形可直观地看出各样品在主分量中的地位，进而还可以对样本进行分类处理，可以由图形发现远离大多数样本点的离群点。4．由主成分分析法构造回归模型。即把各主成分作为新自变量代替原来自变量x做回归分析。5．用主成分分析筛选回归变量。回归变量的选择有着重的实际意义，为了使模型本身易于做结构分析、控制和预报，好从原始变量所构成的子集合中选择最佳变量，构成最佳变量集合。用主成分分析筛选变量，可以用较少的计算量来选择量，获得选择最佳变量子集合的效果。通过主成分分析，投资者可以更加有效的提炼核心因子，过滤掉噪音的干扰，使整个投资分析的决策过程中可以更加准确有效。同时核心因子的提炼，也可以帮助投资者规避一定不必要的风险。Conclusion结语越来越多的机构和个人在数字货币市场中尝试着各种传统证券市场应用的量化策略和模型，并且通过大量的实际运算和测试，证明了策略和模型的有效性。而数字货币市场也将由于多样的量化策略和模型变得更加完善和丰富。

美元指数DXY突破108，为7月15日以来新高:行情显示，美元指数DXY突破108，为7月15日以来新高，日内涨0.47%。[2022/8/19 12:36:40]

数据：比特币地址活动下降13%，用户群增长骤降:金色财经报道，据区块链分析公司Glassnode数据显示，比特币网络用户的数量和活动都在下降，地址活动已经下降了13%，从11月的100多万个地址/天，到今天的87万个地址/天，这表明新用户的增长很少，甚至很难保留现有用户。另外，比特币用户群的增长率骤降，网络每天大约只有24.4万个活跃实体，每天只有约7千个净新实体，与2018年熊市和2019年的低点时期相似。[2022/7/11 2:04:32]

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