关于BARRA模型

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Barra是做风险模型的，主要应用是构建active risk/total risk在一定范围内的portfolio。Active risk也就是所谓的tracking error, 一般也就量化对冲基金会在意这个指标（一直不懂非对冲的基金计算这个干嘛，尤其是国内的投资者一般都是在意绝对收益的）。至于控制total risk，个人认为结合仓位管理貌似更有意义一些。
至于实现嘛，我以前干过类似的事情。barra的介绍文档后面都有各个风险因子的计算公式，一些复合因子的复合方法，也就是权重都给了，直接照搬就行。当然，光知道公式也远远不够，很多细节的处理、缺失值的填补方法值得玩味，这个就走好不送了。算完风险因子后，可以跟barra里的值比对一下，如果大概方向能一致就继续下一步，计算协方差矩阵。手头没有那个介绍文档，我记得是需要volatility regime adjustment 和 bayesian adjustment. 这两项都算完后，预测风险的模型基本搞定，但构建组合那一步，还需要写个optimizer, 我的工作没涉及到这一步，就不是很清楚了。写optimizer的基本思路，应该就是设一个隐含的risk aversion值（或者用户自定义），然后最大化你的utility function=return-aversion*risk^2，必要时设一些constraints.
以前听barra的人过来路演，分分钟就是“你们不可能复制出来的还是乖乖掏钱买模型”的架势，他们应该确实是有一些未公开的独门秘籍。而且复制模型的难度，应该是最后20%的难度远大于前80%，就看题主需要多精确的模型了。
建议题主搞个barra试用版，先把各种功能玩透了再谈实现。

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关键词：协方差矩阵 用户自定义 细节的处理 风险因子 仓位管理

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