投资圈：连接投资组合的各个点

然后，使用先进的数字技术，对选择用于分析的数据集确定以下未知希腊字母。I=σγT sgn（X）| X/VT |α（θ/V）δJ-I/2=σηsgn（X）| X/VT |β，sgn是符号函数。b） 市场风险。任何交易程序中固有的风险决定了一个人希望以多快的速度完成任何交易程序。市场风险是指投资组合在预期时间或预期完成时间内的波动性。风险越高，theRavi Kashyap第36页的价格越有可能偏离投资组合构建过程中使用的预期价格，因此预期完成时间需要越短。但如果完工时间缩短，我们将从市场中吸收更高比例的流动性，这可能会增加我们的市场影响成本。Hencea在任何交易程序中实现最优都是市场风险和市场影响之间的权衡。完成时间是为了达到预期的最终结果而需要控制的变量。c） 跟踪错误。这将是特定历史时期内投资组合和基准之间回报差异的标准差。d） 买卖价差。这将基于特定交易日内整个交易日单个股票的平均价差。投资组合的相应数字将通过使用投资组合中单个证券的权重得出。e） 流动性。这将基于订单的相对规模和过去一定交易日内整个交易日的平均交易量。投资组合的相应数字将通过使用投资组合中单个证券的权重得出。f） 贝塔。

我们将贝塔值计算为资产收益与市场的协方差除以市场方差。我们使用Blume开发的技术进行调整，以补偿随着时间的推移安全测试版向市场测试版的移动。他通过直接测量一个时期的调整，并假设一个时期的调整是对下一个时期调整的良好估计，修正了过去的beta。这种直接测量是通过将后期的beta与前期的beta进行回归来完成的。投资组合的相应贝塔系数将通过使用theRavi Kashyap第37页投资组合中单个证券的权重得出。二、交易后指标大多数交易后指标往往是平均执行价格与不同价格基准的简单比较，如成交量加权平均价格、开盘价、收盘价、前一收盘价、到达价、成交量加权区间价格等。固定收益中的固定收益资产类别TCA分析无法像股票市场那样轻松计算，但由于交易的非匿名性，交易成本可能会向较小客户的高端倾斜。3.外汇资产类别TCA分析仍处于发展阶段，但与固定收益市场一样，由于交易的非匿名性，交易成本可能会向较小客户的高端倾斜。通常使用两种方法，一种是将执行价格与执行时的市场价格（可从集中式服务提供商处获得）进行比较；另一种方法是将执行价格与当天的最高和最低价格的平均值进行比较。十五。投资组合绩效衡量  归因有三种基本形式。

我们将考虑这些共同要素，并研究它们在各个资产类别中的差异。  多因素分析。第VII、VIII、IX、XI和XII节也考虑了这一点，以预测风险和预期收益。它以类似的方式工作，但试图将观察到的投资组合回报归因于不同的因素Ravi Kashyap第38页和资产特定回报。  风格分析。它将根据投资组合回报率确定投资风格。夏普比率就是一个例子，它衡量的是无风险利率除以投资组合收益率的标准差后的投资组合收益率。有时，我们需要考虑在给定的风险水平下获得的超额回报。这意味着，当风险和回报绘制在一张图表上时，将与所讨论的投资组合对应的回报定位在连接市场投资组合（这是一个假设投资组合，代表按其市场价值比例持有的所有可投资资产）与无风险回报率的线上。我们使用上述两个指标的标准差。我们可以使用投资组合的贝塔系数，我们可以得到两个替代的度量，称为Treynor和Jensen度量。所有这些都将风险和回报指标分类为不同的类别，以便于比较。  收益分解分析。我们将性能归因于某些基准。总投资组合回报率和总基准回报率之间的差异是积极管理效应。这是分配、选择和互动三种效应的总和。o分配指的是投资组合经理跨多个细分市场进行分配的能力。

分配效应决定了相对于基准的部分权重过高或过低对整体投资组合回报的贡献是积极的还是消极的。当投资组合在表现优于基准的细分市场中被高估，而在表现低于基准的细分市场中被低估时，就会出现正位置。当投资组合在表现低于基准Ravi Kashyap第39页的细分市场中权重过高，而在表现优于基准市场的细分市场中权重过低时，就会出现负分配。o选择效应衡量经理人相对于基准在给定细分市场内选择证券的能力。投资组合的超额或超额表现由基准权重加权，因此，选择不受细分市场分配的影响。投资组合中细分市场的权重决定了影响的大小。o互动效应衡量一个细分市场内选择和分配决策的综合效应。如果某个片段的权重过高，且选择更优，则交互作用效果为正。如果选择良好，但片段重量不足，则交互效应为负。  我们需要衡量是否有任何购买或出售的决定，在市场的运动预期。这就是所谓的计时。我们可以通过运行以下形式的回归来测试时间。

如果在下面的回归中，常数ci为零，那么它表明一条直线可以解释投资组合的回报，这意味着没有太多的计时能力。Rit–RFt=ai+bi（Rmt-RFt）+ci（Rmt-RFt）+eitRitis投资组合在Trmt期间的回报率是主要指数或基准在Trft期间的回报率是无风险资产的回报率是基金i在tai、bi、ciare常数期间的剩余回报率。  我们还需要研究投资组合的多元化程度，通过投资组合回报与主要指数的相关性来衡量。  作为风险的衡量标准，波动性存在一些问题。波动性不是投资过程的准确衡量标准，因为它不区分价格的向上变动和向下变动。其他一些衡量指标，包括某一点和不同历史点的价格差异，以及这些点之间的时间，将以更好的方式反映价格的上升和下降轨迹。  我们只需计算去年持有期（比如一个月）的投资组合回报。然后，我们看看其中有多少，我们的表现超过了基准。  通过将基金收益率与基准收益率进行回归，我们得到了误差项的α、β和标准差的估计值。利用这些，我们从众多可能性中考虑以下几个经风险调整的绩效指标。我们需要跟踪不断变化的投资组合组成以及由此导致的投资组合均值和方差的变化；否则我们会得到错误的结果。  夏普比率是平均投资组合超额收益除以样本期内收益的标准偏差。

（Rp–Rf）/σp（Rpis投资组合回报率；Rfis无风险利率）。  Treynor测度是投资组合超额收益除以系统风险（β），而不是总风险。（Rp-Rf）/βp  Jensen\'s Alpha是投资组合的平均回报率，高于资本资产定价模型（CAPM）预测的回报率。αp=Rp-[Rf+βp（Rm-Rf）]  Alpha信息比率是Alpha除以Portfolio的非系统风险（误差项的标准偏差）。αp/σεpRavi Kashyap第41页  我们计算α估计（αp）的t统计量*√N） /σεp（N是时间段的数量；σεpis是误差项的标准偏差），以了解我们可以归因于α的重要程度。我们的采样频率越高，t统计量就越准确。  我们可以通过将投资组合收益与基于小盘、大盘、高市盈率（增长）等特定投资风格形成的不同风格投资组合的收益进行回归，来了解特定投资风格对业绩的影响。  投资组合总收益率和基准总收益率之间的积极管理效应是不同的。这是分配、选择和相互作用三种效应的总和。在上述时间点，现金和股票将是我们的两大资产类别。虽然这不适用于我们的具体案例，但这样做很有用。分配指的是投资组合经理跨多个细分市场进行分配的能力。选择效应衡量经理人相对于基准在给定细分市场内选择证券的能力。交互效应衡量一个区域内选择和分配决策的综合效应。1.

股票资产类别对于股票，我们可以将收益归因于基本面因素、宏观因素、行业等，即各种基准。这将给我们超额回报或阿尔法。第二节、第八节、第九节、第XI节、第十二节以及上述常见绩效部分详细讨论了这些因素和归因模型。2.固定收益资产类别固定收益归属没有股权评估流程那么规范。在衡量绩效时，我们还需要考虑不同的影响。我们来看一组Ravi Kashyap 42页的方法，这些方法对固定收益工具很有效，并且遵循三步流程。  第一步是计算投资组合中每种证券的回报率和每天的基准，并将其分解为各种风险成分。  其次，根据投资流程对单个组成部分进行汇总。  第三，计算归因效应。我们看三个主要的影响，o结转效应是由于时间对工具收益的影响。这可以进一步分解为系统和具体的进位收益。系统收益来自参考收益率曲线，具体的结转收益率与该证券的传播有关。我们还有couponeffect和convergence effect，顾名思义，这是基于息票支付的，convergence解释了债券票面价值拉动产生的价格变化。o收益率曲线效应是由于收益率曲线的变化。我们可以将这些变化归类为收益率曲线的平行位移；收益率曲线的旋转；改变收益率曲线的形状，缩短债券的剩余到期时间。o利差效应是指证券的收益率与该证券（ZF债券）的无风险利率之间的差异。

利差变化是由于公司的信用评级、工具部门的利差、特定国家的利差而产生的。  此外，我们需要考虑各种辅助措施，例如，o价格效应是投资组合估值（内部完成）和基准（根据提供的指数进行估值）之间的差异。Ravi Kashyap第43o页“交易效果”显示了交易时的价格与当天房屋内估值之间的差异。o正如我们前面所讨论的，分配效应显示了某个部门或类别相对于基准权重的结果。o持续时间效应是由于修改了证券的持续时间。o凸性效应，这是由于安全性或特定部分的收益率曲线的凸性造成的。  主成分分析是一种常用的工具，用于许多产量曲线相关的属性。3.商品和外汇  由于这些工具的物理性质，以及它们主要用于消费，因此需要稍微不同地对待商品的回报。与存储工具相关的成本，我们需要在我们的回报归因机制中考虑到这一点。我们将在下面详细讨论商品期货的情况。  由于储存方面的原因，商品具有所谓的便利收益率，这反映了市场对商品未来可用性的预期。空头发生的可能性越大，便利收益率就越高。如果该商品的用户拥有高库存，则短缺的可能性很小，且便利产量也很低，反之亦然。

这是因为消费商品的使用者可能会觉得实物商品的所有权提供了期货合约持有人无法获得的利益。  投资者很少持有商品期货合约，直到到期，因为他的意图不是提取实物商品，而是让toRavi Kashyap第44页接触到商品价格的变化。为了避免提货，投资者将平仓或出售期货合约，并在另一个到期日较晚的期货合约中启动新的多头头寸。  被动购买期货合约并不断向前滚动的回报称为纯期货回报。这种回报也被称为超额回报，因为这是在抵押品的任何回报之外赚取的。  总回报是纯期货回报和抵押回报的组合。  我们将期货收益分成即期收益率和滚动收益率。现货收益率是由于附近合同价格的变化（按到期日计算）而产生的。在向前倾斜的曲线环境中滚动一个位置会产生滚动屈服。  滚动收益等于便利收益减去储存商品的成本以及购买商品的融资成本。  此外，我们可以借鉴前面关于权益和固定资产的讨论，来理解商品的价格驱动因素。  货币表现归因。

当我们研究具有多种货币或外币计价工具的投资组合时，我们需要将回报分离为以本币计价的资产的价格升值；将本地资产价值转换回基础货币的收益；以及交叉产品回报，即将本地利润汇回基础货币或本地回报与货币回报的组合所产生的回报。Rn=Ln+Ek+LNEKRN是资产nRavi Kashyap的基础货币回报，第45LN页是资产n的本地回报，以货币kEkis为单位，是货币k相对于基础货币的表现。根据相对于无风险利率定义的超额回报，这是有用的。如果我们让RFkbe为货币k的无风险回报，RbSeb为基础货币相应的无风险回报，上述方程可以写成，Rn-Rbase=（Ln-RFk）+（RFk+Ek+RFkEkRbase）+（Ln-RFk）。Ek这个结果将基础超额回报分解为本地超额回报，这就解决了本地资产是否优于本地无风险利率的问题。第二个组成部分是货币超额回报，它回答了以k货币持有现金是否优于以基础货币持有现金。a对表现优于基础货币的货币的积极敞口对投资组合货币效应有积极贡献。净货币效应是由于持有现金和风险资产。第三个组成部分，叉积，来自将当地超额利润转换为基础货币。这通常是一个很小的组成部分，只有在本地超额收益和汇率波动较大的情况下才有意义。