组合独立的Smart Beta策略进行投资组合优化

（%）2012年1月3日2013年1月3日2014年1月3日2015年1月3日2016年1月3日杠杆战略标准普尔500（SPY）机器学习美元中性机器学习55L/45S最小方差组合组合策略美元中性组合策略55L/45SFig。4、每种杠杆策略和基准（标准普尔500指数）的绩效结合了独立的智能贝塔策略进行投资组合优化15杠杆的使用通过杠杆因子提高了净回报和贝塔系数，以及投资组合的最大提取和年波动率，而夏普比率相对不受影响。杠杆投资的夏普比率略有上升的原因是，超额正回报在赚取时会被杠杆化，从而导致利润更快速增长，从而设定了获得杠杆融资的成本。图4显示了这些杠杆投资组合的更广泛回报。很明显，这些聪明的贝塔策略可以跑赢标普500指数。表2显示，MVP的夏普比率低于两种组合策略，这意味着MVP的回报是通过承担更大的风险产生的。例如，它经历了相当大的最大下降，并且具有持续较高的年度波动性。

结合独立的智能BetaStorages是可取的，因为它可以降低风险，同时保持盈利。5.5实时交易和竞争绩效虽然Quantopian的100000名用户中只有一小部分人参加了每月的竞争，但排名靠前的算法标准仍然非常高。算法的评估主要是在6个月的样本外模拟实时交易过程中的性能，部分是在开始日期前的两年回溯测试中。根据一系列的可行性和风险指标对战略进行评分。每一个指标都被计算为竞争者的排名，并取这些得分的平均值。我们将55-45动量振荡器/MVP智能BetaStorgy组合纳入Quantopian交易竞争。26周后，thealgorithm在排行榜上排名第84位，在全球范围内超过了数千种其他算法。未杠杆化的情况下，自上线以来，该公司目前的回报率为1.2%，夏普比率为1.35。资本分配前的未来工作将包括：1。确保投资组合始终保持美元中性，这可能涉及用对贝塔系数的多空押注取代MVP（seeFrazzini&Pedersen，2014）。确保投资组合保持行业中立，每个行业的最大敞口不超过60/40多头空头头寸。例如，投资组合不应在其所有科技或能源库存组件上做多。将再平衡期缩短至每周一次，而不是每月一次，以限制任何偏离中立的情况。这可能会导致进一步的再平衡成本。6结论在本研究中，我们将长短动量振荡器策略与最小波动率策略相结合。

通过评估杠杆投资组合的绩效，我们可以看到，组合策略在净回报和其他风险和可支持性指标方面均优于基准资产（标准普尔500指数）。16 Phil Maguirea、Karl Moffetta和Rebecca Maguireb夏普比率最高的策略实现了9%以上的年回报率，略高于基准，但风险显著降低。如果我们想提高风险承受能力，我们可以通过更大的因素（例如2.5:1）利用该投资组合，并大幅跑赢市场。2007年至2017年，该策略的回报率略低于140%，其表现将超过市场近50%（见图5）。最大降幅为19.1%，远小于市场相应的50%以上的降幅。400000600000000000120000014000001600000180000200000022000002400000003/01/2007 03/01/2008 03/01/2009 03/01/2010 03/01/2011 03/01/2012 03/01/2013 03/01/2014 03/01/2015 03/01/2016杠杆比率为2.5:1的最佳策略与市场最佳策略（杠杆比率为2.5:1）标准普尔500指数（SPY）图5。最佳杠杆战略与标准普尔500指数的比较在我们10年的测试期内，我们遵守了Quantopian的严格竞争规则，但我们可以看到，我们的战略还没有达到建议的夏普比率1，即0.96。尽管如此，它仍保持在+0.3和-0.3的beta括号内，将杠杆率限制在3以下，不会出现任何过大的提款，所有这些都是可取的特征。综上所述，该算法在竞争性实时交易中的成功证明了智能测试策略的有效性，而将多个智能测试策略结合起来则更为有效。参考文献17 ReferencesAmenc，N.、Goltz，F.，&Martellini，L.（2013）。Smart beta 2.0版。EDHEC风险头寸文件。Amenc，N.、Goltz，F.、Martellini，L.、Retkowsky，P.（2011）。

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