요인 투자.
'Factor Investing'이란 무엇입니까?
요인 투자는 더 높은 수익과 관련된 속성에 대해 증권을 선택하는 전략입니다. 주식, 채권 및 기타 요인의 수익을 유도 한 두 가지 주요 유형의 요인이 있습니다. 거시 경제 요인 및 작풍 요인. 전자는 자산 클래스 전반에 걸쳐 광범위한 위험을 포착하고, 후자는 자산 클래스 내의 수익 및 위험을 설명하기 위해 노력합니다. 일부 일반적인 거시 경제 요인에는 신용, 인플레이션 및 유동성이 포함되지만 스타일 요소에는 스타일, 가치 및 추진력이 포함됩니다.
속보 'Factor Investing'
Factor 투자는 이론적 관점에서 다변화를 높이고 시장 수익을 창출하며 위험을 관리하도록 고안되었습니다. 포트폴리오 다각화는 오랫동안 널리 알려진 안전 전략 이었지만, 선택된 증권이 더 넓은 시장과 함께 움직이면 다각화의 이득을 잃습니다. 예를 들어 투자자는 특정 시장 상황이 발생할 때 모든 가치가 하락하는 주식과 채권의 혼합을 선택할 수 있습니다. 좋은 소식은 요소 투자가 광범위하고 지속적이며 오래 동안 인정받는 수익자를 목표로하여 잠재적 위험을 상쇄 할 수 있다는 것입니다.
60 %의 주식과 40 %의 채권과 같은 전통적인 포트폴리오 배분이 상대적으로 구현하기 쉽기 때문에 선택할 요인의 수를 고려할 때 인수 투자가 압도적 인 것처럼 보일 수 있습니다. 모멘텀과 같은 복잡한 속성을 보지 않고 초보자가 투자를 생각하면 스타일 (성장 vs. 가치), 크기 (대문자 대 작은 캡), 위험 (베타)과 같은 단순 요소에 집중할 수 있습니다. 이러한 속성은 대부분의 유가 증권에서 쉽게 사용할 수 있으며 인기있는 주식 연구 웹 사이트에 나열되어 있습니다.
요인으로 투자 결과를 추구하십시오.
요소 뒤에 숨겨진 아이디어는 새로운 것이 아닙니다. 그러나 이들의 사용은 데이터와 기술로 향상되고 있습니다.
요인은 무엇입니까?
요인은 포트폴리오의 기초입니다. 주식, 채권 및 기타 자산의 수익을 가져온 광범위하고 지속적인 힘입니다.
팩터 투자는 포트폴리오에서 이러한 역사적 수익의 동인을 고의적으로 추구하기 위해 오늘날의 데이터 및 기술의 발전을 활용합니다. 요인이 어떻게 작용 하는지를 이해하면 선도적 인 기관 투자가와 적극적인 펀드 매니저가 수십 년 동안 해왔 던 것처럼 초과 수익률과 위험 감소 가능성을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
요인의 유형.
수익률을 이끌어내는 두 가지 주요 유형의 요인이 있습니다. 자산 클래스 전반에 걸쳐 광범위한 위험을 포착하는 거시 경제 요인. 스타일 클래스 등을 통해 자산 클래스 내의 수익과 위험을 설명하는 데 도움이됩니다.
각 요소 위에 마우스를 올리면 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
주식은 펀더멘털에 비해 할인됩니다.
경제 성장.
비즈니스주기에 대한 노출.
최소 휘발성.
안정적이고 위험이 적은 주식.
가격 상승 경향을 가진 주식.
재정적으로 건강한 회사.
작고 고성장하는 기업.
위험한 증권을 보유하는 소득 동기 유발.
실제 가격.
금리 움직임의 위험.
가격 변화에 대한 노출.
기업 대출의 기본 위험.
신흥 시장.
정치 및 주권 위험.
비 유동 자산 보유.
요인들은 일반적으로 서로 낮은 상관 관계를 가지고 있으므로 경기 순환의 다른 부분에서 잘 수행되는 경향이 있습니다. 대화 형 도구를 사용하여 장기적으로 시장 충격, 팽창 및 수축을 통해 다양한 요소가 어떻게 수행되었는지 확인하십시오.
왜 요인에 투자하십시오.
기관 투자가와 능동적 인 관리자는 수십 년 동안 포트폴리오를 관리하는 요소를 사용해 왔습니다. 오늘날 데이터와 기술은 모든 투자자들이 역사적으로 지속적인 수익 창출에 접근 할 수 있도록 자본 투자를 민주화했습니다.
요인은 포트폴리오 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
요인에 액세스하는 방법.
BlackRock은 저렴한 비용으로 효율적인 스마트 베타 ETF에서부터 스마트 베타 대상 날짜 기금에 이르기까지 역동적으로 관리되고 강화 된 요인 전략에 이르기까지 다양한 요소의 잠재력을 활용할 수 있도록 설계된 다양한 솔루션을 제공합니다.
스마트 베타 ETF 및 뮤추얼 펀드는 투자자들에게 저비용으로 효율적인 요인 전략을 제공합니다.
투자자는 BlackRock의 적극적인 통찰력을 통합하고 자산 클래스 전반에 걸쳐 투자하고 레버리지 및 단점을 활용하는 고급 전략에 액세스 할 수 있습니다. 투자자는 절대 수익을 추구하거나 헤지 펀드 및 전통적인 적극적 전략을 보완하기 위해 이러한 전략을 사용할 수 있습니다.
요인에 대한 우리의 견해.
BlackRock의 요인 투자 전문가의 최신 연구 및 통찰력에 대한 최신 정보를 얻으십시오.
Q3 실적을 검토하고 Q4에 대한 요인보기를 얻으십시오.
세련된 스타일의 상자를 다시 만듭니다.
요인 투자에 대한 추가 정보.
요소 투자와 스마트 베타의 차이점은 무엇입니까?
스마트 베타는 요소 투자의 한 부분 집합입니다. 요인 투자는 광범위하고 지속적인 투자 수익의 힘을 이용합니다. 요인 투자는 (자산 클래스의 수익에 영향을 미치는) 매크로 요소와 자산 클래스의 수익에 영향을 미치는 스타일 요소를 참조 할 수 있으며 레버리지를 사용하거나 사용하지 않고 구현할 수 있습니다. 스마트 베타 전략은 일반적으로 레버리지없이 구현 된 단일 자산 클래스 내의 스타일 요소를 말하며, 가장 일반적으로 ETF에 포함됩니다.
요인 투자와 관련된 위험은 무엇입니까?
요인 기반 전략에 관해서는 투자자에게 많은 옵션이 있습니다. 각 전략은 고유 한 방식으로 구성되며 서로 다른 위험을 가질 수 있습니다. 투자자가 각 전략에 적용 할 수있는 리스크와 그 리스크가 전반적인 포트폴리오에 어떻게 부합하는지 이해하는 것이 중요합니다. long-short factor 전략을 선택하는 투자자는 레버리지와 관련된 위험을 추가 할 것입니다.
요인 기반 투자와 관련된 몇 가지 신화는 무엇입니까?
요소 투자에 관한 가장 널리 퍼진 신화 중 하나는 그것이 지수 투자 또는 적극적인 투자 대신 사용해야한다는 것입니다. 스마트 베타 ETF를 포함한 요인 기반 전략은 포트폴리오의 기존 지수 또는 적극적인 투자를 대체하거나 보완하는 데 사용할 수 있습니다.
중요한 고려 사항.
모든 투자와 마찬가지로 성과를 보장 할 수는 없습니다. 개별 요인들은 경기 순환의 다른 부분에서 잘 수행되는 경향이 있으며, 주식 시장 움직임과 덜 관련되어있을 수 있습니다. 특정 투자 전략이 투자 목표에 적합한 지 여부를 조사 할 때 요인 투자의 이러한 측면을 인식하십시오. 다중 요인 투자는 요인에 따라 다양하며이 주기성의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
요인 투자에 BlackRock을 선택하는 이유는 무엇입니까?
BlackRock은 수십 년 동안 요인 기반 투자의 최전선에 서 있으며 고객의 투자 문제를 해결할 수있는 새로운 전략을 지속적으로 혁신하고 있습니다. BlackRock은 오랜 기간 동안 요인 투자 원칙을 구현할 수있는 다양한 방법을 제공합니다. 이러한 요소들은 BlackRock의 활발한 통찰력을 통합하고 자산 클래스 전반에 걸쳐 투자하고 레버리지 및 단락을 사용하는 다중 자산, 다중 요인 전략에 저렴한 비용으로 효율적인 요인 접근을 제공하는 스마트 베타 ETF 및 대상 날짜 자금에서부터 다양합니다.
또한 요인 전문가 (예 : Andrew Ang and Sara Shores)가 제공 한 통찰력과 요인 투자 기회에 대한 액세스를 찾는 투자자를 위해 제작 된 온라인 리소스 및 도구를 통해 투자 요소에 대한 BlackRock의 깊은 경험을 활용할 수 있습니다.
요인 투자 및 스마트 베타 전략에 대한 통찰력을 얻으십시오.
펀드의 투자 목적, 위험 요소 및 비용과 투자 비용을 신중하게 고려하십시오. 이 정보 및 기타 정보는 기금 안내서 또는 가능한 경우 iShares ETF 및 BlackRock Mutual Fund 안내서 안내서 페이지를 방문하여 얻을 수있는 요약 안내서에 나와 있습니다. 투자하기 전에 안내서를주의 깊게 읽으십시오.
투자에는 원금 손실 가능성을 포함하여 위험이 관련됩니다.
특정 양적 투자 특성 ( "요인")에 대한 노출을 제공하고자하는 펀드의 경우 성과가 향상되거나 위험이 감소 될 것이라는 보장은 없습니다. 이러한 투자 요소에 노출되면 일부 시장 환경에서 실적이 저하 될 수 있습니다. 이러한 상황에서 펀드는 목표 투자 요소에 대한 노출을 유지하고 손실을 초래할 수있는 여러 요인을 목표로 조정하지 않을 수 있습니다.
iShares Minimum Volatility Funds는 변동성을 낮추려고하는 기본 인덱스의 전략이 성공적 일 것이라는 보장이 없으므로 최소 변동성 이상을 경험할 수 있습니다.
다각화 및 자산 배분은 시장 위험 또는 원금 손실을 보호하지 못할 수 있습니다.
이 자료는 표시된 날짜의 시장 환경에 대한 평가를 나타냅니다. 변경 될 수 있습니다. 미래 사건의 예측이나 미래 결과의 보장을 목적으로하지 않습니다. 이 정보는 자금이나 발행사 또는 증권과 관련한 연구 또는 투자 자문으로서 독자가 의존해서는 안됩니다.
논의 된 전략은 설명과 교육 목적을위한 것이며 유가 증권을 매매하거나 투자 전략을 채택하기위한 권장 사항, 제안 또는 권유가 아닙니다. 논의 된 전략이 효과적이라는 보장은 없습니다.
전략 가용성은 특정 투자 수단으로 제한 될 수 있습니다. 모든 투자자가 모든 투자자에게 제공 될 수있는 것은 아닙니다. 자세한 내용은 BlackRock 담당자에게 문의하십시오.
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Dated: July 2013.
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Quantitative Equity Investing: Techniques and Strategies.
Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm.
기술.
A comprehensive look at the tools and techniques used in quantitative equity management.
Some books attempt to extend portfolio theory, but the real issue today relates to the practical implementation of the theory introduced by Harry Markowitz and others who followed. The purpose of this book is to close the implementation gap by presenting state-of-the art quantitative techniques and strategies for managing equity portfolios.
Throughout these pages, Frank Fabozzi, Sergio Focardi, and Petter Kolm address the essential elements of this discipline, including financial model building, financial engineering, static and dynamic factor models, asset allocation, portfolio models, transaction costs, trading strategies, and much more. They also provide ample illustrations and thorough discussions of implementation issues facing those in the investment management business and include the necessary background material in probability, statistics, and econometrics to make the book self-contained.
Written by a solid author team who has extensive financial experience in this area Presents state-of-the art quantitative strategies for managing equity portfolios Focuses on the implementation of quantitative equity asset management Outlines effective analysis, optimization methods, and risk models.
In today's financial environment, you have to have the skills to analyze, optimize and manage the risk of your quantitative equity investments. This guide offers you the best information available to achieve this goal.
저자에 관하여.
Sergio M. Focardi is Professor of Finance at EDHEC Business School in Nice and a founding partner of the Paris-based consulting firm The Intertek Group. He is also a member of the Editorial Board of the Journal of Portfolio Management . Sergio holds a degree in electronic engineering from the University of Genoa and a PhD in mathematical finance from the University of Karlsruhe as well as a postgraduate degree in communications from the Galileo Ferraris Electrotechnical Institute (Turin).
Petter N. Kolm is the Deputy Director of the Mathematics in Finance Master's Program and Clinical Associate Professor of Mathematics at the Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University; and a founding Partner of the New York–based financial consulting firm the Heimdall Group, LLC. Previously, Petter worked in the Quantitative Strategies Group at Goldman Sachs Asset Management. He received an MS in mathematics from ETH in Zurich; an MPhil in applied mathematics from the Royal Institute of Technology in Stockholm; and a PhD in applied mathematics from Yale University.
권한.
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저자 정보
Chapter 1 Introduction.
In Praise of Mathematical Finance.
Studies of the Use of Quantitative Equity Management.
Looking Ahead for Quantitative Equity Investing.
Chapter 2 Financial Econometrics I: Linear Regressions.
Covariance and Correlation.
Regressions, Linear Regressions, and Projections.
Robust Estimation of Regressions.
Classification and Regression Trees.
Chapter 3 Financial Econometrics II: Time Series.
Stable Vector Autoregressive Processes.
Integrated and Cointegrated Variables.
Estimation of Stable Vector Autoregressive (Var) Models.
Estimating the Number of Lags.
Autocorrelation and Distributional Properties of Residuals.
Stationary Autoregressive Distributed Lag Models.
Estimation of Nonstationary VAR models.
Estimation with Canonical Correlations.
Estimation with Principal Component Analysis.
Estimation with the Eigenvalues of the Companion Matrix.
Nonlinear Models in Finance.
Chapter 4 Common Pitfalls in Financial Modeling.
Theory and Engineering.
Engineering and Theoretical Science.
Engineering and Product Design in Finance.
Learning, Theoretical, and Hybrid Approaches to Portfolio Management.
The Bias in Averages.
Pitfalls in Choosing from Large Data Sets.
Time Aggregation of Models and Pitfalls in the Selection of Data Frequency.
Model Risk and its Mitigation.
Chapter 5 Factor Models and Their Estimation.
The Notion of Factors.
Static Factor Models.
Factor Analysis and Principal Components Analysis.
Why Factor Models of Returns.
Approximate Factor Models of Returns.
Dynamic Factor Models.
Chapter 6 Factor-Based Trading Strategies I: Factor Construction and Analysis.
Developing Factor-Based Trading Strategies.
Risk to Trading Strategies.
Desirable Properties of Factors.
Sources for Factors.
Building Factors from Company Characteristics.
Working with Data.
Analysis of Factor Data.
Chapter 7 Factor-Based Trading Strategies II: Cross-Sectional Models and Trading Strategies.
Cross-Sectional Methods for Evaluation of Factor Premiums.
Performance Evaluation of Factors.
Model Construction Methodologies for a Factor-Based Trading Strategy.
Backtesting Our Factor Trading Strategy.
Chapter 8 Portfolio Optimization: Basic Theory and Practice.
Mean-Variance Analysis: Overview.
Classical Framework for Mean-Variance Optimization.
Mean-variance Optimization with a Risk-Free Asset.
Portfolio Constraints Commonly Used in Practice.
Estimating the Inputs Used in Mean-Variance Optimization: Expected Return and Risk.
Portfolio Optimization with Other Risk Measures.
Chapter 9 Portfolio Optimization: Bayesian Techniques and the Black-Litterman Model.
Practical Problems Encountered in Mean-Variance Optimization.
The Black-Litterman Model.
Chapter 10 Robust Portfolio Optimization.
Robust Mean-Variance Formulations.
Using Robust Mean-Variance Portfolio Optimization in Practice.
Some Practical Remarks on Robust Portfolio Optimization Models.
Chapter 11 Transaction Costs and Trade Execution.
A Taxonomy of Transaction Costs.
Liquidity and Transaction Costs.
Market Impact Measurements and Empirical Findings.
Forecasting and Modeling Market Impact.
Incorporating Transaction Costs in Asset-Allocation Models.
Integrated Portfolio Management: Beyond Expected Return and Portfolio Risk.
Chapter 12 Investment Management and Algorithmic Trading.
Market Impact and the Order Book.
Popular Algorithmic Trading Strategies.
Some Comments about the High-Frequency Arms Race.
Appendix A Data Descriptions and Factor Definitions.
The MSCI World Index.
The Compustat Point-in-Time, IBES Consensus Databases and Factor Definitions.
Appendix B Summary of Well-Known Factors and Their Underlying Economic Rationale.
Appendix C Review of Eigenvalues and Eigenvectors.
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