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    北大经院工作坊第166场 学术论文与量化研究实践 (计量、金融和大数据工作坊)

    发布日期:2020-11-19 14:08 实践论文

      2020年11月6日,由北京大学经济学院、国家发展研究院联合举办的“计量、金融和大数据工作坊”第26场在经济学院107会议室举行。原人民大学教授童庆作为演讲嘉宾,以“学术论文与量化研究实践”为题,为经济学院四十多位师生作了学术报告。工作坊由经济学院刘蕴霆助理教授主持。经济学院王一鸣教授、王熙助理教授,国发院沈艳教授、张俊妮副教授、孙振庭助理教授参与了工作坊。

      童庆首先介绍了什么是量化投资策略的因子,因子为什么有效以及为什么会失效。当金融市场不是完全有效时,因子能够预测资产回报,并出现持续重复的超额收益机会。但是因子的实效也可能随着因子被逐渐挖掘使用而逐渐变低。这其中包括以下几种情况:因子的超额收益可能只代表某种风险,而经过大量的数据挖掘后所得到的因子具有很大的偶然性,必须使用更严格的标准来衡量;同时,随着因子逐步被广泛知道(通过过去交易价格、公开市场信息与内部信息等), 因子逐渐被市场使用,带来的超额收益也逐渐变低;另外,正如因子由于市场的不完善或者流动性低而有效一样,随着市场金融机构的增加与市场流动性的增强,原先有效的因子也会不再那么有效。

      童庆还从策略类型、时间尺度等划分角度为老师同学们介绍了因子的具体分类标准。其中策略类型角度,因子主要包含:技术类因子、基本面因子、事件类因子、外界反应类因子、微观交易类因子(高频)等;从时间尺度划分,因子主要包括:高、中、低频因子。低频因子虽然收益低,但是交易成本也低,回测更容易接近真实情况;高频因子收益高但是成本也越高,可能存在回测中难以完全测量的各种问题,所以高频交易时,投资策略需要在回测中获得很高的收益时才值得进行投资。

      最后,童庆阐释了由于因子类型不同,所带来的潜在收益和交易成本(既包含显性成本,又包含隐形成本)也有所不同。所以为了更科学评估量化投资的因子,投资者对于因子经济逻辑的认识就一定要深刻,不能单纯进行数据挖掘,否则会导致过度拟合并引入一些增加统计显著性却没有实际经济学内含的冗余因子;针对回测,投资者也要先想清楚因子的含义再去回测,而不是将回测当成数字游戏;最后,由于不同因子的经济学逻辑往往各不相同,量化投资策略所选取的因子之间相关性越小,对于因子未来投资表现就越好。而上述也是当前中国量化金融投资市场亟待解决的问题。

      讲座最后,童庆对同学们提出建议:大家要多学习别人的因子,思考改进的方法,通过长时间的积累、不断的思考并结合自身的兴趣,去挖掘更有效的因子。

      与会师生在报告过程中与演讲嘉宾进行了精彩的互动交流,同学们就自身感兴趣的问题向童庆教授进行了请教探讨。在与会师生热烈的掌声中,本次学术报告圆满结束。

      童庆,原中国人民大学商学院教授, 博士生导师,目前从事量化基金投资。复旦大学计算数学本科, 美国埃默里大学金融博士, CFA持有者。在国际顶尖金融和会计期刊(Journal of Financial Economics, Review of Financial Studies, Journal of Accounting and Economics, Management Science, Journal of Financial and Quantitative Analysis等)发表了多篇论文,是众多国际金融和会计期刊的审稿人和国际学术会议的委员。童庆博士在海外和国内高校执教10年,举办会议讲座近百余次,审阅文章数百篇,培养和推荐了大量金融人才。童庆博士长期投身于资产定价的实证研究,对中国金融市场有着浓厚的兴趣和丰富的实践经验。曾担任多家大型量化机构的顾问,现在所指导的量化对冲产品实盘业绩非常出色。

      2018年10月,北京大学经济学院、国家发展研究院和新结构经济学研究院达成框架合作协议,约定采用轮流主持的方式共同举办工作坊,正式建立了科研领域的交流创新合作机制。2019年,根据协议,先后成立了七个工作坊:政治经济学工作坊;国际经济学与实证产业组织工作坊;宏观经济学工作坊;微观理论经济学工作坊;计量、金融和大数据工作坊;劳动-健康经济学工作坊和发展与公共财政工作坊。2019年七个工作坊共计举办127场活动,这些活动为广大师生提供了良好的国内外一流学术交流平台,促进了学院之间的学术资源整合和人才培养,提升了广大师生和经济学领域的研究水平。

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      原标题:《北大经院工作坊第166场 学术论文与量化研究实践 (计量、金融和大数据工作坊)》


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