量化投资与机器学习 发布于 2021-03-22 17:03:23
作者:BetaPlus小组
前不久,Robeco发表了一篇很有意思的文章[1],讨论过去两年因子投资在美股的窘境,其中一幅图非常震撼(见图0),核心结论如下:
从2018年到2020年,主流因子表现均不是很好,尤其是价值因子一塌糊涂;
买大市值且高估值股(mega & growth)[2]是唯一能够获取超额收益的方法;
脱离了大盘成长股,盈利和动量因子一无是处;
数据均能获得正的超额收益率,这和已有的认知一致;从2018年7月开始,分组收益率和常识发生了冲突,包括:
从估值来看,只有高估值且大市值能够获得正的超额收益率;
高质量和高动量组合,几乎只有在大市值中才有利可图;
低波动和高增长没啥搞头,相反高波动和低增长反而占优;
数据才能在过去两年获得超额收益,其他组合方式全部跑 (
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