在2017年,Fama提出了五因子模型,這個模型可以解釋投資中95%的報酬差異。相較於三因子模型,Fama and French提出的五因子模型新增了兩個因子,分別是E(RMW)和E(CMA)。其中,E(RMW)反映了高盈利股票和低盈利股票之間的回報差異,也就是說高盈利股票相對於低盈利股票表現更好。而E(CMA)則反映了低投資比率公司和高投資比率公司之間的回報差異,也就是說低投資比率公司相對於高投資比率公司表現更好。這兩個因子中,RMW被稱作獲利因子,CMA則被稱作投資因子。
Dimensional US Core Equity Index (DFAU)和VTI是兩種不同的股票指數,它們之間最大的區別在於DFAU投資了五個因子,而VTI只投資了市場因子。
自己的投資組合交畀全市場投資組合就最有效率?
不是
現代金融理論是一種經濟學理論,關注的是金融市場和金融工具的價值、風險、效率和投資決策。它的核心思想是基於資本資產定價模型(CAPM)和有效市場假說(EMH)等理論,旨在提供對現代金融市場和投資決策的深入理解和分析。
從現代金融理論的角度來解釋,市場報酬是由市場風險因子(即beta)提供的報酬,也就是不可分散的系統性市場風險。例如,2008年的股災。在購買全市場指數(例如VT)的過程中,投資者必須承擔市場風險,以換取市場報酬。
CAPM模型的公式為:
E(Ri) = Rf + βi [E(Rm) - Rf]
其中,
E(Ri)表示股票i的預期回報率,
Rf表示無風險回報率,
βi表示股票i的beta值,衡量股票i的風險程度,
E(Rm)表示市場整體的預期回報率。
根據CAPM模型,股票的beta值越高,其風險越高,其預期回報率也越高。因此,對於風險較高的投資組合或股票,其預期回報率也應該更高,以補償投資者承擔的風險。
然而,這個模型只能解釋投資中2/3報酬差異。之後就發現小型股、價值股有呢個模型不能解釋的超額報酬Alpha。為了證實市場是有效率,Fama在1992年提出了三因子模型。其中,βi就是其中的一個因子。三因子模型的提出,擴展了CAPM模型的適用範圍,進一步提高了對金融市場和投資決策的深入理解和分析。
三因子模型是一種用於解釋股票回報的模型,它基於資本資產定價模型(CAPM)擴展而來。該模型認為,除了市場風險之外,還有兩個額外的因子,即市場規模和價值因子,可以解釋股票的回報。具體而言,股票回報可以通過以下三個因素來解釋:市場風險因子、市場規模因子和價值因子。
市場風險因子衡量股票的系統風險,即市場整體的波動性,與CAPM模型相同。市場規模因子衡量小市值股票相對於大市值股票的表現,研究表明,小市值股票在長期中表現較好,因此市場規模因子可以解釋股票回報的一部分。價值因子衡量價值型股票相對於成長型股票的表現,研究表明,價值型股票在長期中表現較好,因此價值因子可以解釋股票回報的另一部分。
三因子模型的公式為:E(Ri) = Rf + βi1 [E(Rm) - Rf] + βi2 SMB + βi3 HML
其中,
E(Ri)為股票i的預期回報率,
Rf為無風險回報率,E(Rm)為市場整體的預期回報率
βi1為股票i的市場風險因子beta值,衡量股票i相對於市場的波動性
βi2為股票i的市場規模因子beta值,衡量股票i相對於市場規模的表現,
SMB為小市值股票的超額收益,
βi3為股票i的價值因子beta值,衡量股票i相對於價值型股票的表現,
HML為高價值股票的超額收益。
公式中的各項分別解釋為股票i的預期回報率等於無風險回報率加上股票i的市場風險因子、市場規模因子和價值因子之乘積。其中,市場風險因子、市場規模因子和價值因子的beta值分別衡量股票i相對於市場、市場規模和價值型股票的表現。SMB和HML分別衡量小市值股票和價值型股票的表現。
雖然三因子模型只能解釋投資中90%的報酬差異,但是為什麽有些基金會持續贏過市場呢?這是因為在這三個因子上加入動量因子,就可以解釋投資中95%的報酬差異,從而形成了四因子模型。
在2017年,Fama提出了五因子模型,這個模型可以解釋投資中95%的報酬差異。相較於三因子模型,Fama and French提出的五因子模型新增了兩個因子,分別是E(RMW)和E(CMA)。其中,E(RMW)反映了高盈利股票和低盈利股票之間的回報差異,也就是說高盈利股票相對於低盈利股票表現更好。而E(CMA)則反映了低投資比率公司和高投資比率公司之間的回報差異,也就是說低投資比率公司相對於高投資比率公司表現更好。這兩個因子中,RMW被稱作獲利因子,CMA則被稱作投資因子。
Dimensional US Core Equity Index (DFAU)和VTI是兩種不同的股票指數,它們之間最大的區別在於DFAU投資了五個因子,而VTI只投資了市場因子。
這些因子背後的數據並非僅僅是一時的data mining挖掘出來的,而是經過長期的研究和驗證,具有可持續性和穩定性。有效的因子報酬背後有兩個重要的因素:一是基於風險,即投資者應該獲得與其承擔的風險相匹配的回報;二是基於韭菜的行為偏差,即投資者在決策過程中可能會受到情感和認知偏見的影響。
不同的股票具有不同的因子數值,這些因子數值可以用來構建投資組合,以實現投資目標。但是,為什麽在購買整個市場指數時,只剩下市場風險因子呢?
原因是其他因子往往會被反向抵銷。例如,成長股會抵銷價值股的價值因子,動能弱的股票會抵銷動能強的股票的動能因子。因此,如果投資者不想被這些因子抵消,可以選擇投資全市場之外的投資,再投資於特定因子的ETF,以實現因子投資的目標。
額外投資因子的好處包括:
提高投資組合的預期回報;
更加分散風險,因為因子之間相關性低或負相關;
使投資回報的離散程度更加集中;
更有利於實現財務目標。
然而,額外投資因子也存在一些缺點,比如可能存在追蹤誤差,偏離全市場指數的收益表現。
在進行因子投資時,需要有強大的理解和認知,並花費時間進行研究和閱讀相關文獻。此外,建議先建立全市場投資組合,改善自己的生活和提高收入,有時間和精力再考慮如何改善投資組合的效率。
總之,因子投資可以為投資者提供更多的選擇和機會,但同時也需要投資者具備一定的知識和技能,以避免風險和提高收益。
接下來推薦因子投資組合
待續…..
以上文字主要來自
https://youtu.be/YCEdSco0EXY