多因子模型簡述_GEM

Overview概述價格行為始終處于隨機漫步過程中，所以沒有一種量化策略可以涵蓋所有的價格行為。不同的量化策略或資產配置適用于不同的行情，如網格交易更適用于震蕩行情。本文目的是給投資者介紹更多樣的分析模型，讓投資者在行情的隨機變化中可以有更豐富的選擇和判斷空間。Report報告多因子模型簡介

多因子模型目前已成為投資實踐的主流方法，并且在衡量與控制風險方面擁有優越性能。在投資中，因子指不同資產收益間的共同特征。多因子模型被廣大投資者使用，以便進行資產組合的構建、組合管理、風險管理以及歸因分析。相比單因子模型，多因子模型的解釋力度更強且更加靈活。多因子模型可以幫助投資者：建立資產組合對指定指數或特征進行追蹤調整組合在確定風險類別下的敞口對主動投資管理進行風險與收益的歸因分析理解權益、固定收益等大類資產的綜合風險暴露基于指定基準主動投資決策并衡量該決策的市場容量確保投資者的資產組合的風險收益與其成本相匹配多因子模型的來歷

Gemini在美國CFTC訴訟中面臨該國檢方的刑事調查:2月14日消息，根據一份法庭文件，加密交易所Gemini Trust Co的前高管是一項現已結束的刑事調查的對象，該調查是圍繞該公司首次推出與美國相關的比特幣期貨合約展開的。此次調查的重點是美國商品期貨交易委員會(CFTC)去年6月提起的一起民事案件的核心問題。CFTC指控Gemini在2017年7月至12月回答有關Gemini數字資產交易平臺上與比特幣價格掛鉤的期貨合約的問題時存在虛假和誤導性的陳述。

根據Gemini律師上周提交的一份法庭文件，作為早些時候開始的刑事調查的一部分，曼哈頓美國檢察官辦公室要求兩名前高管——Benjamin Small和Shane Molidor向其移交筆記本電腦。CFTC現在正在推動檢查筆記本電腦，作為其針對Gemini的民事案件的一部分。

此前去年6月份消息，美國CFTC指控Gemini就比特幣期貨做出誤導性陳述。（彭博社）[2023/2/14 12:05:38]

1952年，馬科維茨提出了構建證券投資組合的新框架，不同于以往將不同證券分別對待，該框架將不同證券的收益風險特征綜合量化考慮，這就是被廣為人知的現代組合理論。馬科維茨假定不同證券間的收益率服從一個多遠正態分布。該理論的核心結論是，只要給定的兩種資產的相關性不為1，即可同伙不同比例的配置來分散風險。1964年，夏普介紹了基于均值-方差理論基礎的資本資產定價模型。CAPM理論以及相關的文獻給投資者帶來了一些新概念，例如系統風險。系統風險是理解多因子模型的關鍵，每項資產都有著不同種類的風險，但這些風險并不是同等重要的。該理論認為，風險可以在預期收益不變的前提下通過調整不同資產的比例來降低。但是，系統性風險是不能被分散的，因此這部分風險有著相對應的收益要求。在CAPM理論中，資產的系統性風險是其貝塔值的增函數，貝塔值衡量了資產收益對市場收益的敏感度。根據CAPM理論，資產收益值跟一個因子有關，即市場收益。系統性風險越高，貝塔值越高，要求的收益回報越高。但大量數據表明CAPM理論提供了一個對風險不完全的描述。如果一個模型能夠更多將系統性風險考慮在內，則對資產收益的建模將更為有效。因此誕生了多因子模型。多因子模型的類型

PoS驗證服務商Smart Stake將于2月21日關閉其Secret網絡驗證器:1月30日消息，PoS驗證服務商Smart Stake將于2月21日關閉其Secret網絡驗證器，用戶需重新委托給另一個驗證器。它將其歸因于Secret上復雜的驗證器操作、操作的成本/工作量、社區內最近發生的事。[2023/1/30 11:36:27]

按因子類型可以劃分為3類宏觀因子模型因子表示能夠顯著影響收益的宏觀經濟變量的非預期變動。以權益為例，主要考慮的是影響未來現金流以及折現率的因子。例如，利率、通脹風險、經濟周期以及信用利差。宏觀因子模型假定因子收益取決于部分宏觀經濟變量的非預期變動，比如通脹或實際產出。將非預期變動定義為實際值與預測值的差。一個因子的非預期變動是因子非預期收益的成分，所有因子的非預期變動構成了模型的自變量。例如GDP增長率因子的風險溢價為正，但通脹率因子的風險溢價為負。因此，如果一項資產對通脹率因子的敏感度為證，那么隨著通脹率的升高，資產預期收益在降低，這類資產具有很好的對抗通脹的特性。通脹率與GDP增長因子矩陣

Web3孵化器Tané完成800萬美元融資，B Dash Ventures Inc.等參投:1月28日消息，分布在迪拜、紐約和東京三地的 Web3 孵化器 Tané 宣布完成 800 萬美元新一輪融資，DEEPCORE Inc.、XTech Ventures Co. Ltd、DeNA Co. Ltd、B Dash Ventures Inc. 和一批個體投資者參投。

Tané 目前由管理合伙人 Ikuma Mutobe 領導，主要對種子輪和早期階段的 Web3 初創公司和項目進行投資并在創業、金融、工程和業務發展方面給予指導，其重點關注的加密領域包括基礎設施（Layer 1 和 Layer 2 區塊鏈）、隱私及跨鏈解決方案、安全、消費者應用及 Token 經濟學、DAO、NFT、DeFi。[2023/1/28 11:34:09]

Lido Finance子圖現已部署至TheGraph上:金色財經消息，流動性質押協議Lido Finance宣布其子圖（Subgraph）現已部署至The Graph上。子圖開發者定義哪些數據將從區塊鏈上被索引，以及如何存儲和通過API層提供。Lido Finance建議其托管服務版本用戶將查詢遷移到去中心化網絡。[2022/6/21 4:42:59]

基本面因子模型因子主要表示能夠解釋證券橫截面差異的主要因素。例如，賬面市值比、甚至、市盈率以及杠桿率。統計因子模型通過對證券的歷史收益表現進行統計并提取出影響收益的主要因子。主要的因子統計模型有因子分析模型與主成分分析模型。在因子分析模型中，因子能夠充分解釋歷史收益的協方差。在主成分分析模型中，因子可以充分解釋歷史收益的方差。其中主成分分析是一種常用的構建統計因子模型的方法，目的是找到不相關的因子，并使得觀察到的證券收益率可以很好的用因子收益的線性組合來解釋。對于多證券的復雜組合，PCA可以有效的降低維度和過濾噪音，提煉較少的因子，以此來進行線性回歸。主成分分析法是一種降維的統計方法，它借助于一個正交變換，將其分量相關的原隨機向量轉化成其分量不相關的新隨機向量，這在代數上表現為將原隨機向量的協方差陣變換成對角形陣，在幾何上表現為將原坐標系變換成新的正交坐標系，使之指向樣本點散布最開的p個正交方向，然后對多維變量系統進行降維處理，使之能以一個較高的精度轉換成低維變量系統，再通過構造適當的價值函數，進一步把低維系統轉化成一維系統。主成分分析主要作用1．主成分分析能降低所研究的數據空間的維數。即用研究m維的Y空間代替p維的X空間(m<p)，而低維的Y空間代替高維的x空間所損失的信息很少。即：使只有一個主成分Yl(即m=1)時，這個Yl仍是使用全部X變量(p個)得到的。例如要計算Yl的均值也得使用全部x的均值。在所選的前m個主成分中，如果某個Xi的系數全部近似于零的話，就可以把這個Xi刪除，這也是一種刪除多余變量的方法。2．有時可通過因子負荷aij的結論，弄清X變量間的某些關系。3．多維數據的一種圖形表示方法。我們知道當維數大于3時便不能畫出幾何圖形，多元統計研究的問題大都多于3個變量。要把研究的問題用圖形表示出來是不可能的。然而，經過主成分分析后，我們可以選取前兩個主成分或其中某兩個主成分，根據主成分的得分，畫出n個樣品在二維平面上的分布況，由圖形可直觀地看出各樣品在主分量中的地位，進而還可以對樣本進行分類處理，可以由圖形發現遠離大多數樣本點的離群點。4．由主成分分析法構造回歸模型。即把各主成分作為新自變量代替原來自變量x做回歸分析。5．用主成分分析篩選回歸變量。回歸變量的選擇有著重的實際意義，為了使模型本身易于做結構分析、控制和預報，好從原始變量所構成的子集合中選擇最佳變量，構成最佳變量集合。用主成分分析篩選變量，可以用較少的計算量來選擇量，獲得選擇最佳變量子集合的效果。通過主成分分析，投資者可以更加有效的提煉核心因子，過濾掉噪音的干擾，使整個投資分析的決策過程中可以更加準確有效。同時核心因子的提煉，也可以幫助投資者規避一定不必要的風險。Conclusion結語越來越多的機構和個人在數字貨幣市場中嘗試著各種傳統證券市場應用的量化策略和模型，并且通過大量的實際運算和測試，證明了策略和模型的有效性。而數字貨幣市場也將由于多樣的量化策略和模型變得更加完善和豐富。

Block Inc和蘋果將合作提供iPhone Tap to Pay功能:6月3日消息，金融科技公司Block Inc周四表示與蘋果公司達成合作，將在iPhone的“Tap to Pay”功能中集成Square Payments，并于今年晚些時候推出該功能。

該公司表示，商家只需使用iPhone和Square POS應用程序即可接受非接觸式支付，無需額外硬件。早期接入計劃（Early Access Program）將幫助商家在今年夏天測試iPhone集成的這一功能。

此前消息，今年2月，Apple宣布計劃在iPhone上推出Tap to Pay。Stripe將成為第一個在iPhone上向其商業客戶提供Tap to Pay的支付平臺，包括今年春天的Shopify Point of Sale應用程序。[2022/6/3 4:01:08]

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