怎麼區分alpha因子和風險因子？

01-03

看到barra裡面有size，liquid等因子，這些因子同樣出現在很多人的alpha模型裡面，請問alpha模型裡面該不該放風險因子？怎麼區分這兩者？感覺風險因子很難做風控~

哲學上講：你能掌控的因子就是阿爾法因子，不能掌控的是風險因子

數學上講：風險因子以解釋力強為標準（橫截面R2），阿爾法因子以收益可控性強為標準（你能預測的）

一個因子屬於哪一類因人而異，如果你能很好地預測Size，那麼Size對你而言就是阿爾法因子

協會偶爾還是會推送一些比較精彩的觀點和研究結論的。個人比較認同的觀點大致如下：

如果一個因子能夠反映出某一類資產共有的經濟學特性，且這些市場能達成共識的經濟學共性的因子能夠轉化為投資結果的，則可以說這是個風險因子。
如果一個因子可複製性不強，能夠增厚投資組合收益但又無法被其他風險因子所解釋，那基本上就可以算作是一個alpha因子了。

以下內容來源於郭濤，《全球對沖基金髮展有哪些新趨勢？量化為什麼是好的泡沫？》：

跑贏大盤不一定意味著超額收益，有可能是貝塔（Beta）收益。什麼叫真正的阿爾法呢？我們這邊有幾個定義。去年寫的，很多人寫的文章用了我的原話。我們跟AQR的合伙人聊了兩個小時，什麼叫真正的阿爾法呢？這個阿爾法就是你自己的，獨家的，不可複製的，與市場相關性低的。
很多人說：「我的公司有阿爾法。」你的阿爾法在哪裡呢？買一些成長型的小盤股，做空滬深300賺差價，大家都在這樣做，本質上還是賺Beta的錢，這個怎麼叫你的阿爾法？……什麼叫阿爾法？是別人是沒有的，複製不了的才行，而一般都流動性很差。
很多的阿爾法逐漸喪失了我們剛剛說的這幾個定義的標籤，降級成為smart beta。

整體來說，觀點類似於@flyerye的精彩回答，建議大家參考。

啊，打字好累啊。

現在大家不都不談Alpha了嗎？叫smart-beta……所以…這個意義上…alpha就是你模型不夠牛逼解釋不了導致的……

這個問題可以嘗試一發，權且是個人做alpha模型的一些思考，各位可以多多指教。

針對alpha模型這種市場上基本人所共知的模型，包括排序法（各種的序法），回歸法（線性為主，非線性對魯棒性有很大影響），大致上都是基於線性歸因，通過一段時期內的顯著性因子來拆解alpha和beta，包括Barra模型分解的10個風格因子和30多個行業因子，也基本如此。

而在很多情況下，alpha和beta的分解是和模型定義以及個人理解息息相關的，比如如何認識2013年的小盤股行情？如果把握今年六月到八月的50權重？這些都影響模型的alpha分析。而Barra作為一個風險控制模型，其主要目的是辨別出一些基於長期的特徵因子帶來的收益。

下面全是個人想法了，有興趣的旁友權且看看。個人看來，長期來看，市場上並不存在顯著有效alpha因子，短期上由於各種beta較其長期均衡產生的偏離造成了alpha的產生，所以找alpha實際上莫不如說是一個造alpha的過程。所以實際上在現在這種過度貼水的市場中，alpha模型有生存的環境也未可知？當然了，alpha和beta本就同源同根，控制alpha實際上也就是在選擇beta。想法不成熟，表達出來也是希望和同行能多交流，多學習。

這是個好問題，很能看出解答者對模型理解的是否透徹。

先回答樓主的問題，首先Barra裡面的因子是有叫size,liquidity等等。這是因子一種類別的稱呼，但具體因子的定義可以不同。比如Barra在中國市場的因子類別leverage，在leverage下面有三個計算方式不同的leverage因子，MLEV, DTOA和BLEV。所以在Alpha因子裡面，size，liquidity等因子的定義（計算公式）和風險因子中的size，liquidity等因子是不一樣的。在具體操作中，我們有中性化這一步，目的是尋找殘餘信息。如果兩者定義完全一樣，這樣的alpha是沒有意義的。

現在再來回答風險因子和alpha因子的區別。兩者最大的區別就是是否被市場所熟知。這裡先說個概念，風險因子其實是系統因子（systematic factor）或者Beta。系統因子的含義是，這部分因子可以用來解釋系統部分帶來的收益。風險因子只是從風險的角度給系統因子的一種稱呼。更準確的來說，應該叫做系統風險因子。下面我們把風險因子統稱系統因子。

系統因子的前身一定是alpha因子，只是當市場上越來越多人知道以後，它變成一種系統性的可解釋的行為，於是就變成了系統因子。舉個例子，在人們只知道CAPM的時候，市場的收益是唯一的系統因子。之後的好幾年，很多人已經開始在研究是否還有其它因子可以解釋收益。在FAMA之前，無論是學術界還是業界，已經有人找到了類似的因子，只是知道的人不說罷了。這段時間，市值和市凈率因子可以看成是alpha因子。但當FAMA把它以論文形式發表後，並且更多的業界人士在使用這兩個因子，這兩個因子原本存在的套利空間慢慢被消蝕（換句話說，市場變的更有效），於是被歸入系統因子。明白了這個道理，你可以理解為什麼我們會去成熟市場的Beta庫，找尋中國市場的Alpha。

看了fama fench的多因子模型和一些factor analysis的文章之後，我的理解是廣義的alpha被更多因子上的beta所解釋和取代。比如size和liquidity. 你選擇了更小的盤其實是承擔了更多的風險，所以這一部分看似alpha的收益其實是要被size上的beta所消化的，以此類推。

所以我們在分析收益中的因子模型的建立就變的非常重要。非常extreme的情況下，alpha其實是不應該存在的。

Every alpha is unexplained beta...

只是一個定義的問題，幾乎沒有意義。

barra給的判別方法是：

1 pure factor的期望收益為0，那麼為risk factor；

2 pure factor的IR顯著不為0；（在較長歷史內）

這個問題在Barra的文檔的有詳細的研究，factor misalignment，希望對你有幫助

看了以上回答，不知道是大家對Alpha的理解出了問題，還是對市場不好做的原因積極尋找理由。。

首先我認同Alpha也可看做風險，但Alpha與Beta有顯著不同的是，Alpha來源於特定風險，Beta來源於市場風險。如果你告訴我有一天市場上的股票都不存在特定風險了，那麼好，我承認這個時候沒有Alpha源了。

按照smart beta的說法，所有的風險因子都不算alpha，alpha來自於對於風險因子的tilt，比如對風險因子的擇時等等

本質上，還沒出現風險前就是alpha因子，投資者做法就是超配這個因子，直到出現風險。而一旦出現風險後因子就變成了風險因子，我們會發現因子背後暗含的風險因素，於是配置的時候就會考慮未來這個風險因素是否會重現。所以從alpha因子到風險因子本質上就是我們對因子收益來源越來越深入的研究

看到海通金融研報上有一個解釋：

根據因子橫截面溢價的截面顯著性與時間序列穩健性對因子進行區分：橫截面顯著但時間序列上不穩健的因子可以視作風險，橫截面顯著且時間序列穩健的因子可以視作收益來源。而截面與時間序列同時不顯著的因子，往往沒有顯著的選股能力。
《20170814-海通證券-海通證券金融工程專題報告：引入風險管理後的多因子選股框架與指數增強策略》

不說區分，就說這兩者的相互轉換

alpha因子用的人多了，就變成了風險因子

活生生的例子就是size和反轉因子

alpha因子和風險因子的屬性是不同的。alpha因子是用來解釋收益的，所以能夠穩定且獨立的解釋收益是判斷的標準，所以alpha因子的因子收益率應該是穩定的；而風險因子是用來刻畫收益波動的，所以其因子收益率應該具有顯著的波動性。

alpha因子，是指用於獲取收益的因子，同時你會擔心它的波動等變化，所以一定是風險因子；

風險因子，除了alpha因子，還有你控制不了的因子、關注的因子，因為市場在波動。

阿爾法和風險因子同源

感覺alpha和beta是此消彼長的兩個量~