Low Beta=High Alpha?

作者：JasonYichuan 原文鏈接： Low Beta, High Alpha?

一 引言

最近社區上有幾篇將高頻數據轉化為低頻的交易策略，比如call的追蹤聰明錢 - A股市場交易的微觀結構初探 就是通過分鐘線數據來定義成交量的聰明度，然後轉為為低頻因子，產生了不錯的alpha。而與其相關的也有幾篇方正的研報，運用了頻度較高的數據來產生alpha，比如「特立獨行的票」通過計算日內的分鐘線走勢與指數的相關係數來作為因子。事實上，該因子就只是Beting Against Beta（BAB）因子的變體。BAB因子想說的是，low beta, high alpha。因此就可以做多低beta股票，做空高beta股票來獲得市場中性情況下的超額收益。股票i當天的beta的計算方法如下，我們以中證500指數作為市場指數，因此，

其中RC是股票i與市場指數的realized covariance，而RV是市場指數的realized variance。與「特立獨行的票」不同，該研報計算完相關係數後，向前做了z-score標準化，而我們這裡計算的是beta，相當於對市場做了標準化。

需要說明的是，為了計算省時省力，只用了ZZ500的靜態股票池，會存在一定的倖存者偏差。不少代碼用了call兄的，在此感謝下。

二 數據描述

這裡我們計算從2010年到2016年7月29日的因子數據（取數據函數）。

先觀察一下得到的因子的截面情況

• 可以看到，Q1組的beta基本上處於0到0.3之間，各個分組的區分度很高。

三 回測

下面分5組回測，結果如下

alpha15.7%，信息比率1.990，夏普比率0.642，顯示低beta確實具有更高的alpha。下面用優礦的回測框架再做一次回測，只取beta最小的前20%組成投資組合，策略表現如下：

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