Фрагмент знаний

Что такое фактор?
Я чувствовал, что никогда полностью не понимал эту идею, пока не начал активно торговать ими.
Факторы — это не что-то особенное, это просто важные альфы — НИЧЕГО БОЛЬШЕ.
Вы используете факторы, чтобы сказать:
Эй, эти альфы объясняют большую часть дисперсии, и я не хочу находить их снова. В криптовалюте это может быть фактор импульса, поэтому, чтобы избежать поиска 20 версий одного и того же эффекта, мы используем регрессию xs, чтобы убрать наш фактор импульса из доходности, и затем можем протестировать его против конкретных доходностей факторов (доходность минус доходность, объясненная факторами, по сути).
Первый фактор всегда — это рынок, поэтому в акциях мы берем бета к S&P500 и затем вычитаем доходность S&P * бета из актива. Это дает идиосинкратическую доходность. Отсюда мы можем дополнительно убрать факторы.
В конце концов, фактор — это просто альфа, который, по вашему мнению, объясняет много дисперсии, в этом нет ничего «фундаментального» или особенного, кроме того, что он очень важен для многих находок.
Альфы зависят от того, что вы исследуете. Если вы исследуете HFT и предсказываете за 1 минуту вперед, у вас все равно могут быть факторы. Самый известный — дисбаланс ордербука. Как я уже говорил, фактор — это просто альфа, который объясняет много дисперсии, и хорошо известно, что дисбаланс ордербука — это большая часть дисперсии, так же как прошлый рет * -1 — это большая часть дисперсии для таймфрейма 1 час. Это также альфа, которую вы часто случайно обнаружите. В контексте HFT это не значит, что дисбаланс ордербука объясняет какие-либо скорректированные по риску доходности, это просто эффект, который мы часто обнаруживаем в других альфах, поэтому важно исключить его из доходностей, чтобы не путать экспозицию к фактору (читать как экспозицию к фактору = альфа, которую мы уже нашли) для нового альфы.
Если умножить вектор позиций на вектор доходностей конкретного фактора, то получится плоская линия для альфы ордербука, так как он уже объяснен, но отличная линия для идиосинкратических или сырых доходностей — она показывает вам результат сверх того, что вы знаете! Очень полезно!
Они также используются для построения портфеля как техника регуляризации и для нескольких других применений, но я хочу объяснить, что альфы и факторы на самом деле очень похожи. Факторы — это просто те, в которые мы больше всего верим и которые объясняют большую часть дисперсии (и находятся под большим риском быть обнаруженными в других альфах).