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彭博投资组合分析工具月报 | 彭博MAC3全球股票风险模型的具体应用场景

彭博投资组合分析工具月报 | 彭博MAC3全球股票风险模型的具体应用场景

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彭博投资组合分析工具月报

为您演示彭博MAC3全球股票风险模型的具体应用


金融机构风险分析职能已从传统的的投资组合管理职能,转化为综合风险管理、投资组合构建和业绩提升的重要领域。彭博MAC3模型借助专业和新颖的研究,提供准确的风险预测,以履行风险管理职责,同时为高级投资组合构建方法(包括优化)提供可靠的工具。

 

上一期的内容中,我们为您揭秘了彭博因子模型的优势。在本期中,我们将使用一个包含A股、港股、ADR的投资组合演示该模型的具体应用场景。扫描下方二维码,立即查看。

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我们创建了怎样的虚拟投组?


以彭博大中盘指数成分股为基础创建虚拟投组,该投组包含A股、港股、ADR中的大中盘中国公司;同时定制比较基准——沪深300指数和恒生指数做等权处理。在PORT“持仓-分配”板块下可以看到,该投资组合以A股持有为主,超配非日常生活消费品和通信服务板块。


受港股走势影响,该投资组合在去年10月呈现V字趋势,并从年底开始逐渐反弹。


注:上图白色线为自建的投资组合,橙色线为自设基准。红色表示低于基准的累计回报,绿色表示超过基准的累计回报。


运用MAC3模型拆解投组YTD表现归因,我们看到了什么?


超额回报主要来自于行业因子。



再细分一下,哪些因子贡献突出?


在行业因子中,通讯和科技行业正向贡献最多;在风格因子中,规模和Beta正向贡献最突出。




历史回报分析后,MAC3模型对未来风险是如何预测的?


如何查看证券层级的不同因子敞口?卫星因子在中概股上如何体现?


如何查看个股对行业因子的敏感度?


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