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      伴隨著癸卯兔年到甲辰龍年的交替，A 股市場(chǎng)在短期內(nèi)經(jīng)歷了劇烈波動(dòng)。隨著雪球產(chǎn)品大面積敲入，基差快速擴(kuò)大，小微盤(pán)股等板塊流動(dòng)性枯竭，量化基金行業(yè)出現(xiàn)了整體性凈值大幅回撤。這種市場(chǎng)情況無(wú)疑對(duì)量化交易的風(fēng)控能力提出了更嚴(yán)格的要求。

      風(fēng)控模型不但能夠提供更準(zhǔn)確的股票組合優(yōu)化結(jié)果，還能及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)期外的風(fēng)險(xiǎn)敞口，從而實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的收益，同時(shí)還支持事后對(duì)投資組合進(jìn)行更深入的業(yè)績(jī)歸因和風(fēng)險(xiǎn)歸因，幫助及時(shí)調(diào)整投資策略。

      2018年 MSCI 發(fā)布的中國(guó) A 股全市場(chǎng)股票模型（The Barra China Equity Model，即 Barra CNE6 模型）就是研究風(fēng)險(xiǎn)敞口、行業(yè)配置和收益歸因等問(wèn)題的重要工具之一。Barra 模型采用多層次的因子體系，能夠更好地捕捉橫截面上機(jī)構(gòu)頭寸在各種因子（包括市值等風(fēng)格因子）上的暴露，從而更精細(xì)地預(yù)測(cè)和解釋中國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。與傳統(tǒng)的時(shí)間序列回歸模型有所不同，當(dāng) Barra 模型中納入具有時(shí)序記憶的變量時(shí)，它還可以共享截面回歸和時(shí)序回歸模型的一些優(yōu)良性質(zhì)。目前，我們?cè)?DolphinDB 中完整實(shí)現(xiàn)了 Barra CNE6 中的 CNLT 長(zhǎng)期模型的全流程，從而幫助用戶更準(zhǔn)確地分析市場(chǎng)因子對(duì)投資組合的影響，進(jìn)一步優(yōu)化投資策略，以實(shí)現(xiàn)更高的投資回報(bào)。

      下圖為實(shí)踐全流程，本文帶你速通完整實(shí)踐指南，如需獲取 Barra 完整模塊腳本，請(qǐng)戳小助手（dolphindb1）。

      基于 DolphinDB 的因子合成

      CNE6 共包含9個(gè)一級(jí)因子、21個(gè)二級(jí)因子、46個(gè)三級(jí)因子。我們基于因子計(jì)算模塊barraFactorsCal，對(duì)初始的三級(jí)因子進(jìn)行了計(jì)算和有效性檢驗(yàn)，并基于因子合成模塊barraFactorsMerge，使用 DolphinDB 接口合成指定的一級(jí)和二級(jí)因子。具體流程如下：

      1.風(fēng)格因子計(jì)算：基于 getXXXX 函數(shù)計(jì)算單個(gè)三級(jí)風(fēng)格因子。

      2.行業(yè)因子計(jì)算：基于 getIndustryFactors 函數(shù)計(jì)算行業(yè)因子。

      3.因子預(yù)處理：首先通過(guò) MAD 法，以及市值加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)原始三級(jí)風(fēng)格因子進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。再基于 getAllFactors 和 getRegTable 函數(shù)，得到用于單因子模型檢驗(yàn)的回歸因子表。

      4.單因子模型檢驗(yàn)：基于 getFactorsValidation 函數(shù)針對(duì)回歸因子表生成每個(gè)因子對(duì)應(yīng)的 IC 、FSC 指標(biāo)。

      5.因子合成：針對(duì)不同因子加權(quán)方法，基于getFSLevelFactor函數(shù)合成三級(jí)因子，得到用于建立 Barra 多因子模型的一級(jí)因子窄表。

      基于 DolphinDB 構(gòu)建收益風(fēng)險(xiǎn)模型

      合成一級(jí)因子后，我們就可以建立收益與風(fēng)險(xiǎn)模型，并從擬合優(yōu)度、偏差統(tǒng)計(jì)量以及 Q 統(tǒng)計(jì)量等角度對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。調(diào)用收益風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)應(yīng)接口函數(shù)getRetTable，即可獲得收益風(fēng)險(xiǎn)模型，并繪制得到對(duì)應(yīng)的模型評(píng)估指標(biāo)（R2、T 統(tǒng)計(jì)量、Bias 統(tǒng)計(jì)量等）。例如，通過(guò)下述代碼繪制模型的