因素交易策略的回溯测试是什么？
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|因素交易策略的回溯测试是什么？
使用交易策略例子中的模型得分，我们构建两个优化组合并评估它们的表现。不同于仅仅根据模型得分构建的五个等比重的组合，我们现在讨论的模型试图尽可能地反映一个投资组合经理在现实中会构建的交易组合。我们的股票池是罗素1000指数的成分股票。我们用动态因素模型为罗素1000中的所有股票分配a值。这些组合中只有多头头寸而且以S&P500指数为基准。组合的差别就在于它们的基准跟踪误差不同。对于低跟踪误差的组合，优化过程中的风险规避值应该设定得较大，行业比重被限制在基准中行业比重的上下10%的范围内，组合的贝塔值被限制为1。对于高跟踪误差的组合，风险规避值应该设定为一个较低值，行业比重被限制在基准中行业比重的上下25%的范围内，组合的贝塔值同样被限制为1。我们每个月都要对其再平衡一次。对于低跟踪误差组合，月成交量要限制在组合价值的10%以内；对于高跟踪误差组合，月成交量要被限制在组合价值的15%以内。
表7.5给出了我们的回溯测试的结果。表现值是费用和交易成本的加总。我们看到组合在整个时期内的表现很好而且很连续。在各个时期，组合的表现都要优于基准表现。在整个时期内，低跟踪误差组合、高跟踪误差组合和S＆P500的年度夏普比率分别是0.66、0.72和0.45。
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