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量化方法與數(shù)據(jù)分析系列講座第六期圓滿舉行

上海財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院

2022-04-12 16:00 瀏覽量: 2487

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量化方法與數(shù)據(jù)分析系列講座第六期圓滿舉行

4月1日，由上海市數(shù)據(jù)科技與決策前沿科學(xué)研究基地，商務(wù)分析研究中心，上海財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院主辦的“量化方法與數(shù)據(jù)分析講座系列”（Quantitative Methods and Data Analytics Seminar Series，QMDA）第6期在線上如期舉行。芝加哥大學(xué)Booth商學(xué)院的Dacheng Xiu教授受邀做了主題為“The Statistical Limit of Arbitrage”的精彩學(xué)術(shù)講座。本次講座由上海財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院王文斌教授和謝天副教授主持。

首先，Xiu教授指出了套利定價理論（APT）中一個基本但經(jīng)常被忽視的問題，即由于經(jīng)濟主體不能完美地預(yù)測一組廣泛投資的統(tǒng)計特性，理性預(yù)期假設(shè)是一種相當(dāng)極端情況很難被滿足。而這將影響 APT 的所有相關(guān)結(jié)果和結(jié)論。

以此為假設(shè)，作者們假設(shè)在線性資產(chǎn)定價模型中，套利者只能使用歷史數(shù)據(jù)來推斷 alpha 信號的值。任何可行的套利交易策略都會產(chǎn)生相關(guān)的最佳夏普比率(Sharpe Ratio)。此外，最佳可行夏普比率顯示出隨著alpha的加強和稀疏而變化，這更能反映實際情況。依賴于多次測試、收縮和模型選擇的機器學(xué)習(xí)策略也被用來將它們的性能與“全天候”可行的交易策略進行比較。

在實證中，作者們利用非參數(shù)估計法在給定歷史數(shù)據(jù)的情況下逼近 alpha 的期望，并得出可行的最優(yōu)投資組合權(quán)重。在滿足一些較為常規(guī)的技術(shù)假設(shè)前提下，這一結(jié)果確定了最優(yōu)夏普比率的上確界，即文章標(biāo)題所提及的統(tǒng)計極限（statistical limit）。

使用美國股票為例的實證數(shù)據(jù)結(jié)果，驗證了alpha是極其罕見且微弱的。不同方法下生成的套利投資組合也進一步驗證了統(tǒng)計極限存在的可能。

隨后，Xiu教授以回應(yīng) Shanken教授的一篇著名文章的方式（“On the Estimation of Beta-Pricing Models”1992年發(fā)表在Journal of Finance），結(jié)束了本次研討會。Xiu教授還認為，以本文為基礎(chǔ)，感興趣的研究者們還可以進一步探究投資者如何在信息處理能力有限的前提下，做出最優(yōu)的投資決策。