Python与量化多因子——聊聊Brinson业绩归因

发布网友发布时间：2024-09-24 15:31

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热心网友时间：2024-09-24 15:48

Python在量化投资中发挥着关键作用，特别是在业绩归因分析，如Brinson模型的运用。本文将深入探讨这一主题。

首先，尽管业绩归因通常在后续章节详述，但鉴于近期的实践，我们将提前分享。这篇文章富含实用内容，不容错过。在单期Brinson模型中，我们通过公式[公式]和[公式]来衡量组合与基准的收益率差异。这里，我们将组合的行业权重[公式]与行业的实际收益率对比，同时考虑基准的行业权重[公式]与行业表现。

然而，实际分析中涉及多期归因，即如何处理连续时间段的超额收益。这超出了单期模型的简单累加，业界通常采用Carino连接系数来处理这种动态关联。例如，在华泰柏瑞沪深300指数增强基金的模型中，就应用了这种方法，这是一个练习题，留给读者自行探索。

尽管大部分分析软件止于传统的Brinson归因，但这只是基本得分。深入思考，还有更多可能。在华泰金融科技展上，我了解到他们也采用类似方法。对于产品来说，这只是基础，如果你能在此之上更进一步，你的业绩归因分析将更为全面。对于那些希望挖掘更多细节的读者，私信交流将揭开压箱底的思考。