一、因子模型

首先我们介绍因子模型。因子模型是通过其他若干项资产回报X的线性组合来解释一项资产回报Y的一种方式，一般形式为多元线性回归模型：




# 二、Beta是什么
一项资产的Beta是该资产收益率与其他资产收益率通过上述模型回归拟合的beta。
比如，我们用回归模型



来描述贵州茅台收益率相对于沪深300回归的beta值。如果我们使用模型



那么就会出现两个beta,一个是贵州茅台对沪深300的风险暴露β1，一个是贵州茅台对五粮液的风险暴露β2。
同样地，可以将贵州茅台换成特斯拉，沪深300换成标普500，五粮液换成苹果。
通常而言，beta更多地指该资产相对于基准指数的风险暴露，即只相对于市场基准的一元线性回归所得到的回归系数。


# 三、对冲是什么
对冲是一个金融学术语，指特意减低另一项投资风险的投资。它是一种在减低商业风险的同时仍然能在投资中获利的手法。一般对冲是同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。行情相关是指影响两种商品价格行情的市场供求关系存在统一性，供求关系若发生变化，同时会影响两种商品的价格，且价格变化的方向大体一致。方向相反指两笔交易的买卖方向相反，这样无论价格向什么方向变化，总是一盈一亏。当然要做到盈亏相抵，两笔交易的数量大小须根据各自价格变动的幅度来确定，大体做到数量相当。
对冲策略主要有以下几种策略：
1、套利策略：最传统的对冲策略
套利策略包括转债套利、股指期货期现套利、跨期套利、ETF套利等，是最传统的对冲策略。其本质是金融产品定价“一价原理”的运用，即当同一产品的不同表现形式之间的定价出现差异时，买入相对低估的品种、卖出相对高估的品种来获取中间的价差收益。因此，套利策略所承受的风险是最小的，更有部分策略被称为“无风险套利”。
2、指数增强组合+指数期货空头滚动年Alpha分布
基于90只融资融券标的组合统计套利表现
3、Alpha策略：变相对收益为绝对收益
4、中性策略：从消除Beta的维度出发
市场中性策略可以简单划分为统计套利和基本面中性两种，尝试在构造避免风险暴露的多空组合的同时追求绝对回报。多头头寸和空头头寸的建立不再是孤立的，甚至是同步的。多头头寸和空头头寸严格匹配，构造出市场中性组合，因此其收益都源于选股，而与市场方向无关——即追求绝对收益（Alpha），而不承受市场风险（Beta）。

以中性策略为例，如果我们确定我们的投资组合的回报与市场的关系如下面公式所示：



于是，我们可以建立沪深300空头头寸来对冲市场风险。若我们持有多头组合的市值是V，则对冲的市值为betaV。
对此，我们多头组合的收益为



沪深300对冲空头的收益为



我们最终的收益为



于是我们的收益来源只有alpha，而与市场系统风险beta没有关系。

# 四、风险敞口
一般而言，beta描述的是持有资产所承担的系统风险敞口这一概念。如果一项资产相对沪深300基准指数具有较高的beta暴露水平，那么在市场上涨时，即为在牛市的时候其表现会很好，相反当市场下跌时，即为在熊市时则表现很差。因此Beta值高对应着较高的投机风险，意味着你的投资更具有波动性。


# 五、风险管理
减少因子风险暴露的过程称为风险管理。对冲是在实践中进行风险管理的最佳途径之一。对于没有系统风险暴露的市场中性策略，意味着策略中的所有回报都在模型的alpha部分，而与市场无关。因为这意味着该策略与市场系统风险无关，不管是牛市还是熊市，它都具有稳定的业绩表现。市场中性策略对于拥有大量现金池的机构（银行、保险、公募基金等）最具吸引力，因为它们对于各种因素不敏，这意味着绝大部分的收益是通过alpha来确定的，而与各种因素是互不影响的（互相独立）。

# 六、小结
需要注意的是，通过线性回归得到的beta估计值可能会随着时间的推移而不断变化，因此对冲可能无法完美地对冲掉市场风险，在实践中很难大幅地降低组合的beta值。