愛爾蘭etf因子投資曝險？ - 投資

Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2023-04-08T22:34

Table of Contents


前幾天來版上詢問鬧笑話之後反省自己的心態問題
發覺癥結點在自己功課作不夠多
信仰不足所以難以忍受與大盤的追蹤誤差
也不了解對長期投資來說
10年回測結果也是近因偏誤（美國or全球分散?)
但我還是習慣利用回測作為理解與加深信心的手段
所以最近一直回測發現幾個問題想請教

第一 光是統合英美etf 做回測就有困難
大多數網站要不英股要不美股 etf
遑論第二 查詢因子曝險這塊
光是版上推jpgl 我不知從何查找因子曝險程度
我上etf官網也沒有因子曝險相關圖表
只有所持資產類別（工程、能源etc)與地區等等
只有美股能輕鬆查找因子曝險
第三
https://i.imgur.com/7OOYWe0.jpg
由以上圖表 數字黑體代表有意義
但真的可以藉由數值大小比較曝險程度？
還是有需要考慮模型解釋力R^2這塊？
最後 有沒有比較好的非美價值 動能etf ?
其實avdv 跟imom 也不錯
但是因子曝險還是低於美國版
而且股息稅大幅增加成本

問題很多 希望前輩幫忙解惑 感謝！



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All Comments

Damian avatar
By Damian
at 2023-04-11T05:13
你可以試看看 https://f4ratk.web.app/
Gary avatar
By Gary
at 2023-04-13T11:52
不過這個網站是吃yahoo的報價資訊的。一來，yahoo的報價有時
Elvira avatar
By Elvira
at 2023-04-15T18:31
會出錯。二來，通常建議用NAV跑回歸會比用price跑回歸的效果
好。但至少這網站美股、英股都能吃，只要yahoo有提供報價。
Leila avatar
By Leila
at 2023-04-18T01:10
你也可以去ETF官網下載NAV的歷史資料，整理成檔案餵給這網站
Agnes avatar
By Agnes
at 2023-04-16T14:26
嗯，這網站的yahoo報價feed遇到某些問題，所以ticker功能目
前是不能用的，但餵檔案的功能似乎是好的。
Cara avatar
By Cara
at 2023-04-18T21:05
至於你的第三個問題...It's a good question.
Genevieve avatar
By Genevieve
at 2023-04-16T14:26
有一個基礎的問題是，因子模型到底是predictive model，還是
Olivia avatar
By Olivia
at 2023-04-18T21:05
explanatory model?
Mary avatar
By Mary
at 2023-04-16T14:26
explanatory會比較重視有沒有統計上顯著，R^2比較不重要。
Irma avatar
By Irma
at 2023-04-18T21:05
predictive則比較重視 R^2、AUC等等，p-value相對不重要。
Ivy avatar
By Ivy
at 2023-04-16T14:26
因子模型或許其實是試圖用predictive modelling的方法論去做
Joseph avatar
By Joseph
at 2023-04-18T21:05
explanatory model。而這背後可能會導致一些問題。
Quanna avatar
By Quanna
at 2023-04-16T14:26
當然，如果你相信因子模型既predictive又explanatory，那或
許這一切都不是問題。但這就是看信仰了。
Kumar avatar
By Kumar
at 2023-04-18T21:05
感謝 不過我沒統整資料的底子 可能只能等修好了
Iris avatar
By Iris
at 2023-04-16T14:26
另外 在學時只學過粗淺統計 每次發問又多了好多要學X
D
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2023-04-18T21:05
舉個例子來說，日本隊韓國隊打棒球經典賽，勝率如何? 你可以
Hedy avatar
By Hedy
at 2023-04-16T14:26
拿先發投手防禦率、中心打線打擊率等等資料建立explanatory
Kristin avatar
By Kristin
at 2023-04-18T21:05
model，或者你可以說這些參數我都不需要，直接看賭盤賠率就
可以得到一個 predictive model。
William avatar
By William
at 2023-04-16T14:26
只看賭盤賠率的model，預測準確度有可能還超過打擊率的model
Rae avatar
By Rae
at 2023-04-18T21:05
但如果你是教練，想增加勝算，根據explanatory model臨時換
Kelly avatar
By Kelly
at 2023-04-16T14:26
投手，也許是有用的。下重注改變賭盤賠率，很可能是沒有用的
Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2023-04-18T21:05
可在實務面上只有選與不選 及配置比例高低問題 那是
否可以這樣理解 因子曝險較高者理論上會有較高溢酬
但只要曝險有統計差異 R^2越高理論上勝率會越高 當然
最後還是回歸機率問題
Catherine avatar
By Catherine
at 2023-04-16T14:26
這些是風險因子，溢酬越高代表風險越高，提升投資效
率要看alpha
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2023-04-18T21:05
Fama-French factors是否代表風險，目前沒有定論。即使代表
Noah avatar
By Noah
at 2023-04-16T14:26
風險，也是對市場的representative trader有風險，對個人則
Thomas avatar
By Thomas
at 2023-04-18T21:05
不見得是風險(但對個人的風險高或低，其實很難證明)
Oliver avatar
By Oliver
at 2023-04-16T14:26
這些因子都在解釋return的variance，在學術跟實務上
的定義就是風險
Frederic avatar
By Frederic
at 2023-04-18T21:05
我也好奇第三個問題，根據清流君的說法QVAL是比AVUV更
集中曝險（價值因子），但跑那個網站的回測，AVUV在價
值因子的曝險係數都大於QVAL，所以就很困惑如果要追求
更高的價值因子曝險到底要相信AA的方法論還是網站的曝
險係數
Oliver avatar
By Oliver
at 2023-04-16T14:26
風險是取決於投資者自身，而不是產品本身的固有屬性。對於明
Edith avatar
By Edith
at 2023-04-18T21:05
天要用錢的人，10年公債是高風險產品。對於10年後才要用錢的
Hardy avatar
By Hardy
at 2023-04-16T14:26
人，10年公債是無風險產品。10年公債的短期variance對10年後
Rachel avatar
By Rachel
at 2023-04-18T21:05
才要用錢的人並不是風險。
但term factor大概也是最容易說明這個概念的factor了。理論
Victoria avatar
By Victoria
at 2023-04-16T14:26
上，雖然也可能存在某些人，對他們來說value factor是零風險
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2023-04-18T21:05
Duration risk當然也是風險，但講報酬率模型的時候
，variance就是所謂的風險
Blanche avatar
By Blanche
at 2023-04-16T14:26
的，但是到底是哪些人會有這個屬性，卻是很難回答的問題。
Zanna avatar
By Zanna
at 2023-04-18T21:05
這在學術上是被公認的，FF(1993)的論文名稱就叫comm
on risk factors in the return on stocks and bond
s
Adele avatar
By Adele
at 2023-04-16T14:26
Fama自己應該是相信是risk factors。Behavior派的就不見得。
Harry avatar
By Harry
at 2023-04-18T21:05
variance是risk的一種proxy，且在很多模型中或許good enough
Olive avatar
By Olive
at 2023-04-16T14:26
我不覺得定義的問題是派別問題啦…
Regina avatar
By Regina
at 2023-04-18T21:05
大家喜歡用variance的一個可能理由是在數學上相對tractable
Isabella avatar
By Isabella
at 2023-04-16T14:26
這個模型不是很明顯就是在講return的variance被什麼
解釋嗎？除非這不是用複回歸跑的
Blanche avatar
By Blanche
at 2023-04-18T21:05
就我的理解，FF模型是想解釋return，不是解釋variance。
Kyle avatar
By Kyle
at 2023-04-16T14:26
那你可以看一下R^2怎麼算的
Eden avatar
By Eden
at 2023-04-18T21:05
指數投資人不討論alpha 啊 就算因子投資 也是相信因
子是beta
Heather avatar
By Heather
at 2023-04-16T14:26
還是我又搞錯了什麼?
Poppy avatar
By Poppy
at 2023-04-18T21:05
R^2是衡量residual大小的一種方式。
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2023-04-16T14:26
因子投資花這麼多心思不就是為了追求alpha嗎？不然
就在指數投資的基準上做leveage放大風險就好了
Bethany avatar
By Bethany
at 2023-04-18T21:05
daze大請問你認真的嗎？
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2023-04-16T14:26
關於因子投資的一種看法是 FF factor是ICAPM的good enough
Todd Johnson avatar
By Todd Johnson
at 2023-04-18T21:05
proxy，投資者可以根據自己的state variable來決定load up哪
些factors。某些人適合load up value，另一些人也許適合load
Kelly avatar
By Kelly
at 2023-04-16T14:26
up growth。但這個看法有一些難以證明而只能靠信仰的部分。
Una avatar
By Una
at 2023-04-18T21:05
當然，主要目的是追求alpha的人，應該也是不少啦。
Catherine avatar
By Catherine
at 2023-04-16T14:26
你要提高投資效率就是隱含在追求alpha，不然就被動
投資市值加權基金，看你能承受的風險去調槓桿比率，
我這樣解釋已經夠直白了吧？
James avatar
By James
at 2023-04-18T21:05
延伸到財務理論就是追求更準確的CAPM模型沒錯，你用
更準的模型可以更準確判斷該資產是被高估還是低估，
此處所謂高估跟低估就是所謂的alpha
Edwina avatar
By Edwina
at 2023-04-16T14:26
在單變數線性回歸，R^2是比較回歸線的residual平方，比起算
Jessica avatar
By Jessica
at 2023-04-18T21:05
數平均值作為預測值，residual可以減少多少。
Olga avatar
By Olga
at 2023-04-16T14:26
進一步可以推廣到多變數線性回歸，或者其他非線性回歸。
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2023-04-18T21:05
ICAPM是指Intertemporal Capital Asset Pricing Model，是為
Freda avatar
By Freda
at 2023-04-16T14:26
了引入multiple period的一個模型。
Gary avatar
By Gary
at 2023-04-18T21:05
關於為什麼要用因子投資而不是直接增加market factor的槓桿
Eden avatar
By Eden
at 2023-04-16T14:26
，一個可能的講法是，某些人的個人狀態可能適合load up某些
Belly avatar
By Belly
at 2023-04-18T21:05
因子，會比load up market factor更能夠增加他的utility。通
Margaret avatar
By Margaret
at 2023-04-16T14:26
常舉的例子是，某些人力資本有大量growth曝險的人(比如科技
Oscar avatar
By Oscar
at 2023-04-18T21:05
業)，也許可以考慮load up value factor，來部分抵銷他的人
Una avatar
By Una
at 2023-04-16T14:26
力資本的曝險。雖然這個例子到底合不合理也是debatable的。
Genevieve avatar
By Genevieve
at 2023-04-18T21:05
如果CAPM成立，market portfolio就是tangent portfolio，想
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2023-04-16T14:26
要調整風險的人，只要調整槓桿倍率即可。但在multifactor的
Oscar avatar
By Oscar
at 2023-04-18T21:05
世界，market portfolio不再是tangent portfolio，直接增減
槓桿倍率，就不見得是最佳的選擇了。
Lydia avatar
By Lydia
at 2023-04-16T14:26
https://tinyurl.com/2p9d78d9
Michael avatar
By Michael
at 2023-04-18T21:05
我沒有說一定在tangent point上呀，但符合mean vari
ance criteria，本來現實世界隨著風險上升投資效率
會遞減，惟台指期是少數例外。順道一提的是，有沒有
發現這邊的variance是什麼？
Damian avatar
By Damian
at 2023-04-16T14:26
我猜猜看你想要表達什麼。以算數平均值作為預測值，residual
Annie avatar
By Annie
at 2023-04-18T21:05
的平方會恰等於Y的variance。採用其他預測，則會得到不同的
Doris avatar
By Doris
at 2023-04-16T14:26
residual。若其他的預測fit的比較好，就可以"explain away"
Necoo avatar
By Necoo
at 2023-04-18T21:05
variance。但說這是在解釋variance，其實有點微妙。
Harry avatar
By Harry
at 2023-04-16T14:26
考慮一組data:(-2,-2),(-1,-1),(0,0),(1,1),(2,2)。
Elvira avatar
By Elvira
at 2023-04-18T21:05
以Y=0作為預測值，residual的平方是4+1+0+1+4=10
Yuri avatar
By Yuri
at 2023-04-16T14:26
以Y=X為預測值，residual平方是 0，R^2=1。 Y=X這條預測線，
Olivia avatar
By Olivia
at 2023-04-18T21:05
"解釋"了所有以Y=0作為預測值的residual。
John avatar
By John
at 2023-04-16T14:26
如果改以Y=0.5X為預測值，residual平方是2.5，R^2=0.75，"解
Skylar Davis avatar
By Skylar Davis
at 2023-04-18T21:05
釋"了75%的，以Y=0作為預測值的residual sum of squares。
Oscar avatar
By Oscar
at 2023-04-16T14:26
Variance就是risk的proxy，有很難懂嗎
Wallis avatar
By Wallis
at 2023-04-18T21:05
我知道d大您懂很多，但不能每次我在說A你就提B呀，
這樣很難討論
Quintina avatar
By Quintina
at 2023-04-16T14:26
我同意很多模型會用Variance當作risk的proxy啊。
Kama avatar
By Kama
at 2023-04-18T21:05
這裡的efficient frontiers裡面的x軸就是expected r
eturn的variance，也就是風險
Quanna avatar
By Quanna
at 2023-04-16T14:26
學術跟實務上都是用variance當作return 的風險，我
想不到有什麼例外？
Olga avatar
By Olga
at 2023-04-18T21:05
我想想...你對R^2的想法，大概是基於假設factor是orthogonal
Hazel avatar
By Hazel
at 2023-04-16T14:26
的normal distribution的和，且沒有殘差。如此一來，不同因
Robert avatar
By Robert
at 2023-04-18T21:05
子的variance可以直接相加，並直接得到return的variance。
Kristin avatar
By Kristin
at 2023-04-16T14:26
但這個假設是個特例，大部分是不成立的。
Callum avatar
By Callum
at 2023-04-18T21:05
您又過度解讀了，所以這篇文不是用複回歸？
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2023-04-16T14:26
FF factor不是orthogomal的，所以variance不能直接相加。
Gary avatar
By Gary
at 2023-04-18T21:05
請問我哪裡有提到variance可以相加…？
Todd Johnson avatar
By Todd Johnson
at 2023-04-16T14:26
FF factor可能也不是normal distributed的。
Irma avatar
By Irma
at 2023-04-18T21:05
well...那大概是我猜錯了吧。
Ina avatar
By Ina
at 2023-04-16T14:26
這裡R^2=SSR/SST，直白就是解釋多少比例return的var
iance，用圖來思考就是複回歸的擬合程度
Jake avatar
By Jake
at 2023-04-18T21:05
這個高中數學應該不用說這麼詳細吧
Michael avatar
By Michael
at 2023-04-16T14:26
嗯，我們對R^2的理解似乎有很大的不同。我猜不出問題在哪。
Catherine avatar
By Catherine
at 2023-04-18T21:05
背後的假設機率分配當然可以討論，但完全不是本篇的
重點啊
Freda avatar
By Freda
at 2023-04-16T14:26
我們不要繼續講R^2好了。
Carol avatar
By Carol
at 2023-04-18T21:05
除了用 Variance 當作風險的proxy，有些模型會加入skewness
George avatar
By George
at 2023-04-16T14:26
等higher moment，作為風險的一部份。某些則會用 maximal
Oscar avatar
By Oscar
at 2023-04-18T21:05
drawdown來作為風險的proxy。
Zenobia avatar
By Zenobia
at 2023-04-16T14:26
更進一步，這些proxy仍是基於認為風險是產品的固有屬性，用
Agnes avatar
By Agnes
at 2023-04-18T21:05
來描述產品的特性。
Enid avatar
By Enid
at 2023-04-16T14:26
CAPM的其中一個假設是投資者的utility只跟return與variance
Connor avatar
By Connor
at 2023-04-18T21:05
你有沒有發現你講的都跟variance有關？
Damian avatar
By Damian
at 2023-04-16T14:26
相關。後續衍生的很多模型也都繼承了CAPM的這個假設。
Eartha avatar
By Eartha
at 2023-04-18T21:05
skewness就不是基於variance。MDD也不是只基於variance哦。
Damian avatar
By Damian
at 2023-04-16T14:26
兩個分佈可以有相同的variance，但skewness比較負的，通常認
為風險是比較高的。
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2023-04-18T21:05
你是要說SD SD^2 SD^3無關嗎？Volatility就variance
開根號呀
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2023-04-16T14:26
嗯...Skewness不是SD^3哦。
https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness
Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2023-04-18T21:05
我還以為你不懂統計呢XDD
Charlie avatar
By Charlie
at 2023-04-16T14:26
那你要說跟SD3的統計量無關嗎？
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2023-04-18T21:05
不敢說多麼懂統計，但寫論文還是要用的XDD
Harry avatar
By Harry
at 2023-04-16T14:26
透過適當的構造樣本data，可在相同variance下得到非常不同的
Eartha avatar
By Eartha
at 2023-04-18T21:05
skewness。可見兩者不一定要相關。
Thomas avatar
By Thomas
at 2023-04-16T14:26
但重點是只靠variance不足以描述distribution。相同variance
Robert avatar
By Robert
at 2023-04-18T21:05
的distribution，可以有非常不同的風險程度。
Michael avatar
By Michael
at 2023-04-16T14:26
問個問題 先說我不懂統計 我的問題是 如果價值因子跟市
場因子的相關性不是1的話 那市場加上價值的風險 不就應
該跟直接用市場開槓桿到同樣大的結果會不一樣嗎？可是
這種想法好像不符合d大和v大前面討論的說法？到底是我
哪裡沒搞懂？
Lydia avatar
By Lydia
at 2023-04-18T21:05
skewness的最佳估計式就是跟三階動差有關
Jacob avatar
By Jacob
at 2023-04-16T14:26
https://i.imgur.com/FroJAmz.png
Ophelia avatar
By Ophelia
at 2023-04-18T21:05
回樓上，就算是市值加權組合，其variance也被系統性
風險(rm)跟價值因子(HML)所解釋，而且就複回歸模型
來說，全因子的R^2並不等於個別因子的相關係數相加
Quanna avatar
By Quanna
at 2023-04-16T14:26
會用市值加權組合是假設使用槓桿後他的點會落在效率
前緣線上(alpha=0)，而強調價值因子的ETF不見得
Catherine avatar
By Catherine
at 2023-04-18T21:05
你們說的每個字我都懂，可是合起來就不懂了，還好我只要
懂CMH就夠了。
Adele avatar
By Adele
at 2023-04-16T14:26
因子曝險程度，有論壇在分析，目前比較擔心因子ETF總費用
率是否會特別高，台灣ETF每年都會公告，海外就比較難計算
Eartha avatar
By Eartha
at 2023-04-18T21:05
不管是CAPM還是多因子都是在解釋風險溢酬阿 怎麼會是
variance 蝦雞巴亂講==
Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2023-04-16T14:26
你沒有variance請問你怎麼算出風險溢酬跟R^2？
解釋風險溢酬回推到模型本身就是在解釋variance啊
Olive avatar
By Olive
at 2023-04-18T21:05
https://i.imgur.com/lqn998u.png
Michael avatar
By Michael
at 2023-04-16T14:26
https://i.imgur.com/YjMxSYK.png
Joe avatar
By Joe
at 2023-04-18T21:05
如果同學還有不懂的地方請洽Chatgpt
Jake avatar
By Jake
at 2023-04-16T14:26
我會建議不要問chatgpt。很多人對R^2的理解是不盡然正確的
，chatgpt 匯總了這些data之後，未必能提供正確的見解。
Isabella avatar
By Isabella
at 2023-04-18T21:05
Just kidding, 但chatgpt的回饋也不差就是了
Tracy avatar
By Tracy
at 2023-04-16T14:26
https://i.imgur.com/QWVjT6k.jpg
Dinah avatar
By Dinah
at 2023-04-18T21:05
雖然答案不可能完美但也比一知半解好多了
Yuri avatar
By Yuri
at 2023-04-16T14:26
我會建議找個統計學的教授當面請教。我覺得恐怕很難在ptt上
澄清我們理解上的差異。
Joe avatar
By Joe
at 2023-04-18T21:05
您說R square的解釋嗎？上述理解就是從初統跟高統課
上學來的，可能我的教授沒您厲害

買債券ETF開哪家券商好?

Catherine avatar
By Catherine
at 2023-04-08T19:55
我目前大概90%投資都集中在富邦複委託，就是最簡單地買VT+BND再加一點VGIT 主要原因無非在於之於我服務真的好，營業員也很積極，連假日都有問必答 甚至保險、房貸都幫我找到專人處理，我覺得沒話說了 算了算費率，已經比海外券商的成本還要更低，又能自動處理退稅，不用煩惱 最大好處莫過於這筆資產國內銀行 ...

請益IB的Investor Category是怎麼決定的

Irma avatar
By Irma
at 2023-04-07T17:28
請教大家 今天看了一下自己IB的Investor Category 被歸類成Accredited Investor 查了一下這名詞，好像是屬於專業投資人　 但我印象中沒有填過相關的資料才對　　 不知為何會被歸類成Accredited Investor https://myppt.cc/Nttjc ...

新加坡花旗投資商品

Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2023-04-06T21:07
代 po~~ 以下以第一人稱描述~~ 大家好~ 最近開了新加坡花旗 ipb 的 citi gold 帳戶， 放了約 200k USD 進去(最低免保管費金額)， 開這個戶主要的目的是配置部分資產於海外，分散地緣風險， (有聽過說法是擔心地緣風險就想辦法離開台灣， 但由於目前家庭都在台灣故不考慮， ...

美債殖利率

Lydia avatar
By Lydia
at 2023-04-06T02:27
※ 引述《mfcke (遇到低能就是黑單)》之銘言： : 看一下自己文章跟最後自己推文 : 應該算是沒誤人子弟 沒誤人財富 : 現在看是理所當然 別忘了 當初我這種立場超逆風 : 一堆開後照鏡 堅持什麼 要升息超過通膨 升到7% : 那期間推文 發文 : 立場我這種升到四趴五趴差不多的 : 都是被嘴 被嘲笑 ...

富邦複委託vs國泰複委託

Franklin avatar
By Franklin
at 2023-04-04T18:33
小弟是小資族 打算每個月大概定期定額10000台幣買美股大盤指數QQQ或是VTI 目前標的還在研究中，及10000台幣買006208 目前國泰這邊研究到定期定額買美股ETF只要3元台幣手續費然後賣出只要90塊台幣 賣出則都是均一價90元 但富邦的美股ETF定期定額我有去官網看過實在是看不懂買入跟賣出的手續費到 ...