如何设计价值投资策略

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虽然学界和业界在研究中经常提到股票价值投资，但是对于这种投资风格的确切含义尚未达成共识。本文针对种价值投资策略设计方式，研究了参数扰动对风险调整后收益的影响。本文发现，对于不同的价值投资策略，其夏普比率具有分散性，这有助于识别出策略设计的层次结构，并更好地评估策略制定过程中包含的自由度。因此，本文推导出了用于针对过拟合问题进行调整的临界t值。这为价值投资策略的选择提供了参考。本文旨在加深投资者对价值投资的理解。本文从多个层面梳理了研究人员在构建价值投资多空组合时面临的许多选择，如信号定义、投资组合构建和风险管理等。我们分析了种策略设计的风险收益特征，这帮助我们更好地理解价值类策略的风险（即策略分散度，strategydispersion），并使我们更好地计算出关于夏普比率估计值的置信区间，以针对数据挖掘问题进行调整。通过分析不同价值策略设计方式对策略表现的影响，可以为更有效地构建价值投资策略提供指引。由于缺乏对价值投资的明确定义，因此如何界定价值策略文献的范围是一个挑战。本文提供了一个新的视角，将价值投资视为常用价值指标和投资组合构建方式的结合，这为价值投资提供了一个新的切入点。我们从Fama-French()的HML定义开始，构建了一个价值策略的基础案例。在Fama-French研究的基础上，研究人员在构建价值投资组合时面临许多选择，我们把这些选择称为价值投资组合的维度。首先，需要选择价值信号的定义。Fama和French()使用账面市值比（book-to-priceratio）。账面市值比的常见替代指标是股息收益率（dividendyield）、市盈率或与现金流相关的指标。第二，要决定如何设置股票权重，这里的出发点是Fama和French()使用的方法：根据信号对股票进行排序，并根据百分位数断点(30%)，将股票分为几组，分别构建等权组合。当然，考虑到信号质量不同，不同变量可以使用不同的百分位数断点。此外，也可以使用更精细的加权方式，如logistic加权、logit加权，或Bender和Wang(,)使用的基于排名的线性加权方法。第三，考虑做空问题。一些投资者选择做空市场指数，而不是单个股票（在做空市场指数时，假设除了交易费用之外没有其他成本）。第四，投资者需要决定如何应对剩余市场风险（residualmarketrisks）或行业风险。是选择去除这些风险，还是保留这些风险？如果所有银行股都很便宜，那么这个信号是否足够强烈，足以避免银行股集体抛售的风险呢？换句话说，净行业暴露是否反映的是额外的噪音（降低了策略的夏普比率），还是说估值效应的确是行业性的？ ，选择不同的调仓频率，一般从每月到每年不等，这涉及到如何应对信息衰减速度。在对这些常见选择进行排列之后，本文共得到了个不同的价值策略。有了这些广泛的股票价值投资策略，我们对策略的选择进行了系统的评估。本文的分析结果使投资者能够理解在策略设计中不同选择的相关性，并且揭示了研究人员在设计新的价值策略时所享有的自由度。本文的方法也可以拓展到其他风格的研究，成为研究管理的有效工具。本文的结果主要针对实施价值策略的投资者。我们不