[請益] 愛爾蘭etf因子投資曝險？
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
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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你可以試看看 https://f4ratk.web.app/
不過這個網站是吃yahoo的報價資訊的。一來，yahoo的報價有時
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。
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
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。
至於你的第三個問題...It's a good question.
有一個基礎的問題是，因子模型到底是predictive model，還是
explanatory model?
explanatory會比較重視有沒有統計上顯著，R^2比較不重要。
predictive則比較重視 R^2、AUC等等，p-value相對不重要。
因子模型或許其實是試圖用predictive modelling的方法論去做
explanatory model。而這背後可能會導致一些問題。
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。
感謝 不過我沒統整資料的底子 可能只能等修好了
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
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
拿先發投手防禦率、中心打線打擊率等等資料建立explanatory
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。
只看賭盤賠率的model，預測準確度有可能還超過打擊率的model
但如果你是教練，想增加勝算，根據explanatory model臨時換
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
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
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
Fama-French factors是否代表風險，目前沒有定論。即使代表
風險，也是對市場的representative trader有風險，對個人則
不見得是風險(但對個人的風險高或低，其實很難證明)
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
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
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
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
人，10年公債是無風險產品。10年公債的短期variance對10年後
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
上，雖然也可能存在某些人，對他們來說value factor是零風險
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
的，但是到底是哪些人會有這個屬性，卻是很難回答的問題。
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
Fama自己應該是相信是risk factors。Behavior派的就不見得。
variance是risk的一種proxy，且在很多模型中或許good enough
我不覺得定義的問題是派別問題啦…
大家喜歡用variance的一個可能理由是在數學上相對tractable
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
就我的理解，FF模型是想解釋return，不是解釋variance。
那你可以看一下R^2怎麼算的
指數投資人不討論alpha 啊 就算因子投資 也是相信因
子是beta
還是我又搞錯了什麼?
R^2是衡量residual大小的一種方式。
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
daze大請問你認真的嗎？
關於因子投資的一種看法是 FF factor是ICAPM的good enough
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
up growth。但這個看法有一些難以證明而只能靠信仰的部分。
當然，主要目的是追求alpha的人，應該也是不少啦。
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？
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
在單變數線性回歸，R^2是比較回歸線的residual平方，比起算
數平均值作為預測值，residual可以減少多少。
進一步可以推廣到多變數線性回歸，或者其他非線性回歸。
ICAPM是指Intertemporal Capital Asset Pricing Model，是為
了引入multiple period的一個模型。
關於為什麼要用因子投資而不是直接增加market factor的槓桿
，一個可能的講法是，某些人的個人狀態可能適合load up某些
因子，會比load up market factor更能夠增加他的utility。通
常舉的例子是，某些人力資本有大量growth曝險的人(比如科技
業)，也許可以考慮load up value factor，來部分抵銷他的人
力資本的曝險。雖然這個例子到底合不合理也是debatable的。
如果CAPM成立，market portfolio就是tangent portfolio，想
要調整風險的人，只要調整槓桿倍率即可。但在multifactor的
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。
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？
我猜猜看你想要表達什麼。以算數平均值作為預測值，residual
的平方會恰等於Y的variance。採用其他預測，則會得到不同的
residual。若其他的預測fit的比較好，就可以"explain away"
variance。但說這是在解釋variance，其實有點微妙。
考慮一組data:(-2,-2),(-1,-1),(0,0),(1,1),(2,2)。
以Y=0作為預測值，residual的平方是4+1+0+1+4=10
以Y=X為預測值，residual平方是 0，R^2=1。 Y=X這條預測線，
"解釋"了所有以Y=0作為預測值的residual。
如果改以Y=0.5X為預測值，residual平方是2.5，R^2=0.75，"解
釋"了75%的，以Y=0作為預測值的residual sum of squares。
Variance就是risk的proxy，有很難懂嗎
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
我同意很多模型會用Variance當作risk的proxy啊。
這裡的efficient frontiers裡面的x軸就是expected r
eturn的variance，也就是風險
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？
我想想...你對R^2的想法，大概是基於假設factor是orthogonal
的normal distribution的和，且沒有殘差。如此一來，不同因
子的variance可以直接相加，並直接得到return的variance。
但這個假設是個特例，大部分是不成立的。
您又過度解讀了，所以這篇文不是用複回歸？
FF factor不是orthogomal的，所以variance不能直接相加。
請問我哪裡有提到variance可以相加…？
FF factor可能也不是normal distributed的。
well...那大概是我猜錯了吧。
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
這個高中數學應該不用說這麼詳細吧
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。
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
我們不要繼續講R^2好了。
除了用 Variance 當作風險的proxy，有些模型會加入skewness
等higher moment，作為風險的一部份。某些則會用 maximal
drawdown來作為風險的proxy。
更進一步，這些proxy仍是基於認為風險是產品的固有屬性，用
來描述產品的特性。
CAPM的其中一個假設是投資者的utility只跟return與variance
你有沒有發現你講的都跟variance有關？
相關。後續衍生的很多模型也都繼承了CAPM的這個假設。
skewness就不是基於variance。MDD也不是只基於variance哦。
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。
你是要說SD SD^2 SD^3無關嗎？Volatility就variance
開根號呀
嗯...Skewness不是SD^3哦。
我還以為你不懂統計呢XDD
那你要說跟SD3的統計量無關嗎？
不敢說多麼懂統計，但寫論文還是要用的XDD
透過適當的構造樣本data，可在相同variance下得到非常不同的
skewness。可見兩者不一定要相關。
但重點是只靠variance不足以描述distribution。相同variance
的distribution，可以有非常不同的風險程度。
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？
skewness的最佳估計式就是跟三階動差有關
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
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
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。
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
爆
Re: [心得] TQQQ三倍指數ETF存股發大財？論文探討可看到這一串關於槓桿 ETF 的討論其實滿欣慰的 在這之前談到槓桿通常都是被訕笑跟嘲諷 我研究槓桿 ETF 快三年的時間 台灣大多數投資者都反對槓桿 ETF 例如 台灣50正2，我就覺得很奇怪，明明報酬率高那麼多![Re: [心得] TQQQ三倍指數ETF存股發大財？論文探討可](https://pic.pimg.tw/wewe333we/1591768331-2616432302.png "Re: [心得] TQQQ三倍指數ETF存股發大財？論文探討可")
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[心得] 當因子ETF只能做多對於投資的影響因子投資的目的是通過系統性、基於規則的科學方式來獲得某種特定的風險和報酬。目前 主流的因子大多是用多空的方式建構而成，簡單說就是找極端，買進做多預期報酬最高的 策略，放空預期報酬最差的策略，兩者結合起來即可形成對沖。 實際上許多投資工具，像是因子ETF大多單純只做多，因為放空的風險很大而且成本可能 相當昂貴。![[心得] 當因子ETF只能做多對於投資的影響](https://i.imgur.com/bKiMRvob.jpg "[心得] 當因子ETF只能做多對於投資的影響")
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[心得] 推薦兩部影片大家好，小弟第二次發文，如果推薦影片需要給連結，請版主與各位於下方留言處告知， 我以後會注意的 有關清流君近期的兩部高知識量影片 昨天那部的就不用說了，與ffaarr、jet lee共同探討指數化投資如何有效執行。這是個 簡單好理解，實際操作起來卻困難的方法18
[心得] Portfolio Visualizer回測功能更新Portfolio Visualizer回測功能因應投資人需求有新增： (1)開槓桿：可設定槓桿比率、槓桿金額、槓桿利率、Margin。 (2)因子：整個投資組合在過去某段期間的因子曝險。 個人覺得這兩項功能都很方便，歡迎大家玩玩看，剛剛玩了許久。 --------------------------------------![[心得] Portfolio Visualizer回測功能更新](https://img.youtube.com/vi/gbaCOB6CZ6E/mqdefault.jpg "[心得] Portfolio Visualizer回測功能更新")
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Re: [請益] 指數投資派常說主動投資一定輸諾貝爾獎得主 法瑪提出的三因子模型 股市報酬都是源自三個獲利來源 市場 規模 價值 不管你怎麼買 買什麼股票 你賺的錢九成都可以被三因子模型解釋 巴菲特也可以 今天你的賺的勝過市場![Re: [請益] 指數投資派常說主動投資一定輸](https://i.imgur.com/AU5fuTCb.jpg "Re: [請益] 指數投資派常說主動投資一定輸")
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[請益] 如何查詢ETF的transaction fee大家好 最近從指數投資 稍微增加一些因子投資 (謝謝清流君和daze大大) 看到關於transaction fee的討論![[請益] 如何查詢ETF的transaction fee](https://i.imgur.com/HS4KxRUb.jpg "[請益] 如何查詢ETF的transaction fee")
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Re: [情報] 00733 第三季成分股 飆股型ETF00733以前有買過，之前成為成長兇猛的ETF主要還是來自航運股 之前的航運股比重有23.55%（陽明、慧洋、台驊、台航） 依照指數準確地抓準了這波漲勢 如果只是想要買來玩玩做個波段還可以 但如果是打算因為想曝險在動能因子（MOM）放入自己的資產配置做長期配置6
[請益] 因子投資資產配置 理論依據由於剛入社會 想說投資年限還很長 風險承受度高 想要使用全因子投資 想請問一下各位前輩![[請益] 因子投資資產配置 理論依據](https://img.youtube.com/vi/5YrL2BR0MNM/mqdefault.jpg "[請益] 因子投資資產配置 理論依據")
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[請益] 關於ETF規模成長帶來的問題大家好，請教一下 當一檔ETF，尤其像是小型價值型ETF，當資金規模成長到一定幅度時 會不會導致要被迫投入更大規模的股票，讓規模因子減少 或因為更多錢的流入導致P/B 或 P/E等價值的指標上升，讓價值因子的曝險降低 在長期投資持有下，由於因子曝險的降低，使得預期報酬越來越低呢?1
Re: [請益] 指數化投資請進!再平衡等其他疑義請教好公司不見得會是好股票 如果你相信市場是相對有效率的 一家公司基本面的好壞，已經反映在股價中了 當然如果你相信你知道的比市場多 這也許是你賺錢的機會
![[心得] 推薦兩部影片](https://i.imgur.com/vfxG8GFb.jpg10/31 "[心得] 推薦兩部影片")
![[請益] Firstrade換股疑問](https://i.imgur.com/R7QZNi2b.jpeg "[請益] Firstrade換股疑問")