机构投资者在分配系统性策略前应询问的问题
您对量化管理人的尽职调查过程可能侧重于绩效：回测、夏普比率、回撤和归因。但几乎可以肯定的是，它并未测试这些变量是否与它们旨在捕捉的经济力量结构正确相关。
这个差距并不小。它可能是当前系统性策略评估中最大的未诊断风险来源。这篇文章提供了一个问题来解决这个问题。它不需要技术背景，并且可以在你下一次的经理会议上使用。
模式
三个不同机构的三个配置者在短短一周内向我描述了同一个场景。一个系统性股票基金经理给价值策略增加了一个“质量”覆盖层。回测结果改善了：夏普比率更高，回撤更低，归因更清晰。配置完成。十二个月后，该策略的表现不如配置者替换的简单价值版本。
三位配置者都得出结论，他们的基金经理过度拟合了模型的历史数据。但这个诊断并没有完全解释出问题所在。
质量因子并非独立变量。它是驱动收益的相同力量的结果。包含它并未增加信息，反而引入了一种扭曲，使得回测结果看起来更好，恰恰因为它使模型结构变得更差。
这被称为设定误差。 马克斯·洛佩斯·德·普拉多博士和文森特·佐内金德博士在他们 CFA 研究所研究基金会的研究中检验了 26 种广泛使用的 Barra 因子模型，并发现这种类型的误差会改变因子系数的符号。在其中一个例子中，流动性因子的正确载荷为+0.08。由于错误的控制变量，它变成了-0.04。模型的统计拟合度随着这种误差而提高。
他们称之为“因子幻象”。 洛佩斯·德·普拉多和佐内金德后来在《进取投资者》博客上翻译了这些发现 。
当前框架的局限性
CFA 社群为量化评估提供了强大的工具。 西蒙的筛选框架会问 因子是否具有经济直觉，证据是否在子样本中稳健，以及模型变化如何受到管理。他对风险控制的疑问触及了策略是否兑现了承诺。这些都是正确的直觉。
但是，即使是最好的现有框架也只关注模型做了什么以及它是如何构建的。它们不会问为什么变量是那样组织的。行业标准尽职调查问卷（DDQ）会问管理者使用了哪些因子以及如何定义它们。它们不会问为什么那些变量以及其他被故意排除的变量。这个差距就是设定误差隐藏的地方。
一个改变对话的问题
“你是如何决定在模型中包含哪些变量，以及哪些变量你故意排除的？”
问题的价值在于它所揭示的内容。你并非在询问变量列表。你是在探究纳入和排除决策是否基于经济推理，而不仅仅是统计拟合。
在与配置者和经理的对话中，回答可分为三类。
一个有力的回答： 该经理解释了每个变量纳入的原因背后的经济机制。关键在于，他们讨论了被排除的变量及其原因，表明规范是经过深思熟虑的设计选择。他们区分了驱动其目标因子的变量和由其产生的变量。最优秀的经理追溯了经济因果链：宏观力量如何投射到股票层面的信号上，以及为什么模型反映了这些因果链，而不是挖掘相关性。
一个标准答案： 该经理引用统计标准：信息比率、R 平方改进、显著性检验。这是当前行业惯例。这没错，但也不完整。仅凭统计拟合度无法区分属于模型的变量和虽提高拟合指标但引入扭曲的变量。这正是开篇故事中的陷阱。
令人担忧的答案有两种形式：“我们使用所有可用的变量并让模型选择”表明对因子幻象的结构性脆弱性。另一方面，“我们的变量选择过程是专有的”可能反映了合法的知识产权保护。但一个无法解释其指定背后的推理的经理，即使不披露具体变量，也无法证明其推理的存在。
这为何重要
总投资组合方法（TPA）是集中化因子透明度。现在最大的养老基金要求每个委托都必须用一种通用的因子语言来表达。当你的整个投资组合必须在因子层面上可理解时，这些模型的因果效度会直接影响资本配置和风险预算。
因子收益正在衰减。McLean and Pontiff (2016) 的研究记录了学术发表后因子收益出现了 50-58%的下滑。随着更多资本追逐已发表的因子，一个经过良好校准的模型与一个幻影之间的差异，变成了残余 alpha 与昂贵噪音之间的差异。
最复杂的资金分配者已经采取了行动。ADIA 实验室已经承诺了专门的资金，每年 10 万美元的研究奖金，以及一个吸引了近 2000 名研究人员参与投资因果推断的全球挑战。
当管理着万亿美元资金的资金分配者投资于解决这个问题时，这值得你在下次会议中提出一个问题。
CFA 协会的标准 V(A)要求会员对投资建议要有“合理和充分的依据”，包括理解量化模型的假设和局限性。这个问题 ——“你如何决定在模型中包含哪些变量，以及哪些变量你故意排除了？” ——有助于满足这一标准。
下次会议前
问一个问题：为什么这些变量被纳入，而其他变量没有被纳入？答案的质量将比任何回测更能告诉你一个量化流程的结构是否稳健。
这是我在更广泛的框架中考察的四个规范风险维度中的第一个 ，该框架涵盖管理者如何诊断绩效失败、他们是否能解释具体交易，以及他们的模型对结构变化的敏感性。但规范问题优先，因为如果变量错误，下游的任何东西都无法纠正。
这是更广泛规格风险框架的一个维度，同时还包括管理者如何诊断绩效失败、解释具体交易以及应对结构变化。
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