一、摘要

Barra模型可以追溯至1974年，美国学者Barr Rosenberg对投资组合的风险和收益进行分析的多因子风险模型。随后Rosenberg成立了Barra，并针对美国权益市场提出了Barra USE1模型，现在已更新到USE4；而针对中国权益市场提出的Barra CNE模型亦迭代到了CNE7。

本系列文章便通过Barra模型因子的构建，测试因子的表现，构建因子策略，帮助大家进一步了解Barra，应用Barra。

二、模型理论

Barra模型的理论部分便不在本文中详细阐述，网络中有大量详细讨论与解说，可参考文末的参考文献。我们先看下模型的风格因子及其计算方法：

Barra 模型主要有10个大类的风格因子，我们预期逐次构建出每个大类因子，分享给大家。本文要复现的风格因子是Size因子，该因子较为简单，只有一个子因子：由市值的自然对数构建而成。

三、因子分析

构建完Size因子后便可以进一步通过alphalens进行因子分析。

从收益分析来看，Size因子的超额收益随着调仓周期的增大而降低，一周（5天）调仓周期下的超额收益最大；大市值组贡献负收益，小市值组贡献正收益。

从信息系数来看，IC均值（IC Mean）为负，且绝对值随着调仓周期单调递增；IC标准差随着调仓周期单调递减，为此可以判断IR在21天的调仓周期达到最大值，为0.616(大于0.5)，该周期下因子稳定获取超额收益的能力较强。

从因子分组的平均期望收益来看，Size因子具有较好的单调性。

四、回测分析

• 回测时间：2022-01-01至2022-12-25（月底换股）

• 回测品种：全A股（剔除ST股、停牌股和一年以内的次新股）

• 初始资金：100万

• 手续费：0.0007（双边万二佣金+单边千一印花税，共千1.4，即双边万7）

• 滑点：0.00123（双边千1.23）

• 最大持仓数量：30只

在今年回测中，策略实现了37.57%的收益率，最大回撤率为16.88%，卡玛比率为2.29，整体表现较为强劲，大幅跑赢沪深300指数。

策略源码已分享至掘金量化社区，大家可以通过下方链接，自行前往获取。

传送门：https://bbs.myquant.cn/thread/3308

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参考文献：

1.The Barra China Equity Model (CNE5) - MSCI - MSCI 

https://www.docin.com/p-1377763566.html

2.石川：正确理解 Barra 的纯因子模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38280638

3.方正证券：Barra模型初探，A股市场风格解析

4.中银证券：有关Barra中国权益CNE5模型的思考

5.量化投资小笔记 Barra系列 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68110181