eee · 2019年02月14日
首先关于benchmark缺点里面有一个stale price bias，导致correlation may be lower，这一点我不理解为什么stale price会导致correlation lower 呢？我理解这只是一个数据不佳的问题，可能导致计算出来correlation更高也可能更低，总之不准确，不理解为什么一定是更低呢？
其次关于shorpe ratio 缺点提到overertimated when returns are serially correlated，为什么return 有trend的情况下波动会比均值回归低呢？从图形看，假设trend是一直上扬，而均值回归是围绕均值上下波动，看起来trend上低点和高点会距离他的均值更远，而均值回归的图形距离均值更近，似乎算起方差来应该均值回归的情况更低？
最后业绩评价中讲到consistency，
这里讲到要观察正收益月份数以及市场上扬时正的收入月份数等等，我没理解什么意思，课件没有细讲，可否解释下这是在说什么意思
韩韩_品职助教 · 2019年02月17日
关于correlation的问题，原版书中是实证回归之后的结果，如果从定性的角度来分析的话，stale price只有几个数据点，与交易活跃的资产有很多数据的情况下，回归的结果普遍都是比较低的，或者反过来想，要是correlation高的话，那么交易活跃的资产价格上升，stale price的资产的价格应该也上升，但由于交易不活跃，观察不到资产的价格变动情况，所以不能说明两者之间的correlation高。
第二点，趋势情况下，一般临近的交易日变动都会比较小，所以里均值是会比较近的，但是均值复归下，变动都会比较大，这只是一个一般性的结论，不是一个严格的理论和数据证明。
韩韩_品职助教 · 2019年02月15日
同学你好，首先关于stale price,
原版书是这么说的，In some asset markets, lack of security trading may lead to what is called stale price bias. For securities with stale prices, measured correlations may be lower than expected and, depending on the time period chosen, measured standard deviation may be higher or lower than it would be if actual prices existed.
所以stale price的结果，1）普遍情况下，correlation lower，2）根据时间期的不同选择，standard deviation higher or lower, 这里举个比较极端的例子，某种资产2016年都交易很活跃，但是2017年交易非常不活跃，那么和benchmark来比的话，2016年的standard deviation高，2017年的standard deviation低。
整体在答题的时候看对sharp ratio的影响，因为题目也并不会给出时间段，还是以correlation低，standard deviation低，会高估sharp ratio来作答。
其次关于Sharpe ratio中呈现趋势的问题
方差是到均值的距离的平方，它永远是正值相加，波动越大，相加的部分也会越大，而在趋势之下，偏离均值的距离都比较小，加起来的方差也会比较小。
然后Consistency的衡量
这里简单了解一下就好，我们说收益有一致性，类似像是trend趋势，不要有大幅的变动，有很多种衡量方式，一种如果从positive到negative，一般都是比较大的波动，所以我们可以看正收益的月份数量，或者负收益的月份个数，另外一种就是看与大盘是否表现一致，大盘一直在涨的时候，要看看HF表现如何，是不是也在涨，那么就看看正收益的月份数是多少。
