greatdavid 附件是联合证券金融工程团队的罗捷发表的《依靠强大的 Alpha 动量战胜市场》，据说效果很好： 我们设计的 alpha 策略构建的投资组合表现非常出色，在反复更新组合成份的情况下能够持续的战胜市场。 如果从 2006 年末开始按照我们的策略配置股票并每周更新一次，不考虑交易成本的情况下，截止 2008 年 7月底，投资者将获得 235%的收益，而同期沪深 300指数的收益率只有 40%。 下面是文中对建模和参数估计的描述的，但是我没有看懂，请教具体怎样用马尔科夫链蒙特卡罗方法估计这个AR（1）模型的参数？ Alpha动量模型 我们假设股票的 alpha 是一个随机过程。出于简化的目的，我们假设 alpha 是最简单的 AR(1)过程。股票的收益率就能表示为下面的形式。 rpt= αt+βrmt+εt αt =δαt-1+νt 在这个模型中，当 δ小于 0时，αt会出现反转，这种情况意味着这只股票存 在过度反应的现象。当 δ 介于 0 到 1 之间时,随着时间的变化 αt总会向 0 靠近， 决定其减为 0速度的关键是 δ的大小。当一只股票的 δ越大，代表它的 αt向0 回 归的速度越慢。换句话说，如果我们能找到一些股票 δ与现在的 αt都比较大，那 么这只股票在接下来的时间里 αt大于 0的可能性也比较大。 我们使用马尔科夫链蒙特卡罗方法估计该模型的参数，使用模拟结果的均值 作为各个参数的估计值。
