业绩与风险指标
Fama-French因子暴露
证券或投资组合的收益归因于Fama-French多因子模型所识别的系统性风险因子（市场、市值、价值、盈利能力、投资）的程度，对于分解阿尔法和识别内幕驱动的异常现象至关重要。
Fama-French因子暴露量化了投资组合超额收益中有多少来源于市场贝塔、市值溢价（SMB）、价值溢价（HML）、盈利能力（RMW）和投资风格（CMA）的暴露。在内幕交易检测系统中，因子暴露的上升与内幕交易时点的相关性揭示了超额收益究竟源自公开因子溢价还是信息优势。量化评分引擎通过因子分解，剥离归因于重大非公开信息的异常收益，而非系统性风险补偿。
在合规与监控中，跟踪因子载荷在内幕申报日期前后的时序稳定性，有助于识别可疑的业绩激增。当内幕账户在利好财报发布前突然加仓高价值或高盈利能力股票时，Fama-French分解可区分合理的因子择时与信息泄露。该分解结果直接用于信号置信度评分、置信度聚类及信号持续性指标，以识别被表面合理因子配置掩盖的可疑交易行为。
公式
- Ri
- 证券或投资组合i的收益
- Rf
- 无风险利率
- Rm
- 市场投资组合的收益
- \alpha
- Jensen阿尔法（无法用模型解释的超额收益）
- \betamkt, \betasmb, \betahml, \betarmw, \betacma
- 市场、市值、价值、盈利能力和投资五个因子的载荷
- SMB, HML, RMW, CMA
- 小盘减大盘（SMB）、高价值减低价值（HML）、强盈利减弱盈利（RMW）、保守减激进（CMA）因子收益