基于三层过滤模式的多因子选股模型研究

发布时间：2017-07-19 22:02

  本文关键词：基于三层过滤模式的多因子选股模型研究

  更多相关文章： Alpha 多因子 资产定价 过滤

【摘要】：多因子模型是目前国际上主流的量化投资模型之一,也是目前中国量化投资领域的热点问题。多因子模型试图通过建模的方法对驱动股票市场价格变化的因子进行解释和分析,并通过模型来选择优秀股票建立股票投资组合。多因子模型的研究对券商和投资基金的运作也具有一定的指导意义。目前国内流行的很多量化投资模型都是建立在多因子模型的框架基础上,因此多因子模型的研究是目前量化投资领域业界关注的一个重要问题。本文也是在前人研究成果的基础上继续对多因子模型进行探讨,在方法上仍属于实证研究的范畴。首先将因子按照影响股票周期的长短进行量化,分别定义了长期因子、中期因子和短期因子这三类因子。接下来从市场经验和经济逻辑方面确定了候选因子组成候选因子库,然后通过设计单因子测试流程,从候选因子库中筛选出每一类的有效因子。最后根据每一类的有效因子的特点,引入相应的人工智能识别模型,寻找正Alpha收益股票组合,实现阿尔法量化对冲投资策略。通过数据进行验证本文建立的三层过滤多因子选股模型,模型预测的准确率可以达到70%以上;构建的Alpha投资策略,年化收益率是58.5%,最大回撤为6.37%,并和传统多因子选股模型比较,不仅风险得到了有效控制,而且收益率也显著提高。本文的研究意义主要存在于以下两个方面,一方面通过模型在股市中找出若干支表现相对优秀的股票构建投资组合,同时做空沪深300股指期货,使得其在牛熊市中都能够产生较为稳定的收益,为投资者提供参考和建议;另一方面通过建立三层过滤模式的选股模型能达到抛砖引玉的作用,为广大的投资模型研究者提供思路的拓展,进行更深入的研究。
【关键词】：Alpha 多因子 资产定价 过滤
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外文献研究综述10-16
• 1.3 本文的组织架构和创新点16-18
• 第二章 Alpha投资策略模型介绍18-22
• 2.1 Alpha收益来源18-19
• 2.2 APT模型19-20
• 2.3 Fama-French三因子模型20
• 2.4 本章小结20-22
• 第三章 单因子测试22-34
• 3.1 候选因子库的构建22-23
• 3.2 因子测试23-26
• 3.2.1 因子测试的数据选取和处理24-25
• 3.2.2 因子测试的流程设计25-26
• 3.3 因子选取26-33
• 3.3.1 相关性检验26-28
• 3.3.2 因子显著性T检验28-29
• 3.3.3 因子的胜率和相关收益率计算29-31
• 3.3.4 剔除有效但冗余因子31-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 Alpha策略多因子模型构建34-45
• 4.1 风险控制下的多因子模型构建34-38
• 4.1.1 基于资产定价模型的Alpha投资策略推导34
• 4.1.2 Alpha对冲投资策略在牛熊市的表现分析34-35
• 4.1.3 基于跟踪误差的风险控制模型构建35-37
• 4.1.4 多因子选股的分类模型构建37-38
• 4.2 基于三层过滤模式的多因子选股模型构建38-44
• 4.2.1 模型的提出38-39
• 4.2.2 模型的设计流程39-40
• 4.2.3 数据的选取和处理40-42
• 4.2.4 模型的训练和测试42-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第五章 交易模型实证分析45-59
• 5.1 交易模型流程45-46
• 5.2 策略基本设置46-47
• 5.3 策略评估指标47-50
• 5.4 实证结果50-58
• 5.4.1 模型预测准确率评估50-53
• 5.4.2 策略的收益与风险评估53-58
• 5.5 模型应用58
• 5.6 本章小结58-59
• 结论与展望59-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果64-65
• 致谢65-66
• 附件66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 田苗苗;数据挖掘之决策树方法概述[J];长春大学学报;2004年06期

2 刘小茂,李楚霖,王建华;风险资产组合的均值—CVaR有效前沿(Ⅰ)[J];管理工程学报;2003年01期

3 王源昌;汪来喜;罗小明;;F-F三因子资产定价模型的扩展及其实证研究[J];金融理论与实践;2010年06期

4 花俊洲;;CVaR模型的有效边界与组合选择[J];上海金融学院学报;2008年06期

5 屈云香;黄启;;获取alpha收益的数量化投资组合策略研究——基于沪深300指数的实证研究[J];现代商业;2011年09期

6 曹静;秦超英;覃森;;均值-CVaR模型下的两基金分离定理[J];系统工程学报;2006年02期

7 刘小茂;杜红军;;金融资产的VaR和CVaR风险的优良估计[J];中国管理科学;2006年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前7条

1 李佼瑞;套利定价模型（APT）的统计分析及在我国股票市场的应用研究[D];陕西师范大学;2002年

2 吴昌友;神经网络的研究及应用[D];东北农业大学;2007年

3 夏巽;上证A股市场FF三因子模型适用性研究[D];南京理工大学;2009年

4 张文;指数复制模型研究[D];华东师范大学;2010年

5 邹运;基于遗传算法的风格选股模型研究[D];东北财经大学;2012年

6 邹振华;基于文本挖掘的量化投资系统[D];华南理工大学;2013年

7 张伟;支持向量分类机（SVC）在量化选股中的应用[D];山东大学;2014年

，

本文编号：564992