A股市场多因子量化选股研究

发布时间：2017-06-15 12:00

  本文关键词：A股市场多因子量化选股研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：量化选股的概念在国外兴起的很早,但在中国市场它起步较晚也发展的较为缓慢,中国市场的量化选股大多还是证券公司自身内部的研究,学者们关于它的研究和运用少之又少。2014年7月我国A股市场牛市启动,投资者的热情也日渐高涨,但随着2015年6月股票市场行情的下行,人们逐渐恢复冷静,量化选股又再一次回到投资者的视线内。多因子选股是量化选股最常用也是最为稳定、有效的模型之一,无论在国内还是世界投资界,多因子模型都是投资者研究和使用最多的模型。首先,本文介绍了多因子选股的基本内涵、特点、以及多因子模型的基本程序和基本策略,使得读者能够对多因子选股有个清晰直观的了解;其次,本文将影响上市公司股票的因子分为四个大方面,从中挑选出17个简单易查的候选因子,并对2005年1月到2015年12月之间A股市场上月交易数据和财务报表中的季度财务数据进行有效的滞后处理,结合有效因子的检验步骤,筛选出4个有效因子;再次我们通过相关性检验并设定有效阀值,对有效因子的冗余性进行检验,发现文章所筛选的4个有效因子均不冗余,即得到了市净率、市盈率、换手率以及净利润增长率四个有效且不冗余因子;最后,我们建立了基于等权重打分的Z评分模型,对投资组合进行实证分析,得出了在我国股票组合以55个一组为最优,运用2012年1月到2015年12月A股市场上的数据为样本外检验期,对我们所选因子进行了检验,并通过累计收益率、超额年化复合收益率、夏普比率以及取得正收益的概率等指标对模型进行了评价。多因子选股模型的运用,削弱了个人投资者在资本市场上的弱势状态,避免了一些情绪投资的出现,对我国量化投资的发展起到了积极的促进作用。但本文的研究还存在着许多不足之处,例如对因子考虑不够周全,宏观经济和期货期权市场的因子没有加以考虑分析,对于文中四个方面的因子也只是选取了部分进行分析等。在接下来的工作中,我们还需对这些不足之处进行改进,以期望能够将多因子选股真正应用到日常投资中来。
【关键词】：多因子 有效性检验 选股模型
【学位授予单位】：山西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-22
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13
• 1.2 国内外研究文献综述13-21
• 1.2.1 国外研究文献综述13-17
• 1.2.2 国内研究文献综述17-20
• 1.2.3 文献述评20-21
• 1.3 研究方法、思路与创新点21-22
• 1.3.1 研究方法21
• 1.3.2 研究思路21
• 1.3.3 创新点21-22
• 第2章 多因子量化选股的一般机理22-30
• 2.1 多因子量化选股22-24
• 2.1.1 多因子量化选股的基本内涵22
• 2.1.2 多因子量化选股的基本特点22-23
• 2.1.3 多因子量化选股的优势23
• 2.1.4 多因子量化选股的基本策略23-24
• 2.2 多因子量化选股的基本程序24-27
• 2.2.1 候选因子24
• 2.2.2 候选因子有效性检测24-25
• 2.2.3 冗余因子的检测25
• 2.2.4 多因子量化选股的一般模型25-27
• 2.3 多因子量化选股的绩效评价27-29
• 2.3.1 收益率评价指标27
• 2.3.2 风险度评价指标27-29
• 2.3.3 战胜基准频率29
• 2.4 小结29-30
• 第3章 A股市场量化选股有效因子的确定30-39
• 3.1 数据的选取和处理30-33
• 3.1.1 数据的选取30-32
• 3.1.2 滞后处理32-33
• 3.2 因子的选取33-35
• 3.3 统计检验与实证结果分析35-38
• 3.3.1 多因子有效性的统计检验35-36
• 3.3.2 有效但冗余因子的剔除36-37
• 3.3.3 结果分析37-38
• 3.4 小结38-39
• 第4章 A股市场多因子量化选股模型的建立及评价39-48
• 4.1 模型及其参数的确立39-43
• 4.1.1 模型的建立39
• 4.1.2 组合规模39-41
• 4.1.3 投资周期41-42
• 4.1.4 投资组合的构建42-43
• 4.2 模型的评价43-47
• 4.2.1 单一因子模型选股能力评价43-44
• 4.2.2 多因子选股模型选股能力评价44-45
• 4.2.3 综合评价45-47
• 4.3 小结47-48
• 第5章 结论与展望48-51
• 5.1 结论48-49
• 5.2 不足49
• 5.3 展望49-51
• 参考文献51-54
• 致谢54-55
• 攻读博/硕士学位期间发表的论文和其它科研情况55-56

【参考文献】

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中国硕士学位论文全文数据库 前7条

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本文编号：452320