当代量化投资的发展趋势及多因子量化策略实证研究

发布时间：2020-04-19 00:42

【摘要】：量化投资是投资人借助计算机量化技术制定交易策略并且执行的投资方式,其优势在于计算机大数据分析能够避免投资人人为主观的影响,并且能够迅速准确地找到交易机会,为投资人带来更加稳定的超额收益。本文正是在量化投资快速发展的背景下,对量化投资行业发展趋势进行研究,并且将多因子量化策略运用于A股之中,构造能够稳定获得超额收益的量化策略。本文首先对于量化投资的概念与特点进行了深入的分析,本文将投资的过程分为开发、执行以及评估三个过程,并认为从传统投资到量化投资再发展到如今的智能化量化投资是计算机技术不断向这三个过程逐渐渗透的结果,智能化量化投资将量化投资稳定高效的特点进一步放大。本文紧接着对量化投资行业的行业特征进行了阐述,并认为量化投资行业属于差异化竞争的行业,但行业格局将保持较为分散的格局。以此为基础,本文认为量化投资未来将走向智能化以及公募化的方向,并以Wealthfront公司的案例进行佐证。在量化投资迅速发展的背景下,本文还运用多因子量化策略进行了实证研究。本文选取了盈利因子、成长因子等七类共20个因子进行筛选,在2010年至2015年之间进行模拟持仓,并通过单因子有效性的检验以及冗余因子的筛选,得到了6个有效因子,发现目前A股市场存在明显小市值效应以及反转效应。之后本文通过有效因子进一步构建多因子量化策略并取得了良好的效果。同时在行业层面上,本文发现不同行业的有效因子具有很大的差异性。
【图文】：

图 1-1 论文研究思路Fig.1-1 Researching ideas of paper文的研究方法有文献研究法、检索法、对比分析法、定性分析法以。文献研究法是通过阅读国内外学者关于量化投资研究的文献，在结果的基础上，进一步丰富原有的成果。搜索数据时运用的检索法学科的方法将数据统计收集的方法。在本文中，下载股票数据、因时运用到了 Wind 等数据库软件。在确定模型框架时运用了国内外模法，主要意义目的是为了寻求适合国情的量化模型。定性分析法主学者的分析以及数据的描述性统计进行归纳假设，得出方向性的结法则用于实证研究时，将数据整合建立模型后，运用 Python 工具进仓，形成有数据的科学模型，再进一步地运用软件进行验算。文创新及不足论文创新于国内量化投资市场才刚刚进入快速发展时期，对于量化投资的研

是以数量化统计分析工具数学模型为核心，，并且借助资理念、执行投资策略和获得投资收益的投资方式。投资或者技术投资的像对面，成熟的量化投资模型大市场技术因素。同时量化投资是一种主动型的投资策或者是弱有效的市场，尤其是在发展历史较短的 A 股，留给量化投资这样的主动型投资的空间还很大。量化投资专家丁鹏在《量化投资——策略与技术》中势类以及判断波动率类型。其中判断趋势类通常用于股或者是个股的趋势判断，趋势向上则做多，趋势向下但收益率更高，通常又可以分为量化选股策略以及量断波动率型本质上是为了消除系统性风险，赚取比趋主要用于衍生品中的套利，包括股指期货套利、商品套利等等，但由于国内衍生品市场的发展尚未成熟，于判断趋势类投资，即在股票二级市场上的投资。本策略也属于判断趋势类量化投资中的量化选股策略。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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2 刘辉;黄建山;;中国A股市场股票收益率风险因素分析:基于Fama-French三因素模型[J];当代经济科学;2013年04期

3 刘蕾,马栋;上海股市规模效应和价值效应实证分析[J];统计与信息论坛;2004年03期

4 陈守东,孟庆顺,赵云立;中国股票市场FF多因子模型的比较分析[J];吉林大学社会科学学报;2003年05期

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4 孙守坤;基于沪深300的量化选股模型实证分析[D];复旦大学;2013年

5 金世伟;海通证券在量化投资背景下的发展与创新[D];复旦大学;2013年

6 刘毅;因子选股模型在中国市场的实证研究[D];复旦大学;2012年

7 蔡健林;中国A股市场选股模型研究[D];上海交通大学;2010年

本文编号：2632726