基于行业轮动策略的多因子模型选股方案策划

发布时间：2020-06-19 09:11

【摘要】：近年来,量化投资凭着其纪律性、系统性、及时性及分散化的特点,日益受到机构投资者和对冲基金的重视。从我国证券市场有效性和国外证券市场的发展经验来看,量化投资具有良好的发展前景是毋庸置疑的且值得期待。但是,目前国内量化投资产品依然存在总体规模小、量化策略单一、策略业绩分化等缺点。研究新的量化投资方式和挖掘新的建模思路对量化投资的发展意义重大。在众多的量化策略中,多因子选股策略凭借其稳定性和综合性等优势被许多研究者关注,并且在市场上表现较好。该策略方案主要致力于解决多因子的选取够全面,其次是分类模型有良好的泛化能力,基于该模型的特点,本文进行了三个方面的优化,股票池选择的是优质的沪深300指数成分股。一是在因子的选择上,除了研究者们大量使用的财务、技术等因子,加入了价格指数、房地产销售状况、财政收支额、进出口总值等因子,丰富了因子模型所能反映的信息;二是针对A股市场的行业轮动效应,在建立多因子模型之前使用行业轮动策略辅助筛选股票池,将两种基本面选股策略融合使用,加强模型整体的选股性能;三是在多因子模型的计算上,使用随机森林的算法完成,简化了传统多因子模型的步骤,改变了以往的因子筛选方式以及建模流程,使用边训练边筛选的方式,筛选的方法更为科学合理。在机器学习算法的选择上,对比了支持向量机、MLP神经网络和随机森林的优缺点和建模效果,证实了随机森林在性能和稳定性上最适合。基于以上策划思路,最后成功设计出了融合模型的量化选股方案,并构建的投资组合。经过6个持有所选出的股票组合的总收益为13.6%,年化复合收益率高达27.58%,夏普比率为1.29,信息比率为4.32,远超基准沪深300指数收益率。
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51
【图文】：

图 1.1 技术路线图1.4 本文的主要贡献与不足本文的贡献主要有两点，分别在策略方法和应用领域上。在策略基于传统的多因子选股模型不同的是，本文在多因子选股模型的基模型准确性 回测结果分析比较分析

行业轮动多因子模型选股流程图

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本文编号：2720586