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基于处置效应的混合多因子量化交易研究

发布时间:2020-10-14 02:48
   行为金融学是二十一世纪以来金融学领域兴起的热门研究内容,受制于经典金融理论的理性人假设,出现于市场中的诸多非理性及异象行为无法得到合理解释,正是在这一大背景下,行为金融学的研究与应用日渐受到关注。Fama-French五因子模型是在三因子模型的基础上又额外加入了盈利水平风险因子和投资水平风险因子,尝试从更加完善的角度对市场进行解读。本文从行为金融学的角度出发,将衡量处置效应的CGO因子加入Fama-French五因子模型,构造了新的混合六因子模型,并在对模型因子有效性的充分检验基础上,分别对单因子CGO策略、Fama-French五因子策略、混合六因子策略进行了全面的实证回测工作,所有回测条件贴合市场交易的实际情况。经过回测,发现加入CGO因子考量的混合六因子模型具有较好的表现,在总收益、年化收益以及Alpha、Beta和Sharpe等关键指标上的表现均优于单因子CGO策略和Fama-French五因子策略。这充分表明,混合六因子模型的收益性和抗风险能力比单因子CGO策略和Fama-French五因子策略都要更强,适配我国近年来的市场情况,策略具有很好的时效性和生命力。本文的主要章节包括行为金融因子介绍与构建、模型构建与因子检验、多因子模型实际回测分析。在行为金融学因子介绍与构建部分,本文先介绍了前景理论、处置效应、心理账户等重要行为金融学知识,然后对基于处置效应构建的资本利得突出量(Capital Gain Overhang,CGO)因子进行了介绍,包括对投资参考成本价格的考量和CGO因子的具体计算方式,并对诸多经典因子及其构建方式进行了系统性介绍。在模型构建与因子检验环节,围绕多因子选股模型,首先介绍了因子有效性检验方法和因子的标准化处理流程,然后在多因子模型的加权方法上综合比较了几种加权方式的优劣性,并结合当今证券市场的短期波动性特征,在模型构造上引入半衰式IC加权方法,实现了多因子模型的优化。在多因子模型实际回测分析阶段,基于市场的实际数据,以沪深300指数成分股为股票池,分别回测了基于CGO单因子模型的交易策略、基于Fama-French五因子模型的交易策略和混合CGO因子与Fama-French五因子模型后构建的六因子交易策略,并从多个方面分别对三种交易策略的收益及风险进行了分析、比较与总结。
【学位单位】:广西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:F832.51
【部分图文】:

市值,因子,中能,对数


IC 均值加权 考虑了因子间有效性的差异,用因子在长周期时间上的有效程度作为权重来加权未考虑因子的稳定性、相性IC_IR 综合考虑了因子有效性和稳定性未考虑因子间的相关性最优复合 IR 考虑了因子的有效性和因子间的相关性准确估计因子间 IC 协方差阵的难度较大。3.2.2 半衰期 IC 加权方式步入 2017 年以来,国内股票市场主要以短期波动为主,这使得诸多使用传统加权方的策略模型表现不佳,以市值对数因子(市值因子取对数)为例,通过绘图观察该因子史 IC 值的变化来可以分析出传统加权方式多因子组合表现较差的原因。

半衰期,加权方式,多因子,广西师范大学


广西师范大学硕士学位论文:基于处置效应的混合多因子量化交易研究且满足 wiNi=1= 1。以上述设定为例,取半衰期 H=2,滚动期 N=24 的 IC 值进行半衰期加权后,从图 3-可以看出,采用半衰期加权方式可有效应对短期市场变化。

累积收益,分位数,广西师范大学,硕士学位论文


图4-1分位数累积收益CGO
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本文编号:2840068

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