基于A股市场股票价格联动性的量化投资策略研究

发布时间：2020-10-22 16:29

　　 处于投资者主体依然是大量散户的中国股票市场中,我们更能体会到投资者情绪的变动及其他的非理性行为对于市场波动的巨大影响。从投资者的角度看,一方面,他们希望自己在投资时能克服人性的弱点,理性投资;另一方面,他们又希望能够利用市场的非理性行为来构建有效的投资策略,以获取一定的超额回报。因此,通过构建金融数理模型来寻找市场非理性机会的“量化投资”无疑成为了一个较好的投资方式。弥补了传统主观投资方式的仓位过于集中,交易信号模糊,交易执行纪律性差等不足,量化投资能在较大程度上满足投资者的诉求,从而越来越受到人们的认可,可以说国内量化投资的发展已成必然趋势。本文从股票价格的联动性研究与分析出发,运用金融经济学、计量经济学与统计学的相关理论从市场不同级别的联动性角度来思考联动性策略的构建逻辑,最终得到了基于行业内个股联动性的量化投资策略,以期能给市场投资者及相关研究人员提供一定的借鉴。首先,本文介绍了联动性分析的主要方法和量化投资的理论基础。然后,构建出了基于行业内个股联动性变化的异动指标,并以该指标为基础在线上量化投资平台“米筐”上进行了策略的研究分析与历史回测,得到了较好的回测结果。最后,对整篇文章的研究框架,策略的构建及回测的结果分析进行了总结,提出了本文的几点不足之处,针对不足给出了策略的几个改进方向,并且展望了量化投资在我国的美好发展前景。本文的创新点在于:不同于大多数联动性研究的文章一样把联动性研究作为一种“事后”的市场与行业关系的分析研究,本文把联动性的分析与量化投资策略结合起来,这种结合通常被用于“配对交易”策略的构建;但又不同于基于“联动性大小”的“配对交易”的套利投资策略,本文从“联动性异动”的角度入手,构建了以行业板块为基础的量化选股的多头策略。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F832.51
【部分图文】：

?提的是“米筐”对于回测环境有非常优秀的设定以真实地模拟回测日的当天的情况，??其中包括：??ａ．?“动态复权”方式。以策略回测当前日期为基准进行前复权。??ｂ．基于成交量判断买入的合理性。“米筐”不允许买入当天“涨停”的股票，不??允许卖出“跌停”的股票，而对于“市价单”，“米筐”还限制了交易的成交量（最??大为当前时段成交量的２５°／。）以反映市场的有限流动性，所以对于大额资金的回测??可以使用“限价单”买入。??ｃ．尽量避免未来信息。对于回测中股票数据的获取，如果你使用的是米框回测的??数据接口，将不能调用“未来数据”。??此外，“米筐”对于策略回测时间，基准的选择，佣金倍率的确定，日级回测或分??钟级回测的选择等常规回测的设置可以在策略编辑界面的右方直接修改，而不需要再??代码中再进行编写设置，如图３－２所示：??＜?樹嫌》？？０?货Ｍ?＝过汹嫌?［?ａＫｉＳｆ?＇Ｅｌ?ＳＷ?５３＊??

?＇ｔｔＭ＇，?＇〇〇??眺ｍＶ麗故＇＿．挪，補丨放／画丨’（ｉＭｍｌ??图３－３行业代码获取股票示例??行业代码行业名称??Ａ０１?：＾：业??Ａ０２?木木、Ｉ?ｋ??ＡＯ?３?畜牧业??Ａ〇４?猫、Ｉ?ｋ??ＡＯ?５?农、韦木、坪女、＾月艮Ｈ??ｏｏｅ?子干多艮牙口?先Ａ：Ｊ＿ｋ??Ｂ０７?由芣口?Ｋ子干??？０８?黑色金属矿采选业??ＢＯＱ?有色金属矿釆选业??〇?与巨石广：５ＲＨ??Ｂ?１?１?开采辅助活动??Ｂ?１?２?其他采矿业??０＊１３?农畐ｉｊ食品力口?丁、Ｉｋ??Ｃ１４?食品制造业??图３－４部分行业二级分类的名称与代码??我们选用行业的二级分类是因为一级分类过于宽泛，难以反映股票所代表公司的基??本属性，而三级行业分类又过于精细，使得每个板块里面的股票过少，难以进行联动??性的分析。二级行业一共有９０个分类，每个分类中至少有１０只以上的股票，平均的??股票数量为３０只左右，对于我们的研究分析与策略选股较为合适。而且其９０个行业??类别也与全球行业分类标准中所确定的６７个行业分类数量较为接近。??３．?３联动性策略回测实现??前一章中，我们已经对联动性策略的指标构建与选股过程进行了阐述，现在我们在??“米筐”上对整个策略进行回测分析，在此之前，我们先来对回测另外的一些细节作??说明：??２２??

根据联动异动指标构建与选股的流程步骤，结合上述回测的一些条件设置，我们可??以使用“米筐”的回测框架进行策略回测，代码见附录Ａ：??基于此代码，我们得到了联动性策略的回测结果。图３－５给出了联动性异动策略的??投资组合的净值表现（红线为策略收益，蓝线为基准收益，黄线为超额收益，下同），??在２０１２年１月至２０１８年１月的整个策略回测期内，组合的累积净值收益为１５７．７４％，??年化收益为１７．?０８％。组合相对于基准沪深３００指数的累积超额收益为８５．?９０％，年化超??额收益为７．６５％．净值累积收益的最大回测发生在２０１５年下半年的股灾期间，回撤幅度??为?２６．?５２％．??１項；月５月！年钱?．饑，．纖嚙齒：．工⑶?．Ｕｍ－ＩＨＳ?！鹋－歸??臟目??￡?ｚｚ??挪??图３－５投资组合净值表现??表３－６给出了量化策略的各风险测度指标。从指标中我们看出夏普比率与信息比率??均为正，表明承担额外风险的确能给我们带来额外收益。???表３－６风险测度指标???夏普比率?信息比率?最大回撤??０．?８０９０?０．?２８２５?２６．?５２％??２３??
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本文编号：2851834