基于RSRS择时指标的量化投资选股多因子模型优化研究

发布时间：2023-04-16 21:46

　　随着中国金融市场逐渐开放,金融秩序不断完善,量化投资在中国越来越受到重视。量化投资指通过寻找经济金融数据之间的关系,以获得稳定利润和超额收益为目的数量化投资。在量化投资中,股票多因子模型是应用比较广泛的模型结构,其发展历程由CAPM模型的单因子模型开始到APT模型再到著名的三因子模型,折射出了股票多因子模型背后的强大生命力。而单因子挖掘作为股票多因子模型最基础的工作自然是重中之重,没有具有显著盈利效应和稳健性的因子,多因子模型的超额收益自然无从说起。因此,本文以沪深300成分股为样本股票池,选择样本期为2012年1月到2019年1月的月度样本股票价格数据,使用第三方平台聚宽基于Python的研究模块实现数据清洗、去极值、标准化、市值行业中性化,再使用RLM回归模型对候选因子集中因子进行回归分析,在候选因子集中检验各个因子,并且通过检验收益率序列T值和IC均值、IR值等逐步筛选显著因子,缩小具备显著性的因子集,最终在显著因子集间相进行关性检验,取得相关系数矩阵,得出长期来看显著的因子有BP因子、ROE因子、反转因子、市值因子。在对有效因子进行金融逻辑判断后,筛选出BP因子和ROE因子作为...

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景与意义
    1.2 国内外文献综述
        1.2.1 国外文献综述
        1.2.2 国内文献综述
        1.2.3 文献述评
    1.3 研究思路、方法、内容
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 研究内容
    1.4 创新与不足
第二章 量化投资选股的状况分析
    2.1 量化投资发展状况
    2.2 量化投资选股状况
        2.2.1 量化投资选股策略应用
        2.2.2 量化投资选股效果
第三章 量化投资选股模型的单因子测试
    3.1 量化投资选股模型的单因子测试流程
        3.1.1 数据获取与清洗阶段
        3.1.2 因子计算处理阶段
        3.1.3 中性化处理
        3.1.4 回归模型选择
        3.1.5 因子有效性检验
    3.2 量化投资选股模型的单因子测试验证
        3.2.1 数据来源与前提假设
        3.2.2 单因子测试平台
        3.2.3 单因子验证结果
第四章 量化投资选股多因子模型的构建与优化
    4.1 单因子金融逻辑分析
    4.2 股票多因子模型基本框架
    4.3 股票多因子模型绩效评估的指标和方法
    4.4 IR加权股票多因子模型绩效评估
    4.5 量化投资选股多因子模型的择时优化
        4.5.1 择时优化的逻辑
        4.5.2 择时优化的指标——RSRS
        4.5.3 RSRS择时股票多因子模型绩效评估
        4.5.4 与量化选股私募基金的绩效对比
第五章 研究结论与展望
    5.1 研究结论
    5.2 展望
参考文献
代码附录
致谢



本文编号：3791940