行业轮动多因子选股模型及投资效果实证分析

发布时间：2017-04-11 00:34

  本文关键词：行业轮动多因子选股模型及投资效果实证分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：量化投资因其非凡的业绩表现引起了投资者的广泛关注,在过去的40年里颠覆了传统的投资哲学,被誉为“投资界的革命”。随着计算机技术的高速发展,该模式得到了更加迅速的进步和发展。许多把量化策略作为主要投资技术的资产管理公司已经发展成为同行中的佼佼者,这也说明了量化投资理念已经深入人心,量化投资技术渐渐成为主要的投资方法之一虽然我国在量化投资方面开始较晚,起点较低,且在量化投资策略研究、开发工具人才及交易技术等方面相较于国际水平比较落后,但是通过各方努力,已经在迅速发展了且取得了不错的成绩。根据统计资料可知,到2014年上半年为止我国资本市场上已有超过200只私募量化基金、87只公募量化基金和将近200只券商理财量化产品,去除大量小型化专户理财和有限合伙人投资企业等,这些量化产品管理着近千亿元人民币。从量化产品占理财资金的比例和资本市场上现有量化策略方法的多少、量化投资思想的普及和认可度等多个角度都可以看出量化投资在我国有着非常大的发展空间。作为资本市场发展的必经阶段,量化投资也是市场有效性不断进步和发展的一种趋势。本文构建了多因子选股模型和行业轮动多因子选股模型,并采用沪深300指数成分股数据进行实证分析,实证结果表明文中构建的多因子选股模型和行业轮动多因子选股模型均可战胜沪深300指数表现,并且从多方面证明了行业轮动多因子选股模型的投资效果要好于多因子选股模型。文中第二章主要介绍了国内外量化投资的发展、经济周期的相关概念与货币周期的划分,从经济逻辑上论证了行业轮动策略的有效性及行业周期性非周期性划分依据,详细地说明了多因子选股模型的构建步骤。第三章是对第二章中阐述的方法原理的实证检验。由实证结果可得,无论是战胜基准的概率还是信息比率和累计收益率,行业轮动多因子选股模型都好于多因子选股模型。在实证过程中还发现,行业轮动多因子选股模型优于多因子选股模型的关键之处在于当经济处于收缩阶段时非周期性行业的风险防御效果较好。
【关键词】：量化投资 货币周期 行业轮动 多因子选股模型
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要2-3
• abstract3-7
• 1 绪论7-15
• 1.1 选题背景与意义7-8
• 1.2 文献综述8-12
• 1.2.1 国外文献综述8-10
• 1.2.2 国内文献综述10-12
• 1.3 本文主要结构12-14
• 1.4 创新与不足14-15
• 2 行业轮动策略和多因子选股模型原理15-25
• 2.1 国内外量化投资发展15-17
• 2.1.1 国外量化投资发展15-16
• 2.1.2 国内量化投资发展16-17
• 2.2 行业轮动策略17-20
• 2.2.1 行业轮动简单介绍17-18
• 2.2.2 经济周期对行业配置的指导18-19
• 2.2.3 货币周期的划分19
• 2.2.4 行业周期性和非周期性的划分19-20
• 2.3 多因子选股模型原理20-24
• 2.3.1 多因子选股模型介绍20-21
• 2.3.2 候选因子的选择21
• 2.3.3 因子有效性检验21-23
• 2.3.4 冗余有效因子的剔除23
• 2.3.5 综合评分模型的建立和选股23-24
• 2.3.6 模型评价和改进24
• 2.4 行业轮动多因子选股模型原理24-25
• 3 实证分析25-40
• 3.1 行业轮动效应25-30
• 3.1.1 货币周期的不同阶段25-26
• 3.1.2 行业周期性划分26-28
• 3.1.3 行业轮动效应的实证检验28-30
• 3.2 有效因子的筛选30-33
• 3.2.1 候选因子选择30
• 3.2.2 数据处理30-31
• 3.2.3 因子有效性检验31-33
• 3.2.4 冗余因子的剔除33
• 3.3 多因子选股模型构建33-35
• 3.3.1 数据处理33
• 3.3.2 结果分析33-35
• 3.4 行业轮动多因子选股模型构建35-40
• 3.4.1 数据处理35
• 3.4.2 结果分析35-37
• 3.4.3 与多因子选股模型结果对比37-40
• 4 结论和后续研究40-42
• 4.1 结论40-41
• 4.2 后续研究41-42
• 参考文献42-45
• 后记45-46

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