基于多因子模型的量化选股及绩效分析

发布时间：2017-06-07 14:01

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【摘要】：随着经济的发展,人们的投资理念越来越科学,逐渐将量化的概念与投资相结合,而不只是依赖于经验和投资者直觉。量化投资自上个世纪50年代兴起以来,因为数据处理的繁复发展一直受到限制,直到近20年计算机迅速发展,得到广泛运用后,量化投资才得到了发展,尤其是近几年,量化投资的发展速度十分快,不同种类的量化基金更是如雨后春笋般出现,得到了大多数投资者的拥护。中国的学者和金融机构的研究者也逐渐投身到量化投资研究中,金融机构开始发行量化基金,并取得了不错的收益,量化投资在中国越来越受到重视,也将成为今后金融市场的发展方向。越来越多的金融机构出现量化产品,越来越多的金融机构运用量化投资获取收益。量化投资主要的是多因子选股模型,多因子模型是在三因子模型的基础上演变发展而来。增加因子种类与个数,综合考虑了不同种类因子对收益率的影响。所考虑的候选因子个数越多,模型设定就越全面。论文使用多因子选股模型进行量化分析,结合大小盘风格轮动和布林线策略。本文第一部分介绍了量化投资发展的前景和研究与意义,介绍了外国量化投资的研究状况和本国量化投资的研究状况,介绍了本文的基本结构,创新与不足。第二部分主要介绍国外量化投资的发展和我国的一些有代表性意义的量化投资基金。介绍了大小盘风格轮动的基本概念和计算分析方法。同时也对多因子选股模型的概念,理论基础,候选因子的选择、检验和有效因子的确定做了理论疏导。第三部分选用沪深300指数和中证500指数作为大小盘代表进行风格轮动研究,通过计算分析得出大盘股优于小盘股。选择沪深300指数的成分股做为因子分析的股票池。选取价值因子：市盈率,盈利收益率,市净率,账面价值比,现金收益率；成长因子：净资产收益率变动,总该资产收益率变动,再投资收益率,主营业务增长率；品质因子：资产负债率,固定资产比例,存货周转率,应收账款周转率,总资产周转率：技术因子：3个月,6个月,9个月,12个月动量,换手率,成交量做为候选因子,根据有效因子检验,冗余因子剔除,最终剩下市盈率,市净率,现金收益率,总资产收益率变动,总资产周转率,资产负债率和成交量7个有效因子。使用有效因子进行选股,以沪深300成分股为股票池,选取得分靠前的20只股票构建投资组合,将投资组合平均收益率与沪深300指数收益率进行比较考察投资组合绩效。最后一部分是本文的结论,通过对根据7个有效因子对14年三季度和四季度进行量化选股,根据得分选出排名靠前的20只股票,组合成投资组合,通过将投资组合的平均收益率与沪深300指数的收益率进行比较可以看出,投资组合收益率优于沪深300指数收益率,说明投资组合是有效的,可以获得超额收益。本文使用多因子模型结合布林线策略的方法,还有很多的不足之处。候选因子的选取本,文分别选用沪深300和中证500作为大盘股和小盘股股票池,只选了一组数据进行研究和对比,比较单一。在候选因子的选取上有不足,考虑不全面,此外本论文只结合风格轮动而忽略了行业轮动的重要性。股票市场上行业轮动也较为明显,行业轮动对组合仓位的选择有很大的影响。其次在因子选择上存在着主观因素,可能会造成因子选择的不足。
【关键词】：大小盘风格轮动 布林线 多因子模型
【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2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 选题背景及意义8-9
• 1.2 文献综述9-12
• 1.2.1 国外文献综述9-11
• 1.2.2 国内文献综述11-12
• 1.3 本文创新与不足12-13
• 1.4 本文框架13-14
• 2 量化投资相关概念14-23
• 2.1 量化投资的发展14-16
• 2.1.1 国外量化投资的发展14-15
• 2.1.2 国内量化投资的发展15-16
• 2.2 风格轮动模型16-18
• 2.2.0 风格轮动模型概述16-17
• 2.2.1 布林线策略17-18
• 2.2.2 经济预测判断大小盘风格轮动18
• 2.3 多因子选股模型18-23
• 2.3.1 多因子选股基本概念18-19
• 2.3.2 多因子模型的理论基础19-21
• 2.3.3 有效因子的选取21
• 2.3.4 冗余因子的剔除21-22
• 2.3.5 选股策略22-23
• 3 基于中国股票市场的量化选股23-37
• 3.1 大小盘风格轮动分析及预测23-27
• 3.1.1 数据选取23
• 3.1.2 大小盘风格轮动的预测23-27
• 3.2 有效因子选取27-34
• 3.2.1 数据的选取27-29
• 3.2.2 数据处理29
• 3.2.3 候选因子有效性的检验29-32
• 3.2.4 基于多因子模型的量化选股32-34
• 3.3 检验所构建组合绩效34-35
• 3.4 利用沪深300股指期货进行风险对冲35-37
• 4 结论37-38
• 参考文献38-41
• 后记41-42

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1 刘建和;方庆松;陈柯亦;;基于因子模型的指数跟踪研究综述[J];中国证券期货;2010年11期

2 杜本峰;因子模型在风险预算分析中的应用[J];中国管理科学;2004年03期

3 牛晋霞;赵芳;;股权分置改革对资本市场的有效性影响——基于三因子模型的实证研究[J];山西青年管理干部学院学报;2009年01期

4 马广奇;许华;张林云;;陕西省上市公司运营状况的因子模型分析[J];陕西科技大学学报(自然科学版);2009年02期

5 王s，

本文编号：429224