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基于择时方法的动态多因子选股模型研究

作者2019-04-17 14:02未知
近年来量化投资研究的发展如火如荼,从投资实践来看,由于市场短期波动性越来越大,且投资组合收益往往受到宏观基本面、市场表现等因素的影响,使得投资者越来越关注选股因子的配置问题,凸显了因子择时的必要性。多因子alpha模型是量化投资体系的核心所在,选择哪些因子,因子权重如何配置,到目前还没有一个统一的解决方案。因此,根据已有文献和中国股票市场实际情况,本文从多因子模型的因子选择、权重配置两个角度出发,通过单因子有效性分析从50个因子中筛选并合成8类风格因子,并在加权方式方面对现有HKQ因子择时模型做出改进,尝试通过动态配置因子权重形成适合国内股市的更为稳定有效的选股模型。然后在A股市场进行实证研究,根据不同的因子加权方式,分别构建静态等权、基于择时方法的IC动态加权和改进的动态加权三种不同的多因子选股模型,并通过量化平台的回测效果,对模型进行调试和完善,比较分析各模型的选股效果。研究得出:合成因子在风险和收益方面的表现相比单因子都有显著提升。在2012.09.03~2018.03.30三种模型的回测效果整体表现为:静态等权IC动态加权改进的动态加权,三者收益率分别为25.23%、32.98%、39.88%,三模型相对沪深300指数都能产生超额收益,风险系数并没有下降,但对冲后的动态模型的风险有大幅下降。改进的动态加权模型的收益提升最显著,夏普比率最大。说明在市场波动较大的情况下,动态模型能弥补静态模型的不足,考虑外生变量影响的动态模型又优于IC动态模型。

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