1.理论背景

故事要追溯到1952年,那是一个春天,有一位老人,在中国的南海边,咳咳咳咳,抱歉,不小心串词了,事实是这样的:

没错,正是由于这几位大神的杰出贡献,我们得到了量化因子的前身,APT模型,但是,这个模型并没有告诉我们应该如何确定因素。

因此,后面就衍生出了可以确定因素的多因子定价模型。

2.多因子定价模型

多因子定价模型认为每一只股票的预期超额收益是由股票的因子头寸决定的,预期超额收益和股票因子头寸之间的联系由公式(1)给出。对于每一个因子,都存在一个因子回报预测值,而股票的预期超额收益就等于所有的因子头寸与因子预测的乘积之和。

啥意思呢?

意思就是证券价格并不只是取决在证券的风险上,还会受到投资预期收入、未来投资机会等其他因素的影响。我们把这些影响因素归纳为一个个因子。多因子模型其实就告诉了我们因子和收益率之间的关联性。

3量化因子

随着定价模型研究的不断深入,因子也不断扩展。从基本面因子扩展到技术因子,再扩展到分析师预测的因子。随着近年来技术的不断进步以及金融数据的不断创新,市场有效性的不断增强,基于高频数据的因子也应运而生。

此外,市场有效性只是一种假说。小规模效应、反转效应、动量效应、P/E效应以及P/B效应,在挑战市场有效性的同时,也给量化投资提供了机会。这些效应也可以提炼成量化因子。由此可以看到,量化因子是构建投资策略的关键点。

证券的数量随着时间的推移会变得越来越多,趋于无限,而因子的数量却是有限的。因此,我们可以把对无限证券的研究,转移到对有限因子的研究上来,这不仅可以减轻我们的工作量,还可以使得监控全市场证券的投资机会从不可能变为可能。这也就是为什么量化因子在国外那么火的原因啦~

4国泰安量化因子数据库

这次小编所使用的量化因子来源于国泰安量化因子数据库,其包含的量化因子指标针对中国证券市场所有A股股票,一共9大类,共206个因子。

多因子打分法策略

扒完了量化因子是什么,下面就让我们进入具体的策略环节。

首先,先向大家介绍一下应用多因子模型选股的两种常用方法。

1、回归法:使用股票过去的收益率对多因子进行回归,得到一个回归方程,再把最新的因子值带入回归方程得到一个对未来股票收益的预判,以此为依据进行选股。

2、打分法:根据各个因子值进行排序,将其在所有股票因子值的相对位置给予该个股一个分数,再对个股的所有因子值进行加权平均得到该股票的最终得分。最后将所有个股的综合得分进行排序,挑选出分数较高的股票。

一般来说,打分法相对较直观、稳健,不容易受到极端值的影响,但因各个因子的权重需要人为设定,因此主观性也较强烈。

这次小编要跟大家介绍的就是采用打分法的策略啦。

多因子打分法策略

1.如何进行打分小编采用以下原则构造打分方法:

同质上的因子服从加法原理,不同质上的因子服从乘法原理,加法原理中子类的作用力不受其他子类影响,而乘法原理中子类的作用力依赖其他子类来实现。

基本面因子、技术因子、行为引子和分析师预测因子作为四个因子大类,其内的子因子服从加法原理,而四个因子大类之间服从乘法原理,公式如下:

2.策略简介这次小编使用的打分法策略,订阅了沪深300成分股。

使用了日收盘价以及国泰安量化因子数据库中的13个因子。利用过去一天内的有效因子作为决策依据,每五天进行一次交易。

你问我这些因子是怎么选出来的?当然是有方法的啦。

3.如何选择因子

市场上用于股票分析的因子可谓成千上百,但并非所有因子对股票的影响都是显著的,为了简化研究成本,先筛选出目前国内外发现的较为有效的四类因子:基本面因子(规模因子、估值因子、成长因子、盈利因子、偿债能力因子)、技术因子(动量因子、换手因子)、行为因子和市场预测因子共计27项子因子作为候选因子进行研究。

为了判断因子的有效性,小编通过买入因子看好的股票组合,卖出因子不看好的股票组合的方式进行判断。如果因子对收益率的影响是有效地,那么组合收益应是显著的,因此可以利用Sharpe比率进行有效因子的筛选。

1、 以沪深300成分股作为研究对象,时间段选取13年1月到6月,利用每个因子进行选股,同时买入因子看多的前百分之二十作为股票组合,卖出因子看空的前百分之二十的股票组合,跟踪收益情况。

2、根据每个因子选股的收益情况,可达到两个目的:

(1)判断因子属于正向因子还是负向因子;

(2)基于收益的Sharpe比率判断因子选股是否有效;

3、通过分析判断,精选出Sharpe比率大于0.5的13个因子进行多因子深度分析。

通过这种方式,我们就可以选出有效的因子啦~

从哪里能获取这些因子?当然是通过小编最爱的Quantrader啦~

不仅是量化因子,小编所使用的数据、策略回测、交易等等都是来自于Quantrader!有了Quantrader,数据不用愁! 再搭配小编所使用的策略编写环境Matlab,不管多复杂的原理,通通只要一行代码全部搞定,选个因子不能再容易了~So easy!

说了这么多,流程图还是照例要放上来的。

推荐阅读:

1.市面上经典的量化交易策略都在这里了!(源码)

2.海龟交易法则策略,多读几遍少走10年路

3.配对交易—这个股票策略曾年赚5000万美元

4.揭开日内回转交易策略做“T+0”的面纱

5.被动与主动的完美结合:指数增强策略的魅力

6.网格交易法,一个不容易亏钱的投资策略(附源码)

不可不知的量化因子模型选股策略相关推荐

  1. matlab alpha策略,不可不知的N种量化策略模型——alpha策略

    原标题:不可不知的N种量化策略模型--alpha策略 本文共2880字,预计阅读需13分钟 这是一个量化(程序化)策略全方位揭密帖! 如果你是一个拥有充足的时间,充满求知欲,渴望通过自身的努力克服重重 ...

  2. Python量化交易05——基于多因子选择和选股策略(随机森林,LGBM)

    参考书目:深入浅出Python量化交易实战 在机器学习里面的X叫做特征变量,在统计学里面叫做协变量也叫自变量,在量化投资里面则叫做因子,所谓多因子就是有很多的特征变量. 本次带来的就是多因子模型,并且 ...

  3. 量化选股策略到是量子好还基面子

    转 量化选股策略--到底是价量因子好还是基本面因子好? 在今年A股的漫漫熊途中,量化对冲策略提供了一缕光亮. 量化对冲靠跑赢指数赚钱,收益与大盘涨跌无关.无论牛熊,只要股票组合比大盘跑得好,量化对冲策 ...

  4. python量化交易--因子选股策略

    Fama-French三因子选股策略,三因子分别为  市场因子(股指).市值因子.账面市值比因子 三因子模型的具体步骤: 1.对股票按照市值和账面市值比分组,共计六组,市值按大小市值各50%分,账面市 ...

  5. [量化学院]价值选股策略——基于机器学习算法

    文献回顾 回顾价值策略 价值策略通俗地讲就是买入便宜股票,卖出昂贵股票,思想非常简单和直观.但是实际操作上这非常困难,因为我们没办法直接观察股票的真实价值.投资者可以从不同的视角采用不同的指标来估计股 ...

  6. python量化选股策略_【机器学习】第六课:基于SVM的量化选股策略

    导语 接触过机器学习或数据挖掘算法的人都应该知道支持向量机(SVM),支持向量机一经提出就得到了广泛应用.本文主要探讨该算法在金融领域量化投资多因子策略上的应用.在这篇文章中,先是介绍了SVM的基本原 ...

  7. 【量化金融】多因子选股策略

    金融是我最头疼的科目,监督自己坚持学下去! 多因子选股策略 理论 多因子模型是应用最广泛的一种选股模型,基本原理是采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票被买入,不满足的股票被卖出. 例如,当 ...

  8. 分享量化交易接口之网格交易的选股策略

    分享量化交易接口之网格交易的选股策略: 1.低估值:PE<50 2.小市值:分行业按市值排列选市值小的30只 3.高波动:分行业在市值最小的30只中选出过去一年波动率最大的5只股票 4.更新持仓 ...

  9. 量化选股策略搭建(一)(股票数据获取)

    量化选股策略搭建(一)(股票数据获取) 接触股市一年多,能力有限并未赚钱,目前个人时间渐渐宽裕起来,准备开发一些量化策略,包括股价预测.股票选取.股票操作等.创立这个公众号的目的是为了记载一些个人在量 ...

最新文章

  1. python replace函数_Python3 replace()函数使用方法
  2. 警告!你的Python代码命名太烂了,命令你熟读本篇迷你命名指南!
  3. boost::callable_traits的is_rvalue_reference_member的测试程序
  4. Jupyter notebook入门
  5. 单机装两个mysql_单机环境下安装多个MySQL服务器
  6. python进阶装饰器_Python进阶: 通过实例详解装饰器(附代码)
  7. Java定时器每小时执行一次
  8. 在水晶报表中插入子报表,并动态添加数据源
  9. wince植入胎压监测_wince设备通过USB连接线上网指南(原创)(测试成功)
  10. 【Axure图标库】单线形图标元件库 细线矢量图标1000+
  11. 任务接单平台源码自动挂机阅读文章挣钱系统
  12. MySQL创建数据库 easyShopping,包括area表、goods表、customer表、orders表、ordersdetall表、test表
  13. JAVA毕设项目中小型企业资金流管理系统(java+VUE+Mybatis+Maven+Mysql)
  14. word中怎么做思维导图,思维导图怎么画
  15. 配置树莓派中文环境 及解决 no write since last change
  16. Python3实现发送邮件、发送图片、附件等
  17. 【傅里叶级数】-----向量/三角函数的正交性
  18. poj 1753 翻转棋子
  19. python月球和地球体重_地球和月球围绕太阳运行,与Python玩游戏
  20. QQ光遇攻略机器人插件光萌插件『LightCute』来啦!内容自制,独家小精灵问答功能!!

热门文章

  1. 小型电梯尺寸_家用微型电梯尺寸大约多大
  2. Set_output_delay怎么使用?
  3. java读书雷_Java多态学习笔记
  4. 浮点型数据的输入和输出(C语言)
  5. treegrid 的使用介绍
  6. 图解密码技术学习笔记
  7. android+实现微信对话框样式,实现微信对话框的图片样式以及图片边框
  8. PDF办公技巧之PDF怎么删除其中一页
  9. 排水沟槽开挖土方的计算方法(平行相似梯形组成的六面体体积分割计算方法)
  10. ico图标在线制作工具以及带步骤(图文教程)