python行业中性化怎么做_17年收官,聊聊因子的中性化处理
为何要中性化
上一次介绍完如何根据IC和IR来判断因子的有效性,今天我们继续深入来聊聊中性化的问题。
A股呈现明显的市值与行业效应,量化策略中常用的因子往往会有重叠成份,增加因子的波动率,使策略变的不稳定。中性化后可以让选股的能力更加稳定,收益波动率会更小。
剔除行业和市值对因子的影响后,才能验证一个因子是否真正有效。
我们在制作策略时,通常会使用某一个或某几个因子的有效性来对股票进行排名,基于的逻辑就是:根据指标选出来的股票排名越靠前,就会取得更好的超额收益。
但是很多时候不同行业的股票中同一个因子指标在未处理的情况下是缺乏可比性的。
举个例子,银行业的市盈率常年在10以下,而医药行业的市盈率通常在30以上。
所以,如果简单地认为20PE以下就是低估,那么就会错过很多其他行业。持仓的股票往往也会向某个行业集中。
如何进行中性化处理
在进行中性化之前通常要先进行去极值与标准化处理。
去极值:这是因为大部分股票原始数据并不服从正态分布,而是呈现明显的长尾图形。需要使用去极值函数对头部和尾部数据进行截断。
标准化:去极值后的数据还需要正态化或者标准化处理。目的是把因子值转化为近似于标准的正态分布,才方便后面的比较。
经过上面两个函数处理后的数据,就可以进行中性化处理了。而中性化就是根据数值的分布情况,进行线性拟合,他们之间的差值(残差)就是中性化后的值。
如何计算
对于前面晦涩的数学公式和推导过程其实无需深究。果仁网已经为大家写好了上述函数,用户可以自己搭配使用:
去极值函数:HWinsorize
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