海通证券-相关性选股策略全市场选股方法改进-10122.pdf

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资源描述

通征
量化研究三
研究报告
量化选股
数量化投资策略
2010年12月27日
相关性选股策略一一全市场选股方法改进
本报告沿用6月份的全市场相关性选股策略,对基础因子池进行了进一步扩充
并分别对长、短两种样本策略进行方法上的改进。通过因子的扩充,策略能够跟踪更
多的市场风格,相对于原始策略也取得了更好的收益
股票基本面、规模、估值以及技术面的24个因子共同构成基础因子库。前期报告
中,我们仅选用了12个投资者最为关注的指标进行选殿。本篇报告从几儿个不同维
度扩充因子库,以期更好的刻画股票特性。基本面因子分別包括了盈利、资产运营
状况以及偿偾能力等几个方面。规模由总市值和流通市値代表。估值因子为PE
PB.技术面涵盖換手率、动量反转等指标
短样本策略。新的因子筛选规则为相关性高、显著水平高。策略倾向于通过非基本
面因子进行选股,超额收益显著。为了避免过多的选股因子对结果造成千扰,在以
往因子筛选只关注显著性水平的基础上,别除显著性高但相关性较小的因子。历史
相关研究
分析发现,基本面因子对于选股的贡献度很小。且随着时间的推移,基本面因子与
股票收盖的关系逐渐减弱。近期短样本策略的选股因子中已不存在基本面因子,而
数董化股策略一一A股全市场迒股策
策略近期表现相当吸引眼球。
20100622
商业贸易行业选股策咯
长样本策略,控制最长的样本窗ロ为5年,多数因子成为选股指标,策略总体表现
20101029
相关性股策略在房地产行业上的
逊于短样本策略。通过加入相关性高低的控制条件,对长样本策略并没有改进作用。
主要是由于从长期表现来看,技术面等因子与股票收益的关系不明确,从优选因子
20101202
中被别除。但该类因子对选股有着較好的识别度,故而在长样本中不加入相关性
值的控制以保留这些因子。为了避免样本内数据过长模糊分析结果,控制最长的时
间窗ロ为5年,即当样本内长度到达5年后,通过5年的窗口进行滚动。改进后策
略相对于原始策略收益有所提高,但表现依然逊于短样本策略
选股指标分析有以下发现:估值指标中,PB指标相对于PE指标更为有效;股票
超额收益多数被反转现象驱动而非动量;换手率与股票超额收益为负相关,表明换
手越高,收益越差;09年之后,小盘股强于大盘股
金融工程高级分析师
最新一期,短样本策略的选股指标分别为:总市值、流通市值、1个月、3个月收
益率、MACD
周健
SAC执业证书编号:S0850209010590
电话:021-23219444
Email:zhouj@htsec.com
联系人郑雅斌
电话:021-23219395
Email:zhengyi@tsec.com
特别声明:本报告所涉及模型和策略的原理、假设和计算方法已在专題研究报告中
披露,模型使用的数据源均来自于市场公开信息。本报告中的投资建议是数量化模
型自动计算的结果,研究员未进行主观判断调整。
目录
1.研究方法.
2.实证结果
2.1数据处理
2.2策略长期收益表现
2.3引入相关系数阀值对选股收益的影响.
2.4长样本策略对于样本内窗口的敏感度
3、策略最新结果
3.1策略收益的统计数据
3.2选股因子的分析以及最新选股因子
3.312月样本股组合及行业分布
量化研究2
在6月份,我们采用相关性分析方法动态的挑选因子,进行了全市场选股策略的研究。
策略分別采用长、短两种样本内数据进行样本外的结果跟踪,相对于市场指数都取得了非常
显著的超额收益。但我们前期所采用的基准因子库较小,仅包含了12个投资者普遍关注的选
股因子。在本篇报告中,我们将采用同样的研究方法,进一步扩大基准因子库,对全市场选
股策略进行更新,同时对之前发现的因子过多的问题提出解决方策,得到单位风险上收益的
显著提高
1.研究方法
我们采用的研究方法和步骤与前期报告中相同。但对基准因子池分别从几个维度进行了扩
表1指标的选择
ROA
偿债能力
14
资产负債率
ROE
15
市值
流通市值
16
市值
毛利率
17
PE
估值
净利润率
8
PB
盈利能力
Delta(ROA)
技术面
19
个月收益率
Delta( ROE
20
三个月收益卒
Delta(毛利卒
六个月收盖率
Delta( EPS
一个月平均換手率
10
Delta(净利润辛
23三个月平均換手率
资产运营状
主营业务收入增
11
长率
MACD
产周转率
资料来源:WIND,海通诬券研究所
针对盈利能力,我们不仅考虑静态的指标(如ROE、ROA等),同时也关注盈利指标的
动态变化,这样不仅比较了上市公司当前盈利能力在市场中所处的水平,也对上市公司盈
能力的成长性进行关注,而且很多时候,成长性的指标往往与股价的变化具有更密切的相关

这里的估值指标,我们采用的不是股票估值数据的具体値,而是采用股票估值相对所属
行业的估值水平高低。计算方法为相对估值=股票估值行业估値。这样的处理能剔除掉不同
行业股票之间估值差异较大的影
技术指标MACD的参数为市场上大家普遍采用的参数(12,26,9
2.实证结果
2.1数据处理
我们使用最初的研究方法,对2003年7月开始的数据进行研究。依然跟踪两种不同长
度的样本内数据的策略结果。短样本采用最近2年的数据,长样本采用自有数据以来,截止
至更新时间点的所有数据作为样本内数据
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