原创 相信波動率還是相信基本面?波動與估值因子A股驅動力測試

Smart Beta 介紹 資本資產定價模型(Capital Asset Price Model, CAPM)通過建立資產超額收益與市場超額收益之間的一元線性關係來度量資產的系統風險,即 Beta。以每支成分股的流通數量乘以每隻股票價格,

原创 如何設置交易滑點?精確到tick 測算期貨衝擊成本(附源碼)

我們在非撮合回測模式下,因爲無法獲知交易價格當時的真實盤口價差、掛單數量,常主觀設定一個滑點均值,比如針對螺紋鋼等合約,設置 1 跳,針對某些交易不活躍的品種,設置 2 跳。但是這種近乎拍腦袋的方法並不精確。我們今天嘗試通過簡單的輔助工具,

原创 大牛市需要alpha嗎?揭祕beta動量策略追蹤的是與非

摘要動量風險溢價是構建風險溢價組合時最重要的風險替代變量之一。然而,並不是很容易解讀,比如,動量策略到底是alpha策略還是beta策略?他追求的是單邊績效還是對衝風險?時間序列和橫截面動量有什麼區別?爲什麼動量策略驅動了多元化,而他本身並

原创 復現東方證券研報--特質波動率因子研究

最近發現特質波動率因子選股效果不錯,於是按照東方證券研報的思路做了一些研究。研究發現該因子確實有顯著的選股能力,並且在CAPM、Fama-French三因子、Carhart四因子、Fama-French五因子這四個模型中,Fama-Fren

原创 多因子模型與細分行業多因子測試源碼(以醫療行業爲例)

研究內容 本文主要研究內容是基於rank IC分析醫療板塊四大類因子(風格類、技術類、盈利能力類、基本面類)盈利預測能力,以及在此基礎上構建醫療板塊多因子rank IC賦權模型。本文將分爲以下三個板塊: ● 因子選取及數據預處理 ● 醫療

原创 打分法收益模型 迴歸法風險模型 最簡明分析實測

本文的主要內容爲,分別測試多因子模型中的風險模型和收益模型,並比較二者的績效。 風險模型概述 本文風險模型的自變量計算規則類似於 Fama-French 三因子模型的計算方法,模型當中的自變量爲做多因子值較小公司、做空因子值較大公司的投資組

原创 細微調整見成效 傳統反轉因子的改進與實測

一、反轉因子介紹 在股票市場的量價類因子裏,有一個反轉因子爲人熟知。A股市場反轉效應比較明顯目前是業界學界都比較贊同的觀點。因此,反轉因子理應具有比較強的選股能力。目前,流傳最廣的傳統反轉因子計算方法如下:        Reverse:

原创 AQR資本20年精選20篇之:風格因子"工匠精神Alpha"

||前言||現在很多投資者都在試圖尋找與傳統資產無關的,新的收益來源。因此,他們開始關注“風格溢價”——一種經過研究並被證實能產生長期、與傳統資產無關的系統性收益來源。對風格策略的研究主要在美國的股票市場進行,但其結論同樣適用於其他地區和其

原创 單因子測試框架分享

單因子分析對於很多讀者來說,看似熟悉,但是沒有自己上手做一遍,還是會產生很多問題。本篇報告中我們將給出一些基本面因子的具體測試結果,我們借鑑了光大證券的《單因子分析體系》,這也是行業內較爲認可的一套測試流程,以BP和ROE_TTM因子爲例,

原创 A股短期大漲能延續?高盛揭祕我們處於全球週期的位置

||摘要||我們翻譯了高盛全球宏觀部分的分析報告。在全球範圍內,市場上的風險資產在去年都經歷了大幅虧損。雖然到今年的現在,這些虧損已經有了很大程度上的恢復,但投資者仍然會對由虧損帶來的未來資產增長放緩預期感到緊張敏感。在這種背景下,我們如何

原创 股價日內模式中蘊藏的選股因子

研究目的本文參考方正證券研報《鳳鳴朝陽:股價日內模式中蘊藏的選股因子》,根據研報分析,由於隔夜時段的交易暫停,每個交易日開盤後,市場累積的大量私有信息,將通過交易迅速得到釋放,知情交易概率在日內呈現快速下降的態勢。上午知情交易的成分較高,因

原创 業績爆雷預測 六大異常財務指標效果實測

最近研究了一篇申萬宏源證券的研報--《異常財務指標因子研究》。該研報提出六個基本面財務指標,不僅在一定程度上能識別上市公司財務造假的情況,更能有效預測未來盈餘。本文按照該研報的描述嘗試復現研究結果,驗證異常財務因子的有效性。異常財務指標單因

原创 成交銳減 基差大增 股指期貨與股指同步性九年回顧

股指期貨概述股指期貨,用於對衝股票市場風險的金融衍生工具,恰當的應用可以有效的規避投資風險,股指期貨T0交易制度,雙向交易,且支持做多也支持做空的交易方式,對T1交易制度、單向交易的股票市場是極大的擴展,同時股指期貨也兼具期貨本身的套利、投

原创 基於主成分分析 滬深300個股一致性IF股指交易策略

策略概述       一般而言,趨勢策略在市場有趨勢的時候盈利豐厚,而在震盪市場,趨勢策略容易發生虧損。       我們可以通過對市場的趨勢和震盪進行判斷,使策略具有更好的收益表現。此前,我們發佈了一系列報告,用來衡量市場趨勢的強度,在此

原创 VIF方法(方差膨脹因子)因子獨立性檢驗 全流程解讀

       基於因子模型的選股策略是股票市場量化應用最廣泛的模型之一。然而很多時候,使用因子模型在實盤運行的績效並不理想,究其原因可能是由於因子選擇的偏差,市場風格輪動等。但還有一個顯著的因素,就是選取因子之間可能存在高度的多重共線性,導