發(fā)布時(shí)間：2020-09-10 08:37

　　 近年來(lái),我國(guó)資產(chǎn)管理行業(yè)的規(guī)模數(shù)量增長(zhǎng)迅猛,自2014年底將近20萬(wàn)億到2017年底的54萬(wàn)億,三年間擴(kuò)張了近三倍。其中量化投資作為一項(xiàng)海外發(fā)展較為成熟而國(guó)內(nèi)起步相對(duì)較晚的投資工具,以其高收益和低波動(dòng)的特點(diǎn)正越來(lái)越受到投資者和機(jī)構(gòu)的青睞。本文對(duì)量化投資領(lǐng)域最熱門的多因子選股模型進(jìn)行了一系列的介紹,最終得出了一個(gè)收益率、夏普率均較高的投資策略。模型根據(jù)量化投資的特點(diǎn),分為投前、投中、投后三個(gè)階段進(jìn)行研究:投前階段,主要內(nèi)容是將所有風(fēng)險(xiǎn)因子做一個(gè)有效性的檢驗(yàn)。首先獲取所有股票每一期的歷史數(shù)據(jù),通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法轉(zhuǎn)換成風(fēng)險(xiǎn)因子的暴露度。其次利用下一期的收益率和這一期的因子暴露度進(jìn)行回歸,并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。最后選出適用于國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)的風(fēng)格因子和行業(yè)因子作為模型的待選因子。投中階段,主要內(nèi)容是構(gòu)建純因子組合和投資組合。首先選擇滬深300指數(shù)當(dāng)成比較的基準(zhǔn),利用權(quán)重優(yōu)化的方式找到一個(gè)只在一個(gè)因子上暴露風(fēng)險(xiǎn),其余因子上暴露度和基準(zhǔn)相同的組合作為純因子組合。其次觀察每個(gè)風(fēng)格因子的純因子組合歷史表現(xiàn)情況,了解不同階段不同因子的收益。最后根據(jù)當(dāng)期所有個(gè)股在因子上的暴露度,選出期望收益最高的50只股票作為投資組合并進(jìn)行回測(cè)。投后階段,主要內(nèi)容是對(duì)之前的投資組合進(jìn)行收益歸因分析。利用因子風(fēng)格歸因和Brinson行業(yè)歸因?qū)ν顿Y組合進(jìn)行分析,找出投資組合收益的來(lái)源、投資風(fēng)格偏好以及擅長(zhǎng)的投資方式。通過(guò)多因子選股模型構(gòu)建的投資組合,在2012-2017年間保持了年化50%以上的收益率,且夏普率超過(guò)2.1,達(dá)到了優(yōu)秀投資策略的標(biāo)準(zhǔn)。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

邐２０１７／１／３１逡逑－０．０５逡逑圖４－２Ｍｏｍｅｎｔｕｍ因子純因子組合表現(xiàn)逡逑上圖所示，Ｍｏｍｅｎｔｕｍ因子收益率較顯著，始終都保持著一個(gè)較高的收益率，逡逑但在２０１５年時(shí)回撤較大。逡逑２２逡逑

邐｜邐２０１４／１／３１邐２０１５／１／３１邋＊邐２０１６／１／３１邐２０１７／１／３１逡逑－０．０５逡逑圖４－１邋Ｂｅｔａ因子純因子組合表現(xiàn)逡逑上圖所示，Ｂｅｔａ因子收益率較顯著，其中從２０１４年開(kāi)始有顯著的收益率，逡逑但是在２０１５年時(shí)回撤較大。逡逑０．３逡逑：：：逡逑0－0５逡逑0邐．．——Ｔ——＿．．．——一—？—｜逡逑２０１２／１／３１邐２０１３／１／３１邐２０１４／１／３１邐２０１５／１／３１邐２０１６／１／３１邐２０１７／１／３１逡逑－０．０５逡逑圖４－２Ｍｏｍｅｎｔｕｍ因子純因子組合表現(xiàn)逡逑上圖所示，Ｍｏｍｅｎｔｕｍ因子收益率較顯著，始終都保持著一個(gè)較高的收益率，逡逑但在２０１５年時(shí)回撤較大。逡逑２２逡逑

２０１２Ａ／３１邐２０１３／１／３１邐２０１４／１／３１邐２０１５／１／３１邐２０１６／１／３１邐２０１７／１／３１逡逑－０．０５逡逑圖４－４邋Ｅａｒｎｉｎｇ因子純因子組合表現(xiàn)逡逑上圖所示，Ｅａｒｎｉｎｇ因子收益率較為顯著，但是收益率的穩(wěn)定性較差，經(jīng)常逡逑會(huì)出現(xiàn)大半年始終回撤的情景。逡逑２３逡逑

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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3 譚e

本文編號(hào)：2815614