注册 登陆
会员服务
我要上传
联系我们
首  页 千赢国际网页版资料专区 经营千赢国际网页版 人力资源 千赢国际av大全 人资千赢国际av专区 制度表格 咨询顾问资料 千赢国际网页版专题 行业资料
今日最新 行业资料专区 仓储千赢国际网页版 生产作业 采购千赢国际网页版 生产制造专区 物流千赢国际网页版 产品研发技术 现场与5S 保险资料
地产资料专区 财贸金融专区 商务贸易 财务下载 投资金融 商务资料专区 营销工具 邮址千亿国际体育下载 地产报告 地产策划
工程物业专区 企划营销专区 企划方案 营销下载 品牌千赢国际网页版 信息技术专区 创业资料 工程物业建装 营销策划 地产营销
文献论文专区 品质资料专区 金牌资料 行业辅助 论文辅助 视频资料专区 资料DVD 报告方案杂志 知识库 千赢国际av资讯
相关分类
    千赢国际网页版资料下载区最新下载 > 专题 > 实务专题
因子优化_动量因子再研究
下载分数  10 分(VIP会员没有积分限制)
资料类型 实务专题
资料评价 资料评价度
文件大小 1488K (压缩后)
上传时间 2019-2-9
上 传 者 admin
下载总数 0

    


   ==== >>> 请先登录注册免费下载


  • BPM-物流系统优化的10项基本原则(doc 8).rar
  • 业务流程重组与优化白皮书(pdf 20).rar
  • 千赢国际网页版信息化-发展现代物流要重视优化企业物流千赢国际网页版(doc 7).rar
  • BPM-业务流程优化报告(pdf 27).rar
  • 千赢国际网页版信息化-优化生产中的物流活动(ppt 39).rar
  • 千赢国际网页版信息化-完善组织架构优化千赢国际网页版流程(ppt 56).rar
  • 流程优化分析总结(ppt 142).rar
  • 千赢国际网页版信息化-业务流程设计与优化(ppt 115).rar
  • 千赢国际网页版信息化-物流配送车辆优化调度的一种神经网络算法(doc 11).rar
  • ERP-企业资源计划系统优化流程分析总结(ppt 142).rar
  • 千赢国际网页版信息化-供应链分销系统双层优化模型.rar
  • 千赢国际网页版信息化-构筑优化的供应链系统(ppt 29).rar
  • 绩效千赢国际网页版的渐进式联动优化(ppt 17).rar
  • 经营导向的绩效千赢国际网页版(ppt 35)-业务流程优化与绩效千赢国际网页版.rar
  • 千赢国际网页版书籍-埃森哲-优化流程原则(pdf 102).rar
  • 某咨询公司广电__完善组织架构、优化千赢国际网页版流程(ppt 72).rar
  • XX公司业务流程优化子课题千赢国际网页版咨询报告(ppt 121).rar
  • 山东裕华公司流程优化方案(ppt 121).rar
  • 优化千赢国际网页版(ppt 23).rar
  • 上市公司资本结构的决定因素与优化分析(pdf 20).rar
  • 流程优化(3)(ppt 11).rar
  • 流程改善-XX公司流程设计与优化(ppt 24)免费推荐!!.rar
  • 高德2017年全国主要城市高考出行攻略_
  • 因子优化_动量因子再研究
  • 助代(助理业代)营业人员专业准则PPT
  • Supply_Chain_ManagementPPT课件
  • 兰德公司_研究人员国际流动性英国研究人员调查
  • 交运_公司估值国际比较PDF
  • 青海机场发展综合分析PDF
  • 戴德梁行_粤港澳湾区比肩世界湾区城市群_10页
  • ADB_贸易和SDG_13_对气候变化行动英文版_19页
  • 果粉调查_iPhone新品来袭_你买了吗


  •  注1: 下载后资料推荐winrar3.5以上版本解压.
     注2: 解压密码m448; 如资料名是乱码, 随意改名后再解压.
     注3: 需要安装office办公软件, Word(doc格式)、Excel(xls格式)、
          Powerpoint(ppt格式)、Access(mdb格式)、Visio(vsd格式)
     注4: 其他文件格式需要安装的软件
          Adobe Reader(pdf格式)、CAJ Viewer(nh、kdh格式)

          -- 更多参考 --

    推荐专题下载
           
       
       
       

    免费会员只能下部分资料
    成为VIP会员可下载VIP管
    理资料(现有 997382笔)
    如何获得下载
    · 会员标准  
    · 代笔服务  
      资料简介
     
    请务必阅读正文后的声明及说明
    [Table_MainInfo] [Table_Title]
    证券研究报告 / 金融工程研究报告
    因子优化:动量因子再研究
    报告摘要:
    [Table_Summary] 在本报告中,我们首先对传统动量因子进行分析,然后结合相关理
    论,提出改进方法,以增强其有效性具体来说,我们首先对传统动量因子表现进行了回测,发现动量因
    子在多数时间内表现出反转效应;16年底以来,反转效应开始失灵,
    且在其他时间段也出现不同程度的回撤:2006.9-2007.5、
    2013.2-2013.8、2014.8-2015.4、2016.11-2017.5。为提高动量因子表
    现,我们从如下两个角度进行了分析:一,基于理论,对反转效应
    成因进行分析;二,基于数据,对组合持仓特征进行分析从理论视角,结合已有文献对反转效应的成因进行了分析:动量(反
    转效应)的成因是投资者认知出现偏差,对信息的解读不够及时充
    分。据此,我们选取户均持股数量、机构持股比例和流动性三个指
    标对散户集中度进行度量,进行分组研究。结果表明:一,从IC均
    值来看,股东户均持股数越低、机构持股占比越低、流动性越高,
    IC绝对值越大,且对应的T值也越显著;二,从年化收益率来看,
    高流动性组合为18.03%,低股东户均持股组合为15.22%,均优于原
    始收益率(13.77%)。从波动率来看,与原始组合(18.05%)相比,
    进行分组之后得到的6个组合,波动率均有所降低;从最大回撤来
    看,与原始组合(25.60%)相比,低股东户均持股组合最低,为17.66%,
    其次是高流动性组合,为19.29%。从Sharpe值来看,高流动性组合
    为1.222,与原始组合的0.763相比,有显著提升基于数据,我们从收益拆分角度对导致动量因子出现回撤的原因进
    行了分析,可以发现这些时期多头组合与风格因子偏好出现一定程
    度背离。基于这一结果,我们提出了两种优化方法:一,对风格收
    益贡献进行预测,中性化贡献较低的风格。结果表明,从年化收益
    和波动率指标来看,相比于原始结果,所提4种方法均有所提升,
    对应的Sharpe、Calmar和Sortino指标也有所提高。从最大回撤来看,
    其中三种方法降低了2016.11-2017.5区间出现的最大回撤。二,对组
    合收益和风险进行预测,进而最大化预测Sharpe值,得到股票权重优化组合多空年化收益为24.94%,最大Sharpe值为1.284,与原始
    方法相比有较大幅度提升;从Calmar和Sortino指标来看,也有较
    大幅度提升。优化组合在各个时期的最大回撤与原始组合基本一致,
    不过在08年出现了较大回撤;而在2016.11-2017.5区间,最大回撤
    则有所减小[Table_Invest]
    [Table_PicQuote] 高流动性组合动量多空净值
    [Table_Trend] [Table_IndustryMarket] 基于优化的动量多空净值走势
    [Table_Report] 相关报告
    《基于因子筛选的特质波动率研究》
    2017-10-25
    [Table_Author]
    证券分析师:高建
    执业证书编号:S0550511020011
    研究助理:王琦
    执业证书编号:S0550116060053
    021 2036 3216 xu_zy @nesc.cn
    发布时间:2017-12-05
    淘宝店铺
    “Vivian研报”
    首次收集整理
    获取最新报告及后续更新服务请在淘宝搜索店铺“Vivian研报”
    或直接用手机淘宝扫描下方二维码
    请务必阅读正文后的声明及说明 2 / 15
    [Table_PageTop] 金融工程研究报告
    目 录
    1. 传统动量因子分析 ........ 3
    1.1. 因子回测.......3
    1.2. 分析及改进方向.......5
    2. 变量分组 ........... 5
    2.1. 理论分析.......5
    2.2. 回测结果.......6
    2.2.1. 股东户均持股. 7
    2.2.2. 机构持股比例. 7
    2.2.3. 流动性 ........... 8
    3. 基于风格的优化9
    3.1. 分析...9
    3.2. 风格对冲.....10
    3.3. 最大化预测Sharpe.12
    4. 总结 ..... 13
    请务必阅读正文后的声明及说明 3 / 15
    [Table_PageTop] 金融工程研究报告
    量化投资领域,多因子分析是其中非常重要的一个视角。不论是学术界,还是实务
    界,均投入了大量精力,以期寻找表现更为可靠的因子。作为投资标的,可以赋予
    股票众多的属性:经营业务、千赢国际网页版层能力、公司财务指标、交易数据,而我们所追
    求的便是能够预测股票未来收益的属性值。这似乎是一个数据挖掘的过程,即通过
    大量的回溯来试错。Yan和Zheng(2017)利用240个会计指标,通过排列组合,
    构建了超过18000个收益信号,并对其进行了回溯。这种方法有其可取之处,但无
    法获得可预期的结果。我们还是应当基于经济理论,通过逻辑分析来进行信号构建传统因子已被研究的很多,对其进行挖掘似乎不会获得很大的收获。然而,因子与
    收益之间并不是简单的数据联系。从理论层面对因子背后的逻辑进行挖掘,对其适
    用性进行分析,是能够有所得的,这也是我们接下来会逐步展开的工作在本报告中,我们对动量因子进行了分析:首先对传统因子表现进行分析,接着基
    于理论进行分层研究,最后从组合收益拆分角度进行优化以增强因子表现1. 传统动量因子分析
    与市值因子一样,动量也是最常见的选股因子之一。已有研究表明,国外市场呈现
    短期反转、中期动量的特征,而我国股市在多个时间频率上都存在着显著的反转效
    应。然而,这一反转效应的表现也是不稳定的。下面我们首先对传统动量因子进行
    回测,然后对引致现有结果的可能成因进行分析,最后提出可能的改进方向1.1. 因子回测
    在这一部分我们对动量因子进行回测检验。具体来说,所涉及的股票池为全部A股,
    回测区间为2006年7月至2017年10月。回测流程如下:
    (1) T时刻,计算前推N个交易日的个股日均收益率,将其作为当期股票因子值,
    对因子值进行升序排列;
    (2) T+1时刻,剔除停牌股票,剔除上市不满60的新股。将剩余股票等分为K个
    组合,等权配臵,以收盘价买入股票,组合持有M个交易日;
    (3) 重复上述操作,直到遍历整个时间区间上述回测流程中,可变参数为因子计算区间长度N,持有区间长度M和组合划分个
    数K,此处取值分别为:N=20、40、60;M=20,K=10。后文中,G1表示因子值最
    小的组合,G10表示因子值最大的组合首先对上述三个因子的秩相关系数IC进行分析,结果见图1和表1。三个因子的IC
    均值分别为-0.063、-0.062、-0.062,基本没有差别;显著性检验T值分别为-5.400、
    -4.739、-4.789,在1%的显著性水平下均是显著的。仅从这一指标,可以认为这三
    个因子均是有效的。横向来看,三个因子的IC值在各个时间点相差不大;纵向来
    看,每一因子的IC值波动较大。2016年以来,IC值在多数时间内是大于整体均值
    的。由此可以看出,这三个因子是有效的,但伴随的风险也是较大的请务必阅读正文后的声明及说明 4 / 15
    [Table_PageTop] 金融工程研究报告
    图 1:动量因子IC值走势表 1:IC值描述性统计
    N=20 N=40 N=60
    Min -0.425 -0.432 -0.432
    Max 0.232 0.266 0.302
    Mean -0.063 -0.062 -0.062
    STD 0.136 0.151 0.150
    T-Value -5.400 -4.739 -4.789
    数据来源:东北证券,Wind数据来源:东北证券,Wind
    下面结合分组净值走势对三个因子有效性进行分析,结果见图2、图4和图6。首
    先,除个别组外,各组区分是较为明显的。对于N=20,表现最好的是G2和G3,
    且走势基本一致;对于N=40,G1、G2和 G3走势较为一致;对于N=60,G1和
    G2走势较为一致。具体来看,可以得出如下结论:一,持有过去表现较差股票,
    在多数时间能够带来收益;二,在一些时间段,持有过去表现较差股票,会带来净
    值损失,即反转效应失灵。图3、图5和图7中给出的是将G1作为多头,G10作为
    空头的组合净值走势和最大回撤走势。具体来看,可以发现:一,多空净值整体呈
    走高的趋势;二,2007年、2010年、2013年、2015年和2017年,净值出现不同
    程度回落,20日动量因子出现较大回撤的时间段相对较长,60日动量因子出现回
    撤的区间段主要是2013年、2015年和2017年图 2:分组净值走势(N=20)图 3:多空净值走势(N=20)
    数据来源:东北证券,Wind数据来源:东北证券,Wind
    图 4:分组净值走势(N=40)图 5:多空净值走势(N=40)
    数据来源:东北证券,Wind数据来源:东北证券,Wind
    。。。以上简介无排版格式,详细内容请下载查看



     
    版权所有:企业千赢国际网页版资源网 © 2005-2019 客服电话:(+86 0411)-88895936 15566933248 Fax:0411-88895936
    E-mail:ask@comserv.cn(假日/晚上:15566933248)  QQ:76395700 605057861
    辽ICP备14017218号-1  辽公网安备 21021102000022号