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    量化策略设计及实战应用ppt课件.pptx

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    量化策略设计及实战应用ppt课件.pptx

    量化策略设计及实战应用,目录,量化投资是什么?,量化投资就是将人的投资思想规则化、变量化、模型化,形成一整套完整、科量化的操作思路,这套操作思路可以用历史数据加以分析验证,并在交易的执行阶段可以选择使用计算机自动执行,量化投资的起步,量化投资的繁荣,量化投资的发展,量化投资目前的规模,截至2016年底,全球对冲基金管理资产规模达到3.01万亿美元,几乎等于国内A股深市总市值;2017年5月,美股对冲基金已达成27%的美股交易量,首次超过了传统资管公司、银行等其他类型的机构投资者。,量化投资在国内,量化投资在国内,量化投资在国内刚起步,国内的量化私募以股票量化、股票多空、股票市场中性、套利等策略为主。截至2016年底,纳入统计的量化私募基金产品规模约在2816亿元左右,占总规模的10.18%。,量化投资交易平台,量化投资&传统投资,量化投资与传统投资,相同点,不同点,12,3.1 量化投资VS传统投资,12,量化投资与传统投资的区别,投资性质,操作模式,策略验证,投资方向,量化投资的优点,量化投资的挑战,目录,16,量化投资的主要内容,数量化方法选择股票组合,包括基本面选股、市场行为量化选股。常用的方法:公司估值法、趋势法、资金法。,对宏观、微观指标的量化分析判断大势走势。利用数据模型判断大盘的高点低点,从而进行波段交易。是量化投资中难度最大的一个策略。,利用证券价格的历史统计规律构建资产组合,量化投资的主要内容,利用商品期货市场(股指期货市场)存在的不合理价格,实现期现、跨期、跨市场、跨品种套利等。,量化投资常见策略,配对交易策略基本原理:寻找两只价格走势相关的股票进行配对,两只股票的价差长期看在固定的水平内波动。如果价差暂时地超过或低于长期水平,则可买入偏低者、卖出偏高者,待价差恢复,赚取利润。,量化投资常见策略,配对交易策略基本原理:寻找两只价格走势相关的股票进行配对,两只股票的价差长期看在固定的水平内波动。如果价差暂时地超过或低于长期水平,则可买入偏低者、卖出偏高者,待价差恢复,赚取利润。,量化投资常见策略,Alpha策略基本原理:Alpha策略就是买入一组未来看好的股票,然后做空相对应价值的期货合约,构建多空策略,对冲市场风险。,量化投资常见策略,Alpha策略,量化投资常见策略,指数增强策略基本原理:结合了被动与主动投资,在被动地追踪指数表现的同时,通过一系列的方法,力图取得超越指数的表现。,量化投资常见策略,指数增强策略,目录,多因子模型基本理论,资本资产定价模型(CAPM),套利定价模型(APT),Fama-French三因素模型,什么是因子?,因子就是指标或者特征, 如PE、PB、5日均线等。因子选股模型就是通过分析各个因子与股票表现(收益率)之间的关系而建立的一套量化选股的体系。,更直观的理解多因子选股体系:以赛马运动为例,因子选股的原理,怎么判断单个因子是否有效呢,现在有6匹马,它们的“爆发力”排名及对应的比赛成绩如下,那该因子(爆发力)是否有效?,现在有6只股票,它们的“PE”排名及对应的下一个月收益率如下,那该因子(PE)是否有效?,所以,因子值与收益率之间的相关性(称为信息系数IC)是衡量因子有效性的重要指标,通常大于0.03,就认为该因子有效。,有效的因子=有效的区分度,怎么判断多个因子是否有效呢?,因子打分的过程,多因子模型构建步骤,国信iQuant平台,https:/,使用国信iQuant平台进行单因子分析,使用国信iQuant平台进行单因子分析,使用国信iQuant平台进行单因子分析,使用国信iQuant平台进行单因子分析,使用国信iQuant平台进行单因子分析,目录,资本资产定价模型(CAPM)问世以后,很多学者就在有效市场假说条件下对其进行了实证检验,许多影响股票收益的其他因素陆续被发现。 Fama和French(1992)提出了三因子模型,分别从市场风险、市值风险以及账面市值比三个方面对股票收益率进行分析。,FF三因素模型的建立,Fama-French 三因子模型,具体形式:,其中, i、RM 分别表示股票i和市场相对于无风险收益率Rf的超额收益。E(SMB) 表示小市值公司相对大市值公司股票的期望超额收益率E(HML) 则是高 B/M 公司股票比起低 B/M 的公司股票的期望超额收益,FF三因素模型的主要内容,Fama-French 因子模型,(1)市场风险,市场风险是指大盘走势变化所引起的不确定性。简单来说,就是大盘波动导致个股也跟着波动的风险。比如表现比较好的公司,其股票价格却伴随着大盘下降了,或者表现不怎么好的公司,股价却跟着牛市上涨了, = - ,三个因子的具体介绍,Fama-French 因子模型,代码功能: 获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月相对于无风险收益率的超额收益,三个因子的具体介绍,Fama-French 因子模型,(2)市值风险,Fama 把市场里面的所有股票按市值排序,然后等分成三份:第一份是大市值股票,第二份是中市值股票,第三份是小市值股票。记大市值股票的平均期望收益率为E(rS),小市值股票的期望收益率为E(rB)。, = ( ),三个因子的具体介绍,Fama-French 因子模型,代码功能:获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月的市值风险,三个因子的具体介绍,Fama-French 因子模型,(3)账面市值比风险,账面市值比就是账面的所有者权益除以市值(下简称B/M)。账面市值比风险描述了公司的额外财务困境风险,说明市场上对公司的估值比公司自己的估值要低。 计算方法和市值风险计算方法类似。, = ( ),三个因子的具体介绍,Fama-French 因子模型,代码功能:获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月的账面市值比风险,2.3 三个因子的具体介绍,Fama-French 因子模型,(1)策略思想,FF三因素模型的应用,Fama-French 因子模型,取沪深300成分股过去S天的三因子数据,在调仓日对因子数据通过FF三因子模型进行回归分析,计算出每个股票在过去S天里的根据FF三因子模型,将三个因子数据作为自变量,HS300成分股相对无风险收益的超额收益作为因变量,进行多元线性回归,得到残差,(1)策略思想,FF三因素模型的应用,Fama-French 因子模型,买入最小的N(N=10)支股票根据CAPM理论,的长期均值应该是0如果对于某个时期的股票,回归得到 0,说明这段时间里面收益率偏低(因此股价也偏低),而根据有效市场假设,偏离在未来要涨回来的。,(2) 策略代码,FF三因素模型的应用,Fama-French 因子模型,(2) 策略代码,FF三因素模型的应用,Fama-French 因子模型,取沪深300成分股三因子数据,(2) 策略代码,2.4 FF三因素模型的应用,Fama-French 因子模型,(2) 策略代码,FF三因素模型的应用,Fama-French 因子模型,回测基于国信聚宽平台,2015年01月01日至2015年6月1日进行回测,策略表现如下图所示。期间策略收益率73.05%,策略收益远远优于基准收益,回测结果,Fama-French 因子模型,常见因子,广义上而言,任何可以量化的信息,均可以构成因子,常见的三种因子形式:1. 宏观经济因子模型:比如通货膨胀率、利率等指标2. 基本面因子模型:比如分红比例、估值水平、成长性、换手率等指标3. 技术面因子模型:比如MACD、KDJ等,常见因子,1.BETA因子 包括:beta250(利用个股收益率序列和沪深 300 指数收益率序列进行一元线性回归,益率序列 长度取 250 交易日 )2. 动量类因子 包括:最近一个月收益率 、最近两个月收益率等3.规模类因子 包括: 总市值,流通市值等4.盈利类因子 包括: 净资产收益率ROE、总资产报酬率ROA、销售毛利率、销售净利率5.波动因子 包括: 前一个月的波动率,前一个月的振幅6.成长类因子 包括: 营业收入同比增长率、营业利润同比增长率等7.估值类因子 包括: 市盈率(TTM),市净率,市销率,市现率,企业价值倍数等8.杠杆类因子 包括:现金比率、流动比率等9.流动性因子 包括:近一个月换手率、近两个月换手率等,

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