量化策略设计及实战应用ppt课件.pptx

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1、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

2、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

3、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

4、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,

5、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

6、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

7、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

8、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

9、.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

10、，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-Fre

11、nch 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,