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      基于多因子模型的量化選股及績(jī)效初探

      2018-11-16 06:23:02鄭朗
      消費(fèi)導(dǎo)刊 2018年4期
      關(guān)鍵詞:投資組合

      鄭朗

      摘要:股票為投資的主要形式之一,是投資者據(jù)以獲取經(jīng)濟(jì)效益的主要途徑。本文從多因子模型的角度出發(fā),對(duì)常見(jiàn)的選股模型進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹。基于此,主要從模型的建立、投資組合的選擇等方面,研究了以該模型為基礎(chǔ)的量化選股方式。最后,通過(guò)對(duì)各選股方法的對(duì)比,證實(shí)了基于多因子模型的量化選股方法,在績(jī)效方面的優(yōu)勢(shì)。希望能夠?yàn)楦魍顿Y者提供參考。

      關(guān)鍵詞:多因子模型 投資組合 量化選股 績(jī)效優(yōu)勢(shì)

      前言

      股票投資,為金融市場(chǎng)上的投資者的主要投資行為之一。提高選股水平,是提高投資收益的關(guān)鍵。常見(jiàn)的選股方法,以單因素選股為主,股票投資者極容易因因素考慮不全,而受到損失。研究發(fā)現(xiàn),與單因素選股相比,采用建立多因子模型的方式,對(duì)不同因子進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)量化選股,在提高投資效益方面效果顯著??梢?jiàn),對(duì)相應(yīng)的選股方法及績(jī)效加以研究較為重要。

      一、常見(jiàn)的量化選股模型

      受金融環(huán)境、投資方向以及投資者個(gè)人能力等因素的影響,股票的盈虧很難預(yù)測(cè)為提高股票收益,對(duì)多項(xiàng)因子進(jìn)行綜合考慮極其關(guān)鍵。金融市場(chǎng)上,常見(jiàn)的量化選股模型,包括阿爾法模型、風(fēng)險(xiǎn)控制模型及教育成本模型三種。以阿爾法模型為例,該模型要求將理論與數(shù)據(jù),分別納入到選股所考慮的因素過(guò)程中。并將選股理論作為重點(diǎn),將股票分為價(jià)值型、成長(zhǎng)型、品質(zhì)型等多種類型進(jìn)行選股。與之相比,風(fēng)險(xiǎn)控制模型,則要求在分析股票盈虧風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,將其分為不同類型,對(duì)股票進(jìn)行選擇。上述選股方法雖各有其優(yōu)勢(shì),但均存在著考慮因素欠全面的問(wèn)題。將各個(gè)選股方法相互組合,是提高因子分析全面性,提高選股水平的關(guān)鍵。

      二、基于多因子模型的量化選股及績(jī)效分析

      (一)多因子模型的建立

      1.建立模型。多因子量化選股模型的構(gòu)建,需要在對(duì)多個(gè)有效因子進(jìn)行評(píng)分的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)。此時(shí),可根據(jù)各因子分值的不同,對(duì)其進(jìn)行排序,以便于建立模型。例如:可以以因子選股指標(biāo)的大小作為劃分標(biāo)準(zhǔn),將其分為1到n共n個(gè)因子。在此基礎(chǔ)上,對(duì)各因子的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。如某因子的權(quán)重指標(biāo)較高,則表明該因子對(duì)股票收益的影響較大。因此,,必須將該指標(biāo)納入到模型中,建立起多因子模型,以提高模型的代表性。

      2.選取股票。選取權(quán)重值較高的因子,以及在上述因子方面具有優(yōu)勢(shì)的股票進(jìn)入到投資組合中,可達(dá)到提高股票投資盈利能力的目的。但受組合中股票數(shù)量的影響,投資所面臨的風(fēng)險(xiǎn),同樣會(huì)有所不同。隨組合規(guī)模的增大,風(fēng)險(xiǎn)因被分散,通常會(huì)有所降低。但組合的運(yùn)行效率,則會(huì)有所下降。為解決上述問(wèn)題,可采用回歸計(jì)算的方法,明確組合中的最優(yōu)股票數(shù)量?;貧w計(jì)算公式如下:

      3.投資組合更換頻率。股票市場(chǎng)的變化較為迅速,部分量化模型,僅能夠預(yù)測(cè)股票未來(lái)較短時(shí)間內(nèi)的走勢(shì),在提高股票收益方面,無(wú)過(guò)大的價(jià)值。因此,為保證量化模型在預(yù)測(cè)股票走勢(shì)方面的價(jià)值能夠有所提高,適當(dāng)延長(zhǎng)預(yù)測(cè)時(shí)間較為重要??紤]到股票市場(chǎng)中,各因子的變化規(guī)律較難預(yù)測(cè)。加之投資者會(huì)以收盤價(jià),評(píng)估股票的盈利價(jià)值。因此,可以以一個(gè)月為一周期,對(duì)股票的走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并調(diào)整投資組合,使投資組合在股票市場(chǎng)上的適用性得以提升。

      (二)投資組合的選擇

      1.單因子模型的選股能力。本部分從價(jià)值型投資、成長(zhǎng)型投資以及技術(shù)型投資三方面入手,對(duì)單因子模型的選股能力進(jìn)行了分析??衫霉善钡挠找媛逝c現(xiàn)金收益率,計(jì)算價(jià)值型股票的選股能力。利用ROA變動(dòng)以及PEG指標(biāo),計(jì)算成長(zhǎng)型投資的選股能力。利用換股率,計(jì)算技術(shù)型投資的選股能力。計(jì)算后發(fā)現(xiàn),價(jià)值型投資的累計(jì)收益,為25.2%、年化復(fù)合收益,為6.00%、超額收益率為11.20%;成長(zhǎng)型投資的累計(jì)收益,為27.01%、年化復(fù)合收益,為6.45%、超額收益率為11.30%;技術(shù)型投資的累計(jì)收益,為27.00%、年化復(fù)合收益為6.13%、超額收益率為11.29%。

      2.多因子模型的選股能力。本部分從價(jià)值型投資、成長(zhǎng)型投資以及技術(shù)型投資,三種投資組合入手,對(duì)多因子模型的選股能力進(jìn)行了觀察。各投資類型選股能力的計(jì)算方法,以及相應(yīng)因子均保持不變。最終選股能力,應(yīng)為多因子選股模型組合的選股能力。計(jì)算發(fā)現(xiàn),采用多因子模型進(jìn)行量化選股,股票的累計(jì)收益,為33.56%、年化復(fù)合收益,為8.00%、超額收益率為14.57%。將上述指標(biāo)與單因子模型下各投資方式的選股能力指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比可發(fā)現(xiàn),基于多因子模型的量化選股方法,選股能力更強(qiáng)。

      (三)投資組合績(jī)效評(píng)價(jià)

      累計(jì)收益、年化復(fù)合收益,以及超額收益,為金融市場(chǎng)上投資者用于評(píng)估股票收益情況,以及投資價(jià)值的三項(xiàng)主要參考指標(biāo)。三者數(shù)值越高,表明該股票的投資價(jià)值越高。單獨(dú)將股票的價(jià)值、成長(zhǎng)前景以及技術(shù)指標(biāo),納入到選股過(guò)程中。容易忽略其他因子對(duì)股票收益能力的影響,進(jìn)而導(dǎo)致所投資的股票,無(wú)法獲得預(yù)期的收益。將多項(xiàng)因子共同應(yīng)用到選股過(guò)程中,建立投資組合,能夠有效提高股票的收益率,使股票的盈利能力得以提升。可見(jiàn),從績(jī)效的角度講,與單因子模型相比,基于多因子模型的量化選股方法,優(yōu)勢(shì)更加顯著。

      三、結(jié)論

      綜上所述,影響股票價(jià)值的因子較多,而由各因子相互組合所形成的投資模型同樣數(shù)量龐大。為預(yù)測(cè)股票的走勢(shì),提高選股能力。投資者可將多因子模型,應(yīng)用到量化選股過(guò)程中。將股票的風(fēng)險(xiǎn)、投資成本等,共同納入到模型中。在此基礎(chǔ)上,對(duì)不同投資組合下的不同收益進(jìn)行計(jì)算。并以一個(gè)月為一周期,更換投資組合。最終達(dá)到降低投資風(fēng)險(xiǎn)、提高股票收益的目的。

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