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風格輪動的多因子選股模型

2018-09-25 03:55:44張丁漩王博棟西安交通大學陜西西安710000
絲路藝術 2018年9期
關鍵詞:有效性策略模型

張丁漩 王博棟(西安交通大學,陜西 西安 710000)

本文利用量化投資思想,采用統計檢驗的方法,篩選出市場投資的有效因子,并結合風格輪動與多因子模型選擇應持有的股票,策略回測期內累計收益超過大盤收益,投資效果較明顯。

正文

較為成功的投資策略有兩大類:主觀判斷型交易策略和量化交易策略。

前者是操作的核心是人的大腦,各種信息進了大腦,出來的是買賣交易指令,后者是靠數學公式、理論定律來投資,公式具有高度一致性:同樣的信息輸入同樣的公式,得出的結果是一樣的。

但二者并不是完全的對立存在,量化投資模型很多是基于基本面因素,同時考慮市場因素、技術因素。

投資標準方面,量化投資有眾多模型,比較有代表性的有多因子模型、風格輪動、行業輪動與資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型等。

本文投資策略是在風格輪動的基礎上建立多因子選股模型。

一、原理介紹

1.風格輪動

風格投資[1]可以簡單地分為大盤股和小盤股兩種投資風格,也可以分為價值型和成長型兩種投資風格,不同的投資風格會輪流受到投資者關注,從而表現出風格輪動的現象。大小盤輪動是大盤股和小盤股之間存在風格輪動現象,即大盤股價格和小盤股價格之間存在輪番變動的現象。

本文即選取在大小盤股之間輪動,大盤股和小盤股的區分就是根據公司的流通股本的多少,大盤股通常指流通股本大于1億的上市公司股票,而小盤股則與大盤股相對,通常指流通股本不足3000萬的股票。滬深300通??梢越票硎敬蟊P股的整體走勢,中證500指數近似表示小盤股的整體走勢。因此,本文以滬深300指數成分股為大盤股初始股票池,以中證500指數的成分股為小盤股的初始股票池,并加上創業板指的成分股,通過一定標準在三個初始股票池之間輪動選擇所要投資的股票。

2.多因子模型

多因子模型旨在用各種因子的數據(如基本面因子、技術因子等)解釋某支股票的合理價格,其理論的原始基石是CAPM模型,通過構造資本市場線方程與證券市場線方程,說明了有效組合的期望收益率包括無風險收益率和市場風險的價格與組合標準差的乘積。

總之,多因子模型的目標是找到解釋能力強的因子并用這些因子過去的數據對當前的股票價格進行評估,判斷股票價格未來的走勢最后篩選出具有投資價值的股票組合。

本文對股票池的篩選即采用多因子模型,模型的因子采用在樣本集中進行因子有效性檢驗,選擇出比較顯著的因子,選股具體方法為打分法。

二、選股步驟

1.因子有效性檢驗

(1)備選因子選擇[2]

因子基本可以分為四類:估值因子、資本結構因子、成長因子與技術因子。從這四類中選取常用的12個因子:

表1 12個備選因子

(2)因子有效性檢驗步驟:

A.樣本時段為2010年1月1日至2012年12月31日。

對每一個備選因子,從樣本時段第一個月開始,每個月的月初計算市場每只股票該因子的大小,按因子值從小到大對樣本股票池排序,平均分為10個組合,一直持有到月末。每月初用同樣的方法調整股票池。

B.有效性量化指標

以滬深300指數為基準,對于每個因子,計算其值從小到大對應的10個組合的年化復合收益、超額收益、不同市場情況下高收益組合跑贏滬深300指數和低收益組合跑輸滬深300指數的概率。具體檢驗標準如下:

a.序列1-10的組合,年化復合收益應滿足一定排序關系,即組合因子大小與收益具有較大相關關系。假定序列i的組合年化收益為Xi,則Xi與i的相關性絕對值。此處為給定的最小相關閥值,比如0.5。

以上條件保證因子最大和最小的兩個組合,一個明顯跑贏市場,一個明顯跑輸市場。

c.在任何市場行情下,1和10兩個極端組合,都以較高概率跑贏或者跑輸市場。

符合以上三個條件的因子被視為在過去一段時間內有效的因子。

因此,計算12個備選因子的因子與組合收益的相關性、贏家組合與輸家組合的超額收益、贏家組合跑贏滬深300指數的概率,計算結果如下:

表2 因子有效性檢驗

表2 因子有效性檢驗

上表中指標1是各因子大小與其對應組合收益的相關性,指標2的兩個數據分別是各因子產生的組合中贏家組合與輸家組合的超額收益,指標3是贏家組合超過滬深300指數的概率。

本文篩選因子主要使用了指標1與指標3,即因子大小與組合收益的相關性和贏家組合超過滬深300指數的概率,指標1的閾值設定為大于0.5或者小于-0.5,指標3的閾值設定為大于等于0.4,按此標準對以上因子進行篩選,結果如下:

表3 因子篩選

從上表可以看出,篩選的有效因子為流通市值(CMV)、主營毛利率(GP/R)、凈利率(P/R)、換手率(TR),只包含了資本結構因子、成長因子與技術因子,并沒有選擇估值因子。同時可以看出主營毛利率(GP/R)與凈利率(P/R)的指標數值基本一致,說明二者的選股效果相近,如果同時作為選股因子,選股結果會有重疊,因此只用選擇二者中的一個即可。所以選擇的有效因子為:流通市值(CMV)、凈利率(P/R)、換手率(TR)。同時,這三個因子與組合收益的相關性都為負相關,即因子越小,所選擇的股票組合收益越高。

2.風格輪動

承接前文,選擇輪動的股票池為滬深300指數成分股、中證500成分股和創業板指的成分股。輪動的標準如下:

(1)對比每個交易日收盤數據與二十個交易日前的收盤數據,以滬深300指數、中證500指數與創業板指的漲幅作為輪動的標準,選擇漲幅最大的指數所對應的股票池進場;

(2) 如果三個指數與前20日比均為下跌,則選擇空倉。

3.多因子選股

采用打分的方法,使用篩選的三個有效因子分別所選擇的股票池中的股票進行排序,然后將各股票的三個排名相加,得到各股票的分數,選擇分數最好的20支股票。

4.總體操作思路

(1)調倉周期選擇:調倉周期確定為13天。按上文輪動標準的大小盤輪動是個較短期的策略,多因子選股是個較中期的策略,權衡二者,調倉周期選擇在每個月交易天數的一半。

(2)輪動選擇 :按上述輪動標準,每個調倉日,對比三個指數的漲幅,選擇漲幅最大的指數對應的股票池,按所篩選的三個因子對此股票池中的股票進行排名,因子值越小的股票排名越靠前,最后選擇排名最前的20支股票。

(3)空倉調整:如果三個指數均為下跌,則賣出所持有的股票。

三、效果分析

因為因子有效性檢驗時段為2010年1月1日至2012年12月31日,所以回測區間緊接有效性檢驗時段,為2013年1月1日至2016年6月30日,對比基準為滬深300指數策略,運行平臺為JoinQuant。本文從收益及風險方面對該策略進行分析。

策略總體情況如下圖:

圖1 策略總體情況

在回測時段,滬深300指數收益為25.01%,本策略累計收益為424.48%,年化收益為63.09%,夏普比率為2.508,最大回撤為28.06%。

策略整體收益是超過基準滬深300指數的收益?;販y期內,2013年年初至2014年中期的收益浮動較小;從2014年的下半年與2015年上半年的時段收益增幅較大,累計收益從80%左右爬升至340%左右;緊接著的2015年6月開始,本策略有一段空倉期,正好避開了大盤快速下跌的區段;在2015年的10月之后,策略的累計收益又有一段較快的增加;進入2016年后,策略的累計收益基本沒有明顯的增加。

本策略從2013年至2015年的年度收益呈遞增狀態,但在2016年的上半年內策略收益為負值;月度收益方面也呈現類似的狀況,2016年之前的策略收益基本為正值,高月度收益集中于2014年與2015年,策略月度收益在2016年年初為負值。

結合每日收益與累計收益的分析以及策略因子有效性檢驗來看,策略2016年開始出現虧損的原因可能是:因子有效性檢驗的時段為2010年至2012年中間的三年,與2016年的時間間隔較遠,市場上有效因子的風格種類很有可能在2016年前后已經發生變化 ,即原先認為有效的因子可能已經失效,從而導致策略的收益情況改變。

四、策略總結及改進方向思考

本文以風格輪動作為擇時標準,在滬深300指數成分股、中證500指數成分股和創業板指成分股這三個風格的股票池中輪動,并在用三年時段對有效因子篩選的基礎上,利用打分法確定每個調倉周期時目標股票池中最終的投資組合。相對于滬深300指數,策略整體收益較高,風險水平較低,風格輪動有效的選擇了近期漲幅最好的股票池或者規避了近期的市場風險,多因子選股保證了投資組合的超額收益。

策略的不足之處在效果分析部分也已做了具體闡述,總結而言就是從2016年開始可能因為因子有效性開始變得不顯著,導致策略收益下滑,解決方案是每過一段時間應該用之前的市場數據重新篩選有效因子,把新的因子作為之后多因子選股的標準。

同時,策略中風格輪動的股票池可以進行增加,輪動標準可將本策略中的指數在20日內的增幅,改為使用宏觀經濟指標、基本面指標和其他指標判斷等方法。風格標準可以采取其他方法,如價值法,即將股票分為價值型、成長型和混合型。

另外,本文因子有效性檢驗是對所有股票進行的,更科學的方法應該是對每種風格的股票池分別做因子有效性檢驗,因為不同風格股票的價格的解釋變量或其顯著程度應該是不同的。

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