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基于RSRS择时指标的量化投资选股多因子模型优化研究

吴海韬  
【摘要】:随着中国金融市场逐渐开放,金融秩序不断完善,量化投资在中国越来越受到重视。量化投资指通过寻找经济金融数据之间的关系,以获得稳定利润和超额收益为目的数量化投资。在量化投资中,股票多因子模型是应用比较广泛的模型结构,其发展历程由CAPM模型的单因子模型开始到APT模型再到著名的三因子模型,折射出了股票多因子模型背后的强大生命力。而单因子挖掘作为股票多因子模型最基础的工作自然是重中之重,没有具有显著盈利效应和稳健性的因子,多因子模型的超额收益自然无从说起。因此,本文以沪深300成分股为样本股票池,选择样本期为2012年1月到2019年1月的月度样本股票价格数据,使用第三方平台聚宽基于Python的研究模块实现数据清洗、去极值、标准化、市值行业中性化,再使用RLM回归模型对候选因子集中因子进行回归分析,在候选因子集中检验各个因子,并且通过检验收益率序列T值和IC均值、IR值等逐步筛选显著因子,缩小具备显著性的因子集,最终在显著因子集间相进行关性检验,取得相关系数矩阵,得出长期来看显著的因子有BP因子、ROE因子、反转因子、市值因子。在对有效因子进行金融逻辑判断后,筛选出BP因子和ROE因子作为基本股票多因子模型的核心因子并使用ICIR值作为其相应权重值,使用打分排序法作为其基本逻辑框架,在样本期对该模型进行绩效评估,并且使用RSRS技术择时指标对模型进行优化,使模型获得稳定超额收益的同时,减少绝对收益的损失。在对比相同策略的量化私募绩效指标后,发现经过RSRS优化后的股票多因子模型绩效指标显著战胜量化私募中位数指标。


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