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多因子策略综合评分模型的建立和选股模型的检验

时间:2017-06-23 14:40:16  来源:量化投资  本篇文章有1556字,看完大约需要5分钟的时间

多因子策略综合评分模型的建立和选股模型的检验

时间:2017-06-23 14:40:16  来源:量化投资

综合评分模型的建立和选股

最终的综合评分模型由9个分值相关性较小的有效因子组成。为了评估个股的综合表现,模型在选股日对所有正常交易的股票按9个因子分别评分后再按照一定的权重计算加权平均值,如果有的因子没有取值,那么该因子不参与平均值的计算。在综合打分后,去掉所有的ST、PT股票,将市场所有股票按平均分重新排序,选取其中得分最高的若干股票进入当月组合,即完成了模型选股的完整过程。 

模型的检验

本案例采用2005年1月到2010年12月共6年的数据验证该模型的有效性。每月初将样本股票按最新的综合评分从大到小排序,分为Q1到Q5共5个股票数量相同的流通市值加权组合,持有到月末,再在下月初用同样的方法重新构建组合,一直到检验期末。假设在2005年初将1000元投资于这5个组合及上证指数,那么在2010年末,Q1到到Q5的净值分别为6184.51、4863.20、3562.70、2309.13和2138.92,而投资于上证指数的组合净值仅为2217.20。另外,如果投资于沪深300指数,则期末净值为3128.26;如果投资于中证500小市值公司指数,则期末净值为5002.09。详细的组合收益描述如表2-5所示。

多因子模型组合分段收益率

表2-5 多因子模型组合分段收益率

组合及各指数的净值走势如图2-1所示。得分最高的Q1组合年化复合收益为35.48%,而同期上证指数年化收益为14.19%,超出指数21.29%;信息比率为1.14,大约68.06%的月份跑赢上证指数,其中上证指数上涨的月份中,大概有76.09%的月份跑赢指数,而指数下跌的月份中有53.85%的月份跑赢指数,总体而言,上升市场中的表现要好于下跌市场。

多因子模型净值表现

图2-1 多因子模型净值表现

总体而言,本案例所建立的多因子选股模型简单易行,有较好的稳健性,样本外的表现也很好,当然,也仍然存在较大的改进空间。

首先,在因子选择上还可以选取更多的指标,例如,可以在候选因子中增加分析师预期因子,如6个月一致预期的改变、未来两年分析师每股收益预测相对前两年的复合增长、基于一致预期的市益率等,也可以加入一些宏观指标,使得选股模型能包含更多的信息,提高选股能力。

其次,本案例采取静态的因子评分加权平均的方法,而在实际模型构建中,可以根据因子在前期的表现、个股所在行业、市场状况等,动态调整因子评分的比重,使得选股模型能更加贴近市场的现实状况。

最后,组合持有期长短的动态调整、交易成本的优化、模型运行过程中的风险控制等都可以考虑到选股模型中,使得模型具有更大的灵活度和更有操作性。 

关键字: 上证指数沪深
来源:量化投资 编辑:零点财经

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