[短期股票考虑因子]股票因子周期

时间:2021-02-27 15:48:51 作者:www.sddlys.com

股票因子投资的业绩具有周期性,投资者须能应对跑输大盘的周期

考虑实际投资组合未来的股票因子表现时会面临挑战关于股票因子未来能否获得超额回报。一直都存在争论,尤其是在人们广泛认识了股票因子的潜在效果后更是如此。此外数据挖掘和其他统计偏差可能会影响从历史数据分析中得出的结论的正确性。投资者应该考虑:是否存在支持特定因子的合理、理性的风险和/或行为原因。以及在考虑了所有相关成本之后能否获得潜在收益。

但并未将各种实施成本纳入结果当中;这些成本可能对实际投资组合的表现产生极大影响。在评估一种股票因子投资工具是否合适时,考虑这些有可能会拖累业绩表现的因素是至关重要的。以下四大实施成本可能会影响潜在回报:卖空约束条件:学术研究通常是通过分析单个股票因子的多空投资组合来进行的。

多因子股票计量模型 docx

不预览、原创者,3.登录后可充值,立即自动返金币,早有人做出研究企图找到合适的影响因素通过回归进行股票收益率预测。但模型往往和现实拟合程度低。

原因主要是选取的模型因子往往是宏观经济变量或大盘指标。并没有考虑到个股的特殊情况,比如CAPM中简单的把个股的非系统性风险带来的收益归结到截距项超额收益率中。而FAMA等人提出的三因子模型考虑到了个股间的特殊情况。但研究的是市值和账面价值比,是在长期中对股价造成影响的因素,短期股价波动中并不显著。

因此要研究短期股价波动,必然需要找到在短期中影响到股价的因子。在我国的股市中,分析师常常会称市场的恶意炒作很大程度影响了价格走势。市场的恶意炒作成了口诛笔伐的对象。而股价短期波动也往往是由于炒作引起的,而且这种炒作并不具有长期回归均值的特性。是否可以通过在原有已成熟的定价模型中加入炒作因子。使原有模型拟合程度更好呢?

A股市场驱动因子分析

A股市场投资者行为同成熟市场投资者行为会有所不同我们列出美国股票市场中类似因子的表现(附录)同A股市场中因子的表现比较.在美国市场和A股市场中同样有效包括价值、成长和波动率因子。.在美国市场和A股市场中盈利能力最强的因子分别是动量和短期反转A股市场中没有动量效应。在美国市场有效而中国市场无效的是盈利质量因子这可能由于我们选择的盈利质量因子并不合适A股市场。在A股市场有效而美国市场无效的因子包括股价和换手率因子股价在A股市场中表现出了挑选回报高股票的能力但在美国并不明显换手率在美国市场同样没有表现出预测股票回报率的能力。

中金公司研究部:取反转、价值、成长、波动率、股价五个超额收益因子构建多因子组合综合考虑各因子组合平均换手率、IC值近期表现等情况灵活调整因子在多因子组合中的权重。选出的股票数量保持在支并以等权重持有假设的佣金率作为交易成本。

股票指数非完全复制法及其再平衡策略的研究

1995年Baestaens['4]用神经网络算法对指数跟踪模型进行了研宄。1996年Eddelbuttel[^Marseilles则用混合遗传算法对指数跟踪模型进行了研宄。2002年Pre研究了指数跟踪模型中,随即控制和顺向优化的应用。用均值-方差模型来研宄指数跟踪问题可以得到比较好的解析解。但是该模型仅考虑收益率的前二阶矩,无法解决不具有对称收益率证券组成的指数跟踪模型。

同时收益率优化方法以收益率的短期相关关系为研究对象。而这种关系反应的是短期的共同趋势。因此基于此构造的指数跟踪组合在短期内与目标指数具有相同的运动趋势。但是长期是会有偏离的。所以投资者需要频繁地再平衡指数投资组合。因子回归模型:将股票的收益与一个或多个经济因子联系起来。例如单因子模型就是将每只股票的收益率与目标指数的收益率进行线性回归。为了得到指数跟踪误差最小,就要指数化投资组合相对于目标指数的贝塔值为1。以此获得最优的指数跟踪股票组合。

东方财富大数据100指数和188指数即将推出

四、指数计算中证东方财富大数据100指数计算公式为:调整市值=∑(股价×调整股本数×等权重因子)。调整股本数的计算方法同沪深300指数。设置等权重因子以使每个样本股权重相等。五、指数修正同沪深300指数。六、指数样本调整中证东方财富大数据100指数每月审核一次样本股。并根据审核结果调整指数样本股。

样本股调整实施时间为每月第二周的第一个交易日。当样本股有特殊情况发生时(如收购、合并、分拆、退市等)。对指数进行临时调整。指数名称与代码l指数名称:中证东方财富大数据188指数l指数简称:财富188l英文名称:英文简称:指数代码:930770二、指数基期与基点中证东方财富大数据188指数以2013年12月31日为基日。基点为1000点。

三、样本选取方法1、样本空间以中证全指为样本空间。2、选样方法对样本空间的股票,按照基于估值类因子、情绪类因子、相关性因子、动量类因子、成长类因子、波动类因子、规模类因子、选取排名靠前的188只股票作为样本股。单个股票的综合评分计算如下:估值类因子:选取市盈市净率、市销率、市盈率变化率等指标。进行加权计算,作为估值类因子得分;情绪类因子:选取分析师一致预期价格、一致预期收益率等指标。进行加权计算,作为情绪类因子得分;相关性因子:选取市场相关性、风格相关性、行业相关性等指标。进行加权计算,作为相关性因子得分;动量类因子:选取长期、中期、短期收益率等指标。进行加权计算,作为动量类因子得分;成长类因子:选取营业收入增长率、净利润增长率、每股收益增长率、总资产增长率等指标。进行加权计算,作为成长类因子得分;波动类因子:选取历史长期、中期、短期波动率指标。进行加权计算,作为波动类因子得分;规模类因子:选取总市值、流通市值、总资产、净资产等指标。进行加权计算,作为规模类因子得分;流动性因子:选取成交量、换手率、成交量变化率等指标。进行加权计算,进行加权计算,以上述因子得分数据为基础,综合考虑其因子特性,加权得到股票的综合评分。

2019年A股风格因子表现报告

回测方法为在2009年内,在每个换仓日(月度换仓)对全部A股按照因子值进行排序。并均分为5组,F1组为因子值最大的20%的股票,而F5组为因子值最小的20%的股票。

在每个组合中,股票权重相等,同时在回测时我们剔除了所有的ST类股票和停盘股票。做空低因子值组合),从风格因子的对冲回报来看,2019年A股最受欢迎的股票属于低杠杆、低流动性的股票。同时今年财务质量并不是A股投资者首要考虑的问题。有漂亮的财务利润表现的股票并没有获得相对更高的投资回报。

而小市值效应在今年的A股市场中并不显著。这一点在对不同的指数的回顾也能发现,上证50、沪深300这类大市值股票指数的表现要优于中证500和中证1000这类小市值指数的表现。

与之类似的是技术因子的表现,可以发现高技术因子的回报要相对劣于低技术因子。这主要是由反转效应带来的。可以发现上个月回报较差的股票在本月中的表现会有明显的好转。这意味着2019年的市场中有鲜明的短期反转效应。但与此同时我们发现动量风格因子同样有良好的表现,考虑到动量风格因子由剔除了1个月反转效应的3个月、6个月和12个月动量因子合成构造。这意味着A股市场中的收益趋势在2019年出现了短期反转而长期动量的特征。

A股市场驱动因子分析

在美国市场和A股市场中盈利能力最强的因子分别是动量和短期反转A股市场中没有动量效应。股价因子在A股市场中表现出了挑选回报高股票的能力但在美国并不明显换手率因子在A股市场有一定的预测能力在美国市场没有表现出预测股票回报率的能力。中金公司研究部:中金A股指数样本空间的因子表现二、考虑行业影响构造行业中性组合分析因子三、因子总结及中美比较构建超额收益组合附录:因子计算描述附录:中金行业分类体系附录:因子在不同行业间的表现附录:因子在中美市场表现差异图表图表:A股市场驱动因子分类图表:中金A股指数样本空间因子表现图表:因子前组合与后组合收益差从年月至年月的历史表现(中金A股指数样本空间年月为点)图表:各因子所有分组收益的年化表现(中金A股指数样本空间)图表:因子前行业中性组合与后行业中性组合收益差从年月至年月的历史表现(中金A股指数样本空间年月为点)图表:各因子在中金A股指数样本空间行业中性组合表现图表:超额收益组合年月到年月表现(年月为点)图表:超额收益组合年月到年月收益图表:超额收益组合年月到年月相对于沪深指数超额收益表现图表:本期推荐股票组合(年月日)中金公司研究部:经过多年的计量经济学的研究在学术界终于达成共识单一因素并不足以解释股票回报率差异。

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