量化投资思路探究.ppt

，定量投资思路探索52015国泰君安金融工程第四季度战略会议，名称：刘付兵邮箱：柳福兵008481电话书编号：S0880511010017，定量研究流程和系统，1、请参考风险提示、学术文献、市场观察和定量投资学术应用笔记。LPPL模型捕捉投资者的贪婪和恐惧，相似性匹配历史上相似的年份，权重优化提高业绩稳定性的有力工具，违约风险因素信用风险被引入股票投资，2。请参考风险提示、知情交易概率因子在微观数据中寻找、LPPL模型捕捉投资者的贪婪和恐惧，金融市场泡沫的形成和破裂与地震、物质断裂等物理现象有许多相似之处，都是复杂系统的自组织临界行为。地球物理和临界现象研究中常用的LPPL(对数周期幂律)模型(对数周期幂律模型)可用于研究金融领域的泡沫。该模型认为，泡沫的形成是由于交易者之间的相互模仿，集体效应是通过正反馈形成的。最终的崩溃是由市场动力机制造成的。LPPL模型的含义是基于交易者之间的相互模仿。这些局部相互作用可以形成正反馈，导致泡沫和反泡沫的产生金融市场反泡沫价格的演变呈现对数周期振荡，振荡周期持续延长。相反，金融泡沫的特征是振荡周期的不断缩短一是对数周期振荡，越接近临界时间，振荡频率越快，但在对数尺度上，振荡频率是恒定的；二是幂律增长，即超指数增长，即价格的增长率不是常数而是单调递增的。3，请参考票据风险提示，LPPL模型描述的四种状态，LPPL模型-捕捉投资者的贪婪和恐惧，以及数据来源：国泰君安证券研究，请参考票据风险提示，4，5，测试步骤1，测试模型的适用性-幂律和对数周期2，改变样本的起点和终点。给出泡沫破裂点的20/80的置信区间3，给出最可能发生的10个路径参数估计1，线性参数表示为非线性参数2，非线性优化用于求解非线性参数3，通过使用第一步获得线性参数，LPPL模型-捕捉投资者的贪婪和恐惧，假设历史可以重复，使用机器自学习机制来寻找所谓的“相似集”， 分析后续时期的历史趋势，通过优化方法1获得当前组合配置的最优权重。 在历史数据中，定义了类似的集合，并且找到了与当前时期的历史窗口类似的历史趋势。2.分析所有历史相似集下一阶段的趋势，并根据优化算法得到下一阶段各行业的分配权重。3.根据不同的历史窗口，获得所有窗口下的最优权重，并根据策略的净值对所有最优权重进行分配和组合，从而获得下一周期的最终行业配置权重。相似的定义-相关系数，相似的匹配-历史上相似的年份，数据来源：国泰君安证券研究，请参考附注风险提示，6，相似的匹配-历史上相似的年份，数据来源：国泰君安证券研究，风，请参考附注风险提示，7，8，请参考附注风险提示，ELO 2010年基于时钟和批次方向判别的方法更新的个人识别码，其中V是固定区间交易量，N是估计个人识别码所需的区间数。数量V的差异反映了不同级别的信息情况，导致不同范围的个人识别码值。知情交易概率因子-在微观数据中寻找，9，请参考风险提示说明，选择沪深300指数的历史成份股作为备选股票池，计算2009年至2013年的数据时间间隔，组合的实际操作间隔为2010年至2013年。根据从低到高的阿尔法系数，构建了一个现金中性的多头-空头投资组合，顶部n%的股票做多头，底部n%做空头，知情交易概率因子-在微观数据中寻找阿尔法，违约概率因子-将信用风险引入股票投资，10。请参考注释风险提示，默顿信用风险模型：公司的资产价值受制于GBM:当公司的债务到期时，如果公司的资产少于公司的债务，公司的股权价值为0；如果公司的资产大于公司的债务，公司权益的价值等于资产减去负债。根据默顿的信用风险模型，公司的违约概率为：违约概率因素信用风险被引入股票投资，12。请参考注风险提示，数据来源：风，国泰君安证券研究，违约概率因素-信用风险引入股票投资，权重优化-提高业绩稳定性的有力工具，13。任何股票都同时暴露于各种风险因素，它们的共同作用形成了股票价格的波动。风险模型的意义在于找出股价波动的原因，分割股票收益的来源，实现对未来股价波动的预测。结构化风险模型利用风险因素和特质因素来分解股票收益，并利用因素收益的波动来解释股票价格的波动。结构化风险模型大大降低了投资组合风险的计算复杂度。14，9类风格因素：贝塔、动量、规模、收益、波动性、增长、价值、杠杆、流动性。投资组合回报率：投资组合波动性：权重优化-提高业绩稳定性的利器，15，因素有效性测试，权重优化-提高业绩稳定性的利器，16，风险模型预测投资组合的波动性。在风险模型系统中，投资经理可以对风险进行定量评估，进而帮助他准确控制投资组合的风险特征。在获得高确定性因子回报的同时，可以消除高不确定性风险因子的干扰。公共因子协方差矩阵预测：特质因子风险矩阵预测：权重优化-提高业绩稳定性的有力工具，17，纯因子股票投资组合纯因子股票投资组合仅使单个因子暴露于风险，其余因子保持中性，与套期保值基准一致。纯因子股票投资组合用于测试因子是否有足够的。重量优化-提高性能稳定性的有力工具。18.投资组合权重优化通过优化构建股票投资组合，使投资组合只暴露在具有强alpha的因素中，其他因素与套期保值基准相匹配，完全消除了市场风格导致的战略波动。投资组合的目标是在风险调整和风格中立之后的最佳回报率：风险因素与套期保值基准相匹配，风格回报率的波动性被消除。行业中性：合并行业的权重与套期保值基准相匹配，不包括行业收入的波动。现金中性：在没有定向风险敞口的情况下，多头和空头头寸的市值保持不变。权重优化提高性能稳定性的一大武器，实证检验参数设定的复试时间为2010年1月至2015年3月，以2010年1月至2011年1月为样本内的时间段提取因子组合的相关参数；股票池选择所有非ST股票，并在每个月底进行交易。交易成本是单边的1/1000和印花税的1/1000。个股权重上限设定为1%(银行、证券和保险行业占很大比例。为实现行业中性分配，权重上限分别设置为3%、2%和2%)。我们使用形式来优化目标函数，其中：在行业中性约束中，因子暴露设置为：在风格中性约束中，9种风格因子的暴露设置如下：当期权再优化方程在设定因子暴露约束下没有解时，动量因子和收益因子的暴露依次减少0.1，直到优化方程找到最优解。19、权重优化提高绩效稳定性的大武器，比较20、3种不同的组合分配模式，权重优化提高绩效稳定性的大武器，21、整体绩效策略，年度绩效策略，权重优化提高绩效稳定性的大武器，22、要素收益归因，风险因素暴露比较，要素收益归因比较，权重优化提高绩效稳定性的大武器，23、要素风险归因，要素风险归因比较，归因分析结果表明， 无论何种风格中性的投资组合配置模式，其风险因素暴露、投资组合收入来源和因素风险贡献都集中在规模因素上，并且投资组合具有很强的小盘股风格特征。 考虑到风格中性的组合配置，组合整体不具有明显的风格特征，要素收益来源和要素风险贡献相对平均。归因分析结果表明，风格中性约束对组合的整体风险特征有决定性影响。权重优化提高业绩稳定性的大武器，24、中国证券500套期保值净值，权重优化提高业绩稳定性的大武器，25、控制跟踪误差最优投资组合构建描述：在因子暴露、市场价值中性、行业中性和风格中性以及控制投资组合年化跟踪误差的约束条件下，风险调整后投资组合的预期超额收益最大化。权重优化提高性能稳定性的大武器，26，不同跟踪误差上限设定条件下的净组合价值，权重优化提高性能稳定性的大武器，27，适用于不同跟踪误差上限设定条件下组合的产品类型，不同跟踪误差上限设定条件下的波动性预测偏差检验，权重优化提高性能稳定性的大武器，定量投资市场观察，价格分割市场内部结构分析， 关联规则-寻找历史上的行业革命，28，请参见注风险提示，事件股票选择的完美体现-期望理论，文本挖掘-从数字到符号，阻力模型-描述多头和空头的力量对比，股票价格变化-深度挖掘公开交易信息，阿尔法因子-逻辑和统计的有效结合，基于MACD的价格分割时机，29，请参见注风险提示，来源：国泰君安证券研究，分割规则：(1)与MACD相对应的波段低的数据包络分析指数0； (2)每个波段的最高和最低价格只出现在波段的开始或结束处。价格分割-分析市场的内部结构，价格分割-分析市场的内部结构，每天涨跌线对应30分钟的数量，标记为x。上涨：x=7；下降：x=5；资料来源：国泰君安证券研究，风，请参考债券风险提示，MACD为基础的价格分割时间和不同时期的相应关系图，30，价格分割-市场内部结构分析，资料来源：国泰君安证券研究，风，请参考债券风险提示。基于MACD的价格分割，定时，日线水平上升对应30分钟的水平上升概率分布，日线水平下降对应30分钟的水平下降概率分布，31，阻力模型-描绘了多个空缺的力量对比，来源：国泰君安证券研究，风，请参考风险预警，32，市场阻力应具有以下属性：阻力应密切相关的交易量在过去一段时间内，基于当前价格，成交量越大，高于当前价格，阻力越大，反之亦然。阻力的大小应该与价格之间的距离成反比。历史交易价格离当前价格越远，阻力就越小，反之亦然。阻力的大小应该与交易时间成反比，即交易发生得越早，阻力对现在的影响就越小，反之亦然。阻力模型-描绘多天空的力量对比，数据来源：国泰君安证券研究，风，请参考注风险提示，33，阻力的定义：绝对阻力=相对阻力=其中第一天的历史成交量表示，距离权重的成交量表示，在当市场处于牛市时，阻力基本上为零。当市场处于熊市时，阻力位基本上在1左右移动。阻力模型-描绘多重空缺的力量对比，来源：国泰君安证券研究，风，请参考注风险提示，35。阻力模型分别在6月19日和6月25日出现了牛市-熊市边界值，请参考事件选股-预期理论的完美体现风险提示，思考：为什么好消息发布后股价会上涨？还是超出预期必然会导致股价上涨？股票价格反映了人们对未来收益的预期。今天对DDM模型的过高预期并不直接构成股价上涨的驱动力。直到今天的过高预期引发人们提高对未来的预期，股价才会波动。什么样的股票是今天的过度预期可能导致人们提高对未来的预期？数据来源：风，国泰君安证券研究，第二个维度的预期属性：风险，请参考风险提示，预期风险：投资者对自己内在预期的不确定性所谓的预期风险不是卖家和分析师之间的背离程度，而是每个投资者对自己预期的信心程度。预期风险存在于每个人的头脑中，很难用具体的数字来描述。当公司的实际增长率出来时，投资者会在各自预期风险的影响下调整对未来的预期。预期风险越大，可能性越大，幅度越大，调整未来预期所需的时间越长。业绩超出预期只是一种催化剂，预期风险的存在是业绩公布后股价变化的更深层次原因。数据来源：风，国泰君安证券研究，事件选股理论的完美体现期望，请参考风险提示，事件选股理论的完美体现期望，传统的事件投资策略，一般有以下问题突发性强。这就产生了如何分配战略资金的问题。价格非常快。引发投资机会的往往不是事件，而是股价上涨引发的事件。因此，战略收益相对有限，资金能力相对有限。问题的关键在于如何从寻找“催化剂”型事件转变为寻找“信息”和“逻辑”型事件、价格变化、高转移公告和绩效公告。例如，请参考关于风险警告的注释。数据来源：风，国泰君安证券研究。最近，我们减少大规模交易的主要策略是从信息和逻辑的角度寻找事件投资机会。员工持股计划也可以概括为信息和逻辑事件。对于事件选股-预期理论的完美体现，请参考风险提示，数据来源：风，国泰君安证券研究，大宗交易减持策略：为了避税，公司大股东在股价相对较低时通过大宗交易市场“减持”。然而，由于它仍持有这部分股票的未来收益权，且不再受到税收问题的困扰，它将继续维持甚至进一步增强其对股价的需求。过去两年，大宗交易日的股价处于股价区间的30%以下。在过去的两个月里，这一条件已经放宽到比前一天收盘价低40%。5%以上的折扣率是个大折扣。该策略是在每月月底对当月符合要求的股票进行分类，并建立具有集中和平等权利的头寸。每只股票持有三个月；由于换仓频率与持仓时间不一致，相当于每月换仓1/3。选股条件：事件选股-期望理论的完美体现，请参考风险提示，样本外策略测试结果(不包括市值超过300亿元的大盘股):数据来源：风，国泰君安证券研究，比较对象：万德全a股_不包括金融石油和石油，事件选股-期望理论的完美体现，请参考风险提示，员工持股计划分为两个方向：二级市场型和定向发行型，数据来源：停牌前20个交易日的固定价格涨幅一般不低于平均收盘价的90%。监管机构可能会拒绝该计划。固定增股计划可能面临无法获得中国证监会批准的风险(例如，该期间股价涨幅过大)。从计划的公布到监管的批准，上市公司与投资者之间的博弈更加复杂。对于事件选股-期望理论的完美体现，请参考附注风险预警、二级市场观察结果：除公告日外，公告前后样本的累积收益率均为显著负。上市公司实现了降低持股成本的目标；公告发布后5-10个交易日，员工持股计划的影响开