D0603量化投资.docx

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一、量化选股

错误！未找到引用源。依据经济逻辑和市场经验选取候选因子
估值因子
账面市值比
盈利收益率
PEG
股息率
现金收益率
成长因子
ROE
流入
涨停时成父价额
涨跌停板
流出
跌停时成父价额
尾盘集合
流入
集合竞价的成交价大于最近卖方最优价的交易金额
竞价
流出
集合竞价的成交价小于最近卖方最优价的交易金额
CMSMF选股指标的定义
指标
定义
意义
资金流净额MF
根据CMSMF确定的资金流净额
资金流的绝对金额
资金流信息含量IC
资金流净额/交易额
资金流中有效信息的含量
资金流强度MFP
资金流净额/流通市值
标准化资金流的强度
资金流杠杆倍数MFP
流通市值/资金流净额
衡量资金流的撬动效应
⑶策略模型
确定待选股票池：剔除无法交易或信息含量小于10%的股票。
构建股票组合
I指标打分：将股票池中股票按资金强弱（GSMS）和CMSMF进行排序，以股票在各指标中所处的百分比位置的百分数作为股票对于该指标表的得分。前1%得分为1,依次递减，最后1%得分为100%。
II求和排序：
III股票权重：采用等量权重。
组合定期调整：调整时间为1至3个月，到期后利用更新的数据调整，重复步骤②，打分求和。
统计检验：分别计算各组合的收益率情况。
5•动量反转：动量策略就是寻找前期强势的股票，判断它将继续强势后买入持有；反转策略就是寻找前期弱势的股票，判断它将出现逆转后买入持有。
⑴行为金融学：
跟风一一羊群效应：群体压力等情绪下的非理性行为。基金等机构投资者的行为也成为弱势群体的研究重点。
小公司效益：小盘股比大盘股的收益率更高，大部分集中在1月份。处于成长期的小公司比成熟的大公司有更高的成长性。
反应过度与反应不足：投资决策两种错误范式：选择性偏差（过分重视近期数据，而忽略这些数据的总体特征，导致反应不足）和保守性偏差（不能及时根据变化修正自己的预测模型，导致反应过度。）
动量与反转：动量效应就是收益率较高的股票未来收益会高于收益率低的股票（强者恒强）；反转就是买进过去表现交叉的股票，卖出过去表现较好的股票。
⑵阿尔法动量模型
阿尔法动量：一只股票未来的回报预期可拆分成阿尔法、贝塔和残差项。
Rp二a+卩m+£=提前预知的偏离+市场回报+残差项
积极型投资者的目标是寻找正的Alpha动量，同时投资者也可找出有正的Alpha的股票通过股指期货进行套利。股票的
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Alpha持续有以下原因：1如果股价向股票价值收敛速度较慢，知情的投资者更容易获利，这些人倾向于把股票价格推向股票的真实价值；II在中国股市部分行业或股票会在一定时间内强于/若于市场水平。
阿尔法动量模型：假设股票的阿尔法是一个随机过程，则股票的收益率
Rpt+卩Rmt+8t；勺=迥_1+匕；当6<0时，会出现反转，6在［o,i］之间时，a
会收敛于0,当一只股票的6越大，代表他的at向0回归的速度越慢。
⑶策略模型
动量效应测试结论：从超额收益角度来看，形成期P为4至9个月，持有期Q为6至10个月的动量组合可以取得较高的超额收益，过短时动量组合均没有超额收益。
反转效应测试结论：从超额收益角度来看，形成期P为1至2个月，持有期Q为1个月的反转组合可以取得较高的超额收益，过长时反转组合均没有超额收益。
6•—致预期：在众多分析师的一致预期下投资者会产生羊群效应。
超预期100%以上的股票在年报後2至6个月平均收益率远高于超预期低于50%的股票的同期平均收益，超预期越多的股票在年报後走势越好。超预期股票和低预期股票在年报前后走势相反。
⑴策略模型：
传统EM模型：一致预期构造五大指标：分析师预期的一致指标，分析师调整预期的信心指标，分析师调整预期的幅度指标，超预期水平，预估的期望回报率。
修正EM模型：朝阳永续一致预期数据所构造的指标如下：
EG：—致预期的EPS增长速度（EPSGrowth）,每月提取下个年度的EPS预期增长数据，反映卖方分析师对个股下一年度EPS增长预期，EG越大，分析师越看好个股未来增长速度。
RC=（EPSa-EPSb）/上月收盘价=（当月对下年的EPS预期-上月对下年的EPS预期）/上月收盘价；RC值越大说明分析师对个股越看好。
RA:分析师对个股未来的EPS水平的乐观态度，对未来预期EPS高过历史EPS（前两年的EPS平均值）的股票。
AN=log（1+关注个股的分析师数量）
ANV：关注个股的分析师数量变动率。
EY:预估的EPS回报率，=EPSa/上月收盘价
⑵模型构建：
数据：
I一致预期EPS：