運用量化投資策略實現(xiàn)超額收益——基于因子分析法和多重檢驗法的alpha策略的實證研究.pdf

1、本文是基于滬深300指數(shù)以及部分滬深A(yù)股為基礎(chǔ)，研究方法是多重檢驗，因子分析法，F(xiàn)ama-Macbeth回歸等方法，建立以部分A股為標的的數(shù)量化投資模型，風(fēng)險分為系統(tǒng)性風(fēng)險和非系統(tǒng)性風(fēng)險，運用投資組合理論可以將非系統(tǒng)性風(fēng)險降到很低的程度，從而得到風(fēng)險調(diào)整后的收益阿爾法，所以我們要尋找阿爾法顯著大于零的股票組成投資組合，在普通的顯著性檢驗中會出現(xiàn)錯判概率，如果需要同時檢驗的那么錯判概率將會很大，比如，如果選擇顯著性水平alpha，有100

2、0個檢驗，這1000個檢驗整體犯第一類錯誤的概率近似為1-(1-alpha)^1000。這樣錯判概率會小于等于1000alpha，錯判概率比較大，所以會運用多重檢驗的方法來進行顯著性檢驗，目的是希望建立的投資組合能夠得到穩(wěn)定的阿爾法收益率。
　　本文運用多重假設(shè)檢驗的方法對股票進行第一次篩選，可以減少發(fā)生第一類錯誤的概率，這樣也就可以使得結(jié)果更加準確，但是我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)過多重檢驗之后t值顯著地股票也達到了400多只，而且的收益率和收益

3、的穩(wěn)定性都不夠理想，所以我們運用因子策略進行二次篩選，在二次篩選中我們發(fā)現(xiàn)運用多個因子聯(lián)合篩選的效果要明顯好于運用單一因子的篩選，收益更好，收益率的穩(wěn)定性也更好。經(jīng)過因子策略的二次篩選之后的收益率也要明顯高于不經(jīng)過二次篩選只經(jīng)過多重檢驗篩選的股票組合的投資者收益率，收益穩(wěn)定性也相差不大，在可以接受的范圍之內(nèi)。在以上的研究中，收益率一直在一個比較好的情況之下，年化收益率最高時可以達到20％多，但是收益的波動率相對而言還是比較大的，所以我們

4、運用滬深300股指期貨進行對沖，最終的收益的穩(wěn)定性明顯轉(zhuǎn)好，收益率也會出現(xiàn)大幅度降低，但是并不是完全無風(fēng)險，因為滬深300股指期貨并沒有將投資組合中的所有系統(tǒng)性風(fēng)險對沖完全。所以還是有一定的風(fēng)險在里面。
　　本文實行的實證檢驗比較符合實際情況，而且對財務(wù)數(shù)據(jù)的滯后性進行了專門的討論和改變，聯(lián)合運用多重檢驗和因子策略分析的方法，將研究的時間區(qū)間分為篩選期和檢驗期間，檢驗期時間段跨度足夠長，得出的結(jié)果更加具有說服性，運用多重檢驗和因子