量化投資研究方法

1、量化投資研究方法,金融工程首席分析師胡浩2010.08,目錄,2,量化投資研究的定位 量化投資：倉位與情緒監(jiān)控量化投資：行業(yè)配置與行業(yè)輪動(dòng)量化投資：大小盤風(fēng)格輪動(dòng)監(jiān)測量化投資：驅(qū)動(dòng)因子及量化選股量化投資：事件驅(qū)動(dòng)交易,1.1 量化投資的思想就在你身邊,量化投資強(qiáng)調(diào)紀(jì)律性、系統(tǒng)性和大概率事件打個(gè)比方，漏斗Vs.筷子,3,1.2 定位：一張復(fù)雜的圖表,,4,目錄,5,量化投資研究的定位量化投資：倉

2、位與情緒監(jiān)控量化投資：行業(yè)配置與行業(yè)輪動(dòng)量化投資：大小盤風(fēng)格輪動(dòng)監(jiān)測量化投資：驅(qū)動(dòng)因子及量化選股量化投資：事件驅(qū)動(dòng)交易,2.1 中信證券基金倉位監(jiān)測方法介紹,可以分為凈值收益估計(jì)和凈值波動(dòng)率估計(jì)兩種方法實(shí)際：股票S、債券B、現(xiàn)金C；假設(shè)：忽略現(xiàn)金部分，股票倉位a，則債券倉位1-a,震蕩市線形趨勢不明顯時(shí)效果不好，此時(shí)波動(dòng)率估計(jì)效果更好,確定估計(jì)方法之后最為重要的就是確定不同資產(chǎn)的收益，尤其是股票頭寸指數(shù)替代法、基金重倉股替代

3、法、風(fēng)格重倉指數(shù)替代法等,凈變動(dòng)更值得關(guān)注股票S、債券B價(jià)格變動(dòng)幅度不同導(dǎo)致倉位自然變化；基金主動(dòng)調(diào)整組合導(dǎo)致倉位變動(dòng)，我們稱為凈變動(dòng)。（增倉行為：增加股票頭寸/減少債券或者現(xiàn)金頭寸應(yīng)對(duì)贖回；減倉行為：賣出股票/申購資金沒有轉(zhuǎn)化成相應(yīng)股票頭寸）,6,2.2 基金倉位估計(jì)誤差控制在正負(fù)1%,中信基金倉位監(jiān)測所跟蹤基金數(shù)量與分類,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),保本型,偏債型,中信證券基金倉位精度分析,總體來看，基金倉位估計(jì)存在正負(fù)

4、1%的誤差；由于采用了更加適用的模型，07年2季度以后跟蹤誤差出現(xiàn)顯著下降,7,2.3 倉位峰谷值與倉位趨勢判斷,全部樣本基金與股票型樣本基金歷史倉位測算走勢,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),,,,,倉位的谷值與峰值可以幫助我們判斷趨勢的反轉(zhuǎn)。,8,2.4 情緒影響投資決策，導(dǎo)致投資行為偏差,,投資者并非完全理性，受制于情緒波動(dòng)心理因素在投資決策和市場演繹中起著重要作用情緒的大幅度波動(dòng)導(dǎo)致認(rèn)知偏差和情緒偏差，從而放大樂觀或

5、者悲觀的情緒投資者情緒也是產(chǎn)生一些金融“異象”的原因之一投資者行為存在各種各樣的偏差過度自信過度反應(yīng)與反應(yīng)不足損失厭惡與處置效應(yīng)從眾心理與羊群心理暴富心理與新股炒作安全心理與低價(jià)股效應(yīng),《洛杉機(jī)時(shí)報(bào)》市場情緒周期,9,2.5 建立投資者情緒監(jiān)控指標(biāo)體系，擬合成情緒指數(shù),數(shù)據(jù)來源及頻率數(shù)據(jù)來源：Wind，中信數(shù)量化投資分析系統(tǒng)，中登等；周頻率A股凈開戶數(shù)歷史較短，以前四類指標(biāo)為主,10,2.6 采用主成份法擬合情緒指數(shù)

6、，形成可持續(xù)更新,采用主成份法，提取第一和第二主成份第一主成份，稱之為“投資者情緒水平指數(shù)”第二主成份，稱之為“投資者情緒變動(dòng)指數(shù)”主成份擬合步驟周頻率數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)來源及頻率數(shù)據(jù)來源：Wind，中信數(shù)量化投資分析系統(tǒng)，中登等；周頻率A股凈開戶數(shù)歷史較短，以前四類指標(biāo)為主,11,2.7 情緒指數(shù)的多種應(yīng)用,投資者情緒水平指數(shù)在±2之間波動(dòng)可以提前1－2月預(yù)測股市的大頂和大底投資者情緒變動(dòng)指數(shù)

7、衡量投資者情緒的變動(dòng)幅度歷史經(jīng)驗(yàn)表明，當(dāng)情緒變動(dòng)指數(shù)的值突破5時(shí)（其值一般在[－1.46，＋5.69]之間波動(dòng)），后續(xù)鐵定出現(xiàn)一個(gè)跌幅超過6％的調(diào)整。當(dāng)情緒指數(shù)從負(fù)值上升到3附近時(shí)，后續(xù)可能出現(xiàn)調(diào)整，調(diào)整幅度在歷史經(jīng)驗(yàn)上不一，或不超過1％，或達(dá)到5％。,投資者情緒水平指數(shù)Vs.中標(biāo)A股綜合指數(shù),投資者情緒水平指數(shù)Vs.未來一周漲跌幅,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),12,目錄,13,量化投資

8、研究的定位量化投資：倉位與情緒監(jiān)控量化投資：行業(yè)配置與行業(yè)輪動(dòng)量化投資：大小盤風(fēng)格輪動(dòng)監(jiān)測量化投資：驅(qū)動(dòng)因子及量化選股量化投資：事件驅(qū)動(dòng)交易,3.1 行業(yè)比較的自上而下VS自下而上,A股市場行業(yè)結(jié)構(gòu)股改前后發(fā)生很大變化,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與整合大量市場外存量資產(chǎn)上市,3.2 從多個(gè)角度入手分析A股市場行業(yè)輪動(dòng)規(guī)律,A股市場具有獨(dú)特的投資時(shí)鐘和行業(yè)輪動(dòng)特征行業(yè)間的高度聯(lián)動(dòng)行業(yè)輪動(dòng)快速切換,行業(yè)配置結(jié)果,15,3.3 行業(yè)選擇：業(yè)績

9、驅(qū)動(dòng)+估值回復(fù)+動(dòng)量反轉(zhuǎn),結(jié)果回溯：66.7%的月份配對(duì)66%以上行業(yè)。長期看能配好57.8%的行業(yè)。超配情況：08年11月耐用消費(fèi)/能源/原材料09年4月金融地產(chǎn)/能源09年7月消費(fèi)（零售、醫(yī)藥、半導(dǎo)體、傳媒）09年8月食品醫(yī)藥、健康設(shè)備、軟件服務(wù)、公用事業(yè),定量組合的歷史配置情況,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),3.4 主要基于業(yè)績驅(qū)動(dòng)和估值回復(fù)進(jìn)行中期行業(yè)配置,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),2009年

10、4月30日行業(yè)配置策略不同行業(yè)超配/低配情況（按GICS行業(yè)劃分）,根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)披露節(jié)奏季度調(diào)整——?dú)v史成功概率58.9%,17,3.5 積極利用動(dòng)量反轉(zhuǎn)把握短期行業(yè)輪動(dòng),數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),持有期和觀測期均為一個(gè)月的動(dòng)量反轉(zhuǎn)效應(yīng),A股市場行業(yè)動(dòng)量反轉(zhuǎn)效應(yīng)分析短期動(dòng)量效應(yīng)顯著：持有期和觀察期均為一個(gè)月的動(dòng)量效應(yīng)最顯著中期反轉(zhuǎn)效應(yīng)存在：持有期和觀察期均為六個(gè)月的反轉(zhuǎn)效應(yīng)更明顯,定量行業(yè)模型建議短期超配行業(yè),數(shù)據(jù)來源：

11、中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),18,目錄,19,量化投資研究的定位量化投資：倉位與情緒監(jiān)控量化投資：行業(yè)配置與行業(yè)輪動(dòng)量化投資：大小盤風(fēng)格輪動(dòng)監(jiān)測量化投資：驅(qū)動(dòng)因子及量化選股量化投資：事件驅(qū)動(dòng)交易,4.1 確定大小盤輪動(dòng)指標(biāo)體系，計(jì)算月度風(fēng)格指針,大小盤風(fēng)格輪動(dòng)判斷指標(biāo)體系,,風(fēng)格指針的值通過加權(quán)計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)而得到計(jì)算公式：大于5時(shí)，意味著投資風(fēng)格傾向于大盤股；小于－5時(shí)，意味著投資風(fēng)格傾向于小盤股,20,4.2 通過風(fēng)格指

12、針的值判斷風(fēng)格輪動(dòng)趨勢,小盤股/大盤股Vs.月度規(guī)模風(fēng)格輪動(dòng)指標(biāo)（1996年至今）,風(fēng)格指針在大趨勢走向上判斷準(zhǔn)確Hit Ratio達(dá)到近60%據(jù)此調(diào)整投資組合，超越全市場約80%,21,目錄,,22,量化投資研究的定位量化投資：倉位與情緒監(jiān)控量化投資：行業(yè)配置與行業(yè)輪動(dòng)量化投資：大小盤風(fēng)格輪動(dòng)監(jiān)測量化投資：驅(qū)動(dòng)因子及量化選股量化投資：事件驅(qū)動(dòng)交易,5.1 投資收益可以分解為市場因子、情緒因子、規(guī)模因子等,多因素模型：除市

13、場因子外，規(guī)模、價(jià)值、動(dòng)能等因子對(duì)業(yè)績均有貢獻(xiàn)典型的因素模型Fama三因素模型? 包含動(dòng)量的四因素模型Two Factor ：The Little Book that Beats The MarketEarning Yield(Modified)/Return on Capital(Modified)Barra模型 59-FactorVanguard’s 70-Factor Model,23,5.2 通過

14、量化因子監(jiān)控體系洞悉A股演繹路徑,經(jīng)過三次修改和完善形成目前的監(jiān)控體系已跟蹤六大類共24個(gè)因子從99年以來市場表現(xiàn)，正在覆蓋更多因子,PEPBPSEV/EBIDTA,EPS增長凈利潤增長營業(yè)利潤增長利潤總額增長,銷售凈利率ROEROAROIC,1 M Price3 M Price6 M Price12 M Price,3M Beta6M Beta3M Vol6M Vol,財(cái)務(wù)杠桿利息覆蓋倍數(shù)……,資金動(dòng)

15、量盈余動(dòng)量成交動(dòng)量……,預(yù)測EPS增長……,毛利率期間費(fèi)用率……,PCF……,總股本,持股集中度流通股本……,24,5.3 最新體系——綜合考慮因子收益率和模型穩(wěn)定性,L/S Accumulative Performance,Difference of L/H PostAlpha Prob.,Accumulative Excess Return,Ranked Information Coefficients(IC),A

16、vg. ReturnVolatilitySharp RatioHit RatioDuration,IRsICs,Avg. Prob.T-Testing,25,5.4 長期表現(xiàn)：估值/成長/風(fēng)險(xiǎn)因子貢獻(xiàn)顯著,股市場長期驅(qū)動(dòng)因素表現(xiàn)對(duì)比,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),長期：估值/成長/風(fēng)險(xiǎn)輪動(dòng)：規(guī)模階段：盈利其他：動(dòng)量,進(jìn)一步分大盤和小盤進(jìn)行細(xì)化研究,26,5.5 不同因子表現(xiàn)存在周期性,27,5.6 量化個(gè)股精

17、選模型之一：GARP選股策略研究,GARP策略意味著所有的股票都值得投資？GARP策略可以取代價(jià)值策略和成長策略？價(jià)值和成長會(huì)發(fā)生輪動(dòng)，不同市場環(huán)境具有不同表現(xiàn)GARP策略兼顧成長與價(jià)值，可以平滑不同市場階段表現(xiàn)更具持續(xù)性價(jià)值/成長策略更加注重基本面分析，分析其內(nèi)在價(jià)值，成長性GARP策略更加適合量化投資,28,5.7 GARP選股策略研究：量化流程,29,5.8 尋找適合國內(nèi)市場的一種模型設(shè)定：指標(biāo)設(shè)

18、定,價(jià)值成長矩陣數(shù)據(jù)來源：財(cái)務(wù)指標(biāo)和價(jià)格數(shù)據(jù)來自中信證券數(shù)量化分析系統(tǒng)預(yù)測數(shù)據(jù)來自一致預(yù)期,依單一財(cái)務(wù)指標(biāo)高低構(gòu)造組合表現(xiàn),數(shù)據(jù)來源：中信證券研究部整理,30,5.9 尋找適合國內(nèi)市場的一種模型設(shè)定：打分方法,打分方法排序按秩打分：排名越靠前得分越高，排名越靠后得分越低（打分不考慮行業(yè)差異）五個(gè)價(jià)值指標(biāo)和ROE波動(dòng)按倒序排序打分除ROE波動(dòng)外四成長指標(biāo)按順序排序打分總分：每個(gè)指標(biāo)秩值得分加總分別得出價(jià)值度

19、和成長性（金融業(yè)價(jià)值指標(biāo)不考慮EV/EBITDA，因此四個(gè)價(jià)值得分加總之后*5/4進(jìn)行恒等變換）,價(jià)值成長矩陣打分示意,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),31,5.10 我們的選股策略展現(xiàn)出持續(xù)的增強(qiáng)效果,數(shù)據(jù)來源：中信證券數(shù)量化投資分析系統(tǒng),中信證券量化策略組合走勢（2006年8月之前為后驗(yàn)的模擬，之后則是“真槍實(shí)彈”的show）,32,5.11 價(jià)值動(dòng)量模型的邏輯,價(jià)值因子入選股票同時(shí)具備高E/P和高B/P的特征,動(dòng)量因子長

20、期動(dòng)量信號(hào)捕捉強(qiáng)勢行業(yè)和個(gè)股的“慣性”反轉(zhuǎn)因子作為短期信號(hào)修正,33,5.12 量化個(gè)股精選模型之二：價(jià)值動(dòng)量策略,基礎(chǔ)股票池：滬深300；交易成本：0.3%月平均收益率為0.95%，超額收益的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0262每期換手率平均是52.07%，入選的股票數(shù)量31.46支,34,2003~2009價(jià)值動(dòng)量模型歷史表現(xiàn),模型歷年超額收益,目錄,35,量化投資研究的定位量化投資：倉位與情緒監(jiān)控量化投資：行業(yè)配置與行業(yè)輪動(dòng)量化投資：

21、大小盤風(fēng)格輪動(dòng)監(jiān)測量化投資：驅(qū)動(dòng)因子及量化選股量化投資：事件驅(qū)動(dòng)交易,,,6.1 事件驅(qū)動(dòng)交易、時(shí)機(jī)創(chuàng)造價(jià)值,分紅送配、股權(quán)激勵(lì)、成分股調(diào)整、股東增持等事件帶來交易機(jī)會(huì)事件沖擊能帶來超額收益，但是把握時(shí)機(jī)和節(jié)奏很關(guān)鍵,36,6.2 事件驅(qū)動(dòng)交易研究方法,事件驅(qū)動(dòng)研究方法的定量部分基準(zhǔn)指數(shù)：滬深300指數(shù)估計(jì)期：以事件公告日為第0天，以-T為公告日前第T個(gè)交易日，T為公告日后第T個(gè)交易日。事件分析期：以事件發(fā)生日前后各N個(gè)交易

22、日為分析期，分析事件發(fā)生前后是否出現(xiàn)超額收益以及出現(xiàn)超額收益的具體時(shí)間區(qū)段定義好參數(shù)以后，通過事件研究方法計(jì)算出考察樣本的超額收益和累計(jì)超額收益情況事件驅(qū)動(dòng)研究方法的定性部分剔除異常因素帶來的干擾值，尋找定量分析結(jié)果的背后機(jī)理建立事件驅(qū)動(dòng)的常態(tài)跟蹤機(jī)制，發(fā)現(xiàn)事件驅(qū)動(dòng)機(jī)會(huì)并捕捉交易時(shí)機(jī),37,6.3 案例分析：可分離債發(fā)行、高送配,在可分離債的發(fā)行過程中，存在事件驅(qū)動(dòng)交易機(jī)會(huì)發(fā)審委過會(huì)、募集說明書發(fā)布、股權(quán)登記和債券權(quán)證上市四個(gè)

23、事件對(duì)股價(jià)有顯著的影響高送配對(duì)于股價(jià)具有短期影響分配預(yù)案信息提前走漏的可能性較大，預(yù)案公布前進(jìn)入可以獲得一定的超額收益,可分離債發(fā)行前后存在的超額收益機(jī)會(huì),送配預(yù)案公告事件前后累計(jì)超額收益走勢,38,6.4 事件驅(qū)動(dòng)交易，時(shí)機(jī)創(chuàng)造價(jià)值,事件驅(qū)動(dòng)交易，時(shí)機(jī)創(chuàng)造價(jià)值事件導(dǎo)致股價(jià)短期變化分析事件，定位交易時(shí)機(jī)抓住時(shí)機(jī)，捕獲交易價(jià)值融資融券推出之后獲取事件對(duì)股價(jià)的負(fù)面影響收益引入股指期貨，鎖定價(jià)值對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，鎖定超額收益

24、,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)（β）,股指期貨空頭（-β）,,,僅留下超額收益（alpha）,超額收益（α）,39,中信證券金融工程團(tuán)隊(duì)：不積跬步，無以至千里,胡浩（010-84588430，huhao@citics.com）02年加入中信證券，中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士、金融工程專業(yè)博士。早年征戰(zhàn)于金融產(chǎn)品開發(fā)小組，后轉(zhuǎn)入研究部，國內(nèi)橫跨指數(shù)開發(fā)、基金評(píng)級(jí)、基金產(chǎn)品設(shè)計(jì)、股指期貨、量化策略等多領(lǐng)域的專業(yè)人士之一，現(xiàn)為金融工程團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。嚴(yán)高劍（

25、010-84588430，yangj@citics.com）06年加入中信證券，中國人民大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士。具有深厚的金融數(shù)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)功底，在因子驅(qū)動(dòng)及量化選股、行業(yè)配置、事件驅(qū)動(dòng)策略等方面推出了很多有影響力的報(bào)告。馬堅(jiān)（010-84588685，maj@citics.com）,,40,00年畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系，同年加入中信證券，見證了中信證券數(shù)量化分析系統(tǒng)的創(chuàng)立與演進(jìn)。曾從事中信標(biāo)普系列指數(shù)的編制

26、與開發(fā)、數(shù)量化投資系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)，具備扎實(shí)的計(jì)算機(jī)編程功底和多年的數(shù)據(jù)庫管理經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)主要從事指數(shù)及衍生品的研究，負(fù)責(zé)金融工程研究成果的軟件化。,中信證券金融工程團(tuán)隊(duì)：不積跬步，無以至千里,李棟（010-84588397，lidong@citics.com）09年加入中信證券，清華大學(xué)自動(dòng)化系學(xué)士及碩士。加入中信證券前曾服役于對(duì)沖基金千年資本管理公司兩年有余，主要工作是開發(fā)適用于美股、歐股和日股的量化交易模型，對(duì)統(tǒng)計(jì)套利具有較深的理解。

27、現(xiàn)主要從事A股的多空量化交易研究。林小馳（010-84588425，yangj@citics.com）07年加入中信證券，北京大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)博士。具有深厚的會(huì)計(jì)學(xué)功底，在財(cái)務(wù)分析、財(cái)務(wù)造假識(shí)別、財(cái)務(wù)因子特性等方面進(jìn)行長期的研究?，F(xiàn)主要負(fù)責(zé)財(cái)務(wù)培訓(xùn)及財(cái)務(wù)因子在A股的應(yīng)用研究。岳子義（010-84588054，yuezy@citics.com）,,41,07年畢業(yè)于清華大學(xué)軟件工程系，10年加入中信證券，加入中信證券前曾服役于IBM軟