长江证券量化选股体系介绍从因子选股到模式识别共46页
11因子量化选股指标公式
11因子量化选股指标公式在量化选股领域中，11因子量化选股指标公式是一种用于筛选股票投资组合的方法。
这种指标公式是基于一系列因子进行计算和评估，以找出具备良好投资潜力的股票。
这里列举了11个常用的因子，用于构建选股指标公式：1. 市盈率（PE）：衡量股票的价格相对于每股盈利的倍数。
2. 市净率（PB）：衡量股票的市值相对于每股净资产的倍数。
3. 股息率（Dividend Yield）：衡量公司每股股息与股票当前价格的比率。
4. 营收增长率（Revenue Growth）：衡量公司营收的年度增长率。
5. 每股盈利增长率（EPS Growth）：衡量公司每股盈利的年度增长率。
6. 资产负债率（Debt-to-Equity Ratio）：衡量公司财务杠杆比例。
7. 市值（Market Cap）：衡量公司的市值规模。
8. 流通股本比例（Float）：衡量流通在市场上的股票数量比例。
9. 盈利质量（Earnings Quality）：衡量公司盈利的可持续性和质量。
10. 成长性（Growth）：衡量公司未来发展潜力和增长能力。
11. 波动率（Volatility）：衡量股票价格的波动程度。
将这些因子进行综合考虑，可以构建一个综合的选股指标公式。
不同的因子可以赋予不同的权重，根据投资者的偏好和研究需求来决定。
一般来说，选股指标公式的目标是找到具备良好的财务和市场表现的股票，同时降低投资风险。
通过使用11因子量化选股指标公式，投资者可以更加客观和系统地评估股票的投资潜力。
这种量化方法可以帮助投资者优化投资组合，提高投资决策的准确性和效果。
然而，需要注意的是，选股指标公式并不能保证股票的表现，市场风险始终存在，投资者应该结合自身的风险承受能力和投资目标来进行决策。
多因子量化选股策略
多因子量化选股策略多因子策略的核心理念是市场上股票的回报不仅取决于整体市场的因素，还受到公司基本面、市场情绪、估值和技术指标等多个因素的影响。
通过综合考虑这些因素，可以更加全面地衡量股票的投资价值，提高选股的准确性和整体回报的稳定性。
在构建多因子选股策略时，首先需要确定一系列的因子指标。
常见的因子包括：估值因子（如市盈率、市净率）、成长因子（如营收增长率、净利润增长率）、盈利质量因子（如现金流量比率、资产负债率）、市场情绪因子（如市场波动率、投资者情绪指标）、技术指标（如动量指标、相对强弱指标）等。
这些因子都各自代表了一方面的股票表现，通过综合考虑这些因子，可以形成一个全面的股票选股模型。
其次，需要对每个因子进行权重分配。
在分配权重时，可以根据因子的相关性、历史表现、理论依据等进行判断。
一种常见的方法是通过回归分析来确定每个因子的权重，使得选股模型能够最大程度地解释股票的回报。
最后，在确定了因子和权重之后，就可以应用量化的方法来进行选股和构建投资组合。
通过计算每只股票的因子得分，并根据得分进行排名，可以挑选出相对较好的个股。
同时，还可以通过将这些个股按照一定的规则组合成投资组合，以实现更好的风险和收益平衡。
需要注意的是，多因子量化选股策略并不是一成不变的，随着市场环境和投资者偏好的变化，策略的因子和权重也需要不断调整优化。
此外，考虑到人为主观因素的干扰，量化选股策略也需要定期进行回测和验证，以确保策略的有效性和稳定性。
总体而言，多因子量化选股策略是一种科学系统的选股方法，能够通过综合考虑多个因素来提高选股的准确性和投资组合的稳定性。
然而，对于普通股民而言，如果没有专业的量化模型和数据分析能力，参与多因子量化选股需要有专业投资顾问的指导和支持，以避免不必要的风险和误判。
11因子量化选股指标公式
11因子量化选股指标公式
因子量化选股指标是一种用于评估和选择股票的方法，通过计算
不同因子对股票的影响来判断其投资价值和潜在收益。
以下是一种常
见的11因子量化选股指标公式，但需要注意的是，不同投资策略可能
使用不同的因子组合和权重：
1.盈利因子：利润增长率、盈利稳定性、盈利质量等。
2.估值因子：市盈率、市净率、股息率等。
3.成长因子：销售增长率、资本支出增长率、股东权益增长率等。
4.资产因子：总资产回报率、净资产收益率、资本周转率等。
5.杠杆因子：负债比率、资本结构、利息支付能力等。
6.股价因子：股价动量、股价与均线关系、波动率等。
7.市场因子：市场收益率、市值因子、市场流动性等。
8.财务稳定因子：财务风险、经营稳定性等。
9.盈利预测因子：分析师盈利预测、市场对盈利预期的反应等。
10.估值预测因子：股价与估值模型的偏离程度等。
11.风险因子：波动率、系统风险、业务风险等。
这些因子可以通过各种数学和统计方法进行量化计算，例如使用回归模型或机器学习算法来建立因子与业绩之间的关系模型。
此外，还可以使用一些衍生指标和综合评分方法对不同因子进行综合权衡和排序，从而得出最终的选股指标。
同时，在实际应用中，可以根据特定的投资策略和市场环境，对以上因子进行适当的拓展和调整。
例如，在行业中选择一些特定的因子作为衡量标准，或根据市场状况灵活调整因子的权重和选股条件。
因子选股指标的有效性和准确性往往需要经过大量的历史数据和实证研究来验证和修正。
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二、多因子选股方法
选择合适的因子：
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
二、多因子选股方法
沪深 300 因子的周预测效果：胜率 60.69%
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
二、多因子选股方法
大小盘因子的周预测效果：胜率 52.20%
资料来源：通达信, 长江证券研究部
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三、事件驱动选股方法
异常交易公告： 选股逻辑：未来三个月内不存在重大事项的股票，在三个月以后依然存在重 大事项的可能性，这种朦胧的利好会被市场炒作，从而产生超额收益。 选股范围：读取公告中含有“未来三个月内”或类似字样的股票 考察目标：发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益 时间范围：2019 年至今
四、形态识别选股方法
矩形整理： 模式识别：
整理的时间超过 a 个交易日 整理的幅度（区间最高价/区间最低价-1）小于 b 今日收盘价向上突破区间最高价 测算每只股票突破后 20 个交易日的平均收益率 收益率均值 5.69%，胜率 77.89% 相对成交量、突破当天的涨幅和矩形整理的长度基本不影响收益率 大盘股、低 PE 股票、高 PB 股票、周期行业的收益更高
模式识别
事件驱动选股 异常交易公告策略
形态识别选股
常规形态（无法实际应用）
特殊形态
空中加油形态
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长江证券金融类产品操作手册
弥补您的损失。
风险准备 让利客户 管理人将提取管理费收入的50%作为风险准备金，当委托年度末投资
收益率低于委托年度期初一年期银行定期储蓄存款利率时，风险准备金 将会先用来补偿您，尽可能使您的年度投资收益率达到同期一年期银行 定期储蓄存款利率水平。
（8）案例分析
• 例：客户周五分别购买1天期报价回购100万元， • 利率2.5%；1天期逆回购100万元，利率5.8%， • 周一到期获得收益： • 报价回购产品获得收益＝100万*2.5%*3/365 • ＝205.48元 • 逆回购产品获得收益＝100万*5.8%/365－10 • （手续费）＝148.9元
（2）产品特点
投资注重选股、选时； 能及时应对市场投资环境变化； 具备较好的投研与风控能力。
3.3公募一对多专户理财
（1）产品释义
“一对多”专户理财是指多个客户把钱汇总在一个账户交给基金公司专 业团队管理。根据证监会公布的基金“一对多”合同内容与格式准则， 单个“一对多”账户人数上限为200人，每个客户准入门槛不得低于100 万，每年最多开放一次，开放期原则上不得超过5个工作日。“一对多” 由公募基金公司中的专户团队管理，但准入要求与私募基金更接近。
价、银行间市场等，从而能获得更高的收益。
（3）适用客户：有一定风险承受能力又期望较高收益的客户。
有）适用客户
（4）与其他金融产品比较
3.2纯管理型基金
（1）产品释义
纯管理型基金也叫主动管理型基金，以股权型基金和混合型基金为 代表，与指数型基金不同，该类型基金根据市场环境变化主动调节 各投资标的在基金中所占比例。在熊市市场中表现出良好的规避风 险的优势。
20160812-东方证券-《因子选股系列研究之十》：Alpha因子库精简与优化
三、实证结果 ............................................................................................... 11
3.1 数据说明.................................................................................................................... 11 3.2 改进统计方法的效用..................................................................................................12 3.3 Alpha 优化的效用 .......................................................................................................13 3.4 因子筛选的效用 .........................................................................................................13 3.5 Bootstrap 方法 ...........................................................................................................16
1.1 CAPM 和 APT ............................................................................................................3
研究报告：长江证券事件型投资策略幻灯片
说明：如果对于每只股票的收益率的预测有信心，那么可以直接以预期 收益率最大化为目标进行资金规划，这样的规划将获得最高的收益。
异常交易公告策略
资金规划的效果
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
异常交易公告策略
最佳的买卖时点
At下的资金配 置方案
i 1,2,..N.,
按最新的规划 结果对当前项
目进行投资
t←t+1
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异常交易公告策略
目标函数 g(,A)
一般情况下，对于收益率的预测非常困难，我们从下面两个方面来考虑规划 的目标函数 尽量分散投资，以规避风险。分散度指标：D(,A) i
i2
资金的使用效率尽量高，以提高总体收益率。资金周转指标：i/ CkeF
识别 描述性
统计 组合构
建 对冲 资金容
量
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异常交易公告策略 与
资金规划
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异常交易公告策略
选股逻辑：未来三个月内不存在重大事项的股票，在三个月以后依然存在重大事 项的可能性，这种朦胧的利好会被市场炒作，从而产生超额收益。 选股范围：读取公告中含有“未来三个月内”或类似字样的股票 考察目标：发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益 买入时机：如买入日停牌则延后，如复牌时超过发布公告三个月后这一时点，则 放弃 卖出时机：如卖出日停牌则延后，直到复牌 时间范围：2008 年至今
买入时机：从复牌到买入日期间如停牌超过一天，则放弃，买入日不能停牌 卖出时机：如卖出日停牌则延后，直到复牌 时间范围：2008 年至今
利空出尽策略
双汇发展的买入日和卖出日
构建量化动量选股系统的实用指南 笔记
构建量化动量选股系统的实用指南笔记1.嘿，你想在股市里当个聪明的投资者吗？那量化动量选股系统可就太有用啦！就好比你在黑暗里找宝藏，这个系统就是你的超强手电筒。
比如说，你知道有些股票就像长跑选手，它们一直在稳定地前进，这就是动量的一种表现。
你得先学会观察这些股票的走势，就像观察运动员的步伐一样。
要是一只股票老是慢悠悠的，没啥冲劲，你可能就得像避开慢蜗牛一样避开它。
2.构建这个系统呀，数据那可是相当重要的。
这就像盖房子，数据就是你的砖头。
没有好砖头，房子能结实吗？肯定不能啊！我有个朋友，他就想搞这个选股系统，结果一开始不重视数据，随便找了些资料。
就像他去菜市场买菜，不挑新鲜的，拿回来做出来的菜能好吃吗？后来他重新收集准确的数据，才慢慢走上正轨。
你得找那些可靠的数据来源，像正规的金融数据库之类的，这样你的系统才能有个坚实的基础。
3.动量指标是这个选股系统的核心部分，它就像汽车的发动机。
你得知道怎么衡量这个动量。
比如说相对强弱指标（RSI），这就像是汽车仪表盘上的速度表，它能告诉你股票的速度是快是慢。
我曾经看到一只股票，它的RSI指标高得吓人，就像汽车超速行驶一样。
这时候你就得小心了，这可能是股票过热的信号，也许很快就要降速了。
所以，理解这些指标的含义，就像读懂汽车的各种信号灯一样重要。
4.在构建系统的时候，你还得设定筛选规则。
这就好比你在挑选篮球队员，你得有自己的标准。
你不能把个儿矮、跑得慢的都选进来，对吧？比如说，你可以设定股票的市值要达到一定规模，就像篮球队员的身高得达到某个标准。
我跟一个炒股老手聊天的时候，他就告诉我，他的筛选规则特别严格，那些业绩不好的公司，就像球技差的球员一样，直接被他排除在外。
这样他选出来的股票，就更有可能是好股票，就像他的球队里都是精英球员一样。
5.风险控制在这个系统里也是关键环节。
这就像你在走钢丝，得随时注意平衡。
你不能只看到赚钱的机会，就像只看钢丝那头的奖品，而忽略了掉下去的风险。
长江-量化选股策略：量价配合,收益倍增
图表目录
图 1：布林线偏离程度最低的股票组合的超额收益 ..................................................... 3 图 2：布林线偏离程度最高的股票组合的超额收益 ..................................................... 4 图 3：不同布林线股票组合的走势图 ........................................................................... 4 图 4：布林线偏离程度最低的 40 只股票组合的走势图和累计超额收益 ...................... 5 图 5：布林线偏离程度最低的 40 只股票组合的每月超额收益 .................................... 6 图 6：换手率最低的股票组合的超额收益.................................................................... 7 图 7：换手率最高的股票组合的超额收益.................................................................... 7 图 8：不同换手率股票组合的走势图 ........................................................................... 8 图 9：换手率最低的 40 只股票组合的走势图和累计超额收益 .................................... 8 图 10：换手率最低的 40 只股票组合的每月超额收益 ................................................. 9 图 11：量价配合股票组合的超额收益 ......................................................................... 10 图 12：不同量价配合股票组合的走势图 ..................................................................... 11 图 13：量价配合 40 只股票组合的走势图和累计超额收益.......................................... 11 图 10：量价配合 40 只股票组合的每月超额收益 ........................................................ 12
课程资料：数量化选股的回归模型与因子有效持续期(1)
六、因子持续期检验—估值
持有期 EP
BP CFP SP D-P
1个月
0.06
1.94
2.18
3.22
-2.76
2个月
0.19
1.79
2.17
3.23
-2.59
3个月
0.09
1.69
2.13
3.18
-2.58
4个月
0.22
1.70
2.07
3.31
-2.61
数量化选股的回归模型 与因子的有效持续期检验
长江证券金融工程部
目录
一．现有的量化选股模型及其缺陷 二．线性回归模型 三．从单因子到多因子 四．从全局选股到行业中性
一、现有量化选股模型——排序 分组优点
适合单因子测试
按SP从大到小排序分为10组，第一组走势
一、现有量化选股模型——排序 分组缺陷
多因子难扩展，最多三个因子；权重难设 定
3.50
1.39
-2.61
1.01
1.53
7个月
3.89
1.76
-2.83
1.24
1.70
8个月
4.02
2.02-3.13来自1.372.06
9个月
3.96
2.09
-3.53
1.36
2.27
10个月
3.88
2.06
-3.81
1.39
2.47
11个月
3.69
1.98
-4.04
1.18
2.64
12个月
3.55
开仓日
平仓日
2011/9/30 2011/10/31
长江证券金融工程部量化择时系列指标介绍
市场舆情指标
市场舆情指标
从股市以外的角度给出了市场的辅助判断； 每日开盘前发布，可以作为日内参考； 绝对阈值法使用简便。
本指标的优点：
指标点位波动幅度较大，噪音较多； 牛市和熊市点位可能长期位于低位和高位，对局部波动捕捉能力受限。
本指标的缺点：
基金仓位分歧指标
我们使用大小盘、高低估值等风格板块的收益率去解释某只（上市公募）基金净值收益率，将得到的β相加，作为该基金的仓位。对于每一天，我们可以计算市场上所有相关基金的仓位的平均值和标准差，其标准差就作为基金仓位的分歧指标。计算时，我们未考虑被动指数型基金和不投资于股票市场的基金。
量化择时系列指标简介
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长江证券金融工程部
趋势识别→景气指数 价格/指数序列趋势识别方法 市场/板块组合景气指数
01
市场紊乱指数
02
基金仓位分歧指标
04
香港安硕A50ETF卖空占比
05
市场舆情指标
03
市场波动率
06
目录
趋势识别
趋势识别
买入/持有条件：股票/指数的趋势状态识别为上升； 卖出/空仓条件：股票/指数的趋势状态识别为下降。
本指标的优点：
风险提示后市场会转入下跌状态的时机不稳定； 风险提示后市场下跌的幅度难以预测； 短期热度风险数值变动较快，较难预测，而中期热度风险数值可能有所滞后。
本指标的缺点：
市场舆情指标
从网络上读取媒体更新的财经文章，自动分析识别其多空观点，将每篇文章分为强烈看多、看多、中性、看空和强烈看空5档，赋予多空分值。然后汇总得到最终的市场舆情指标。
本指数的缺点：
本指数的优点：
方向上和大盘的起伏走势一致，光滑、连续性好，易辨别趋势； 数值上可根据经验上下界和绝对上下界大致推断市场/板块组合的局部顶和底； 由于是由个股状态聚合出全市场集体状态，信息含量丰富，而且在关键转折点、风格转换点具有领先指示作用。
量化选股模型
简介 部门介绍大纲
• 丁鹏 博士中国量化投资学会 理事长 • 《量化投资—策略与技术》作者
• 《量化投资丛书》主编
• 《量化投资与对冲基金》副主编
• 方正富邦基金公司 投资经理
2
内容提要
量化选股概述 多因子模型 风格轮动模型 行业轮动模型 资金流模型 动量翻转模型 一致预期模型 趋势追踪模型 筹码选股模型
阿尔法策略
阿尔法策略有正向阿尔法和反向 阿尔法两种 （1）正向阿尔法就是构建一批 超越市场的股票组合，同时做空股指期货 （2）反向阿尔法就是融券做空一批弱于市 场股票组合，同时做多股指期货 阿尔法的核心在于：量化选股模型
量化选股概述
量化选股策略总的来说可以分 为两类：第一类是基本面选股， 第二类是市场行为选股。 基本面选股主要有：多因子模型、风格轮动 模型和行业轮动模型。 市场行为选股主要有：资金流模型、动量反 转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹 码选股模型。
股息率
现金收益率
主营毛利率变动
收入净利率 收入净利率变动 再投资率
多因子模型
（3）在计算完每月因子得分 相关性矩阵后，计算整个样本 期内相关性矩阵的平均值，计算 公式为： 1 m （ Score_Corr t ,u ,v） , u , v 1,2,, k。 m t 1 （4）设定一个得分相关性阈值 MinScoreCorr， 对得分相关性平均值矩阵中大于该阈值的元素所 对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效 性更强的因子，而其他因子则作为冗余因子剔除 。
Hale Waihona Puke 多因子模型 一般而言，多因子选股模型有 两种判断方法，一是打分法， 二是回归法。 （1）打分法就是根据各个因子的大小对股 票进行打分，然后按照一定的权重加权得 到一个总分，根据总分再对股票进行筛选 （2）打分法是最简单，也是最稳定的筛选 因子的方法。其中因子的权重对最终的结 果有着至关重要的影响。
股票投资中的价值因子与动量因子
股票投资中的价值因子与动量因子股票投资是一种常见的投资方式，许多投资者都希望通过股票投资获得良好的回报。
然而，要在股票市场中取得成功并非易事。
在投资过程中，了解和运用不同的投资因子是至关重要的。
本文将重点讨论股票投资中的价值因子与动量因子，探讨它们的作用和应用。
一、价值因子价值因子是指通过分析股票的基本面数据，寻找被低估的股票。
价值投资者相信，市场有时会低估一些具备潜力的股票，因此购买这些被低估的股票可以获得较高的回报。
在寻找价值股时，投资者通常会关注以下几个指标：市盈率（PE）、市净率（PB）、股息率等。
市盈率是指公司市值与其盈利的比率，市净率是指公司市值与其净资产的比率，股息率则是指公司每股股息与股票价格的比率。
通过分析这些指标，投资者可以判断一只股票是否被低估。
然而，价值投资也存在一定的风险。
由于市场的反应速度有限，投资者可能需要等待较长时间才能看到回报。
此外，投资者还需要注意，低估的股票并不一定会回升，有可能是因为公司的基本面出现了问题。
二、动量因子动量因子是指通过分析股票的价格走势，寻找具备上涨趋势的股票。
动量投资者相信，市场上的股票有一定的惯性，即过去的涨幅或跌幅可能会延续一段时间。
在寻找动量股时，投资者通常会关注以下几个指标：股票的涨幅、交易量等。
通过分析这些指标，投资者可以判断一只股票是否具备上涨趋势。
与价值投资相比，动量投资更注重短期的投资机会。
由于市场的变化较快，投资者需要密切关注股票的价格走势，并及时调整投资组合。
然而，动量投资也存在一定的风险。
由于市场的不确定性，股票的涨跌往往难以预测，投资者需要谨慎操作。
三、价值因子与动量因子的结合在实际的投资中，很多投资者会将价值因子与动量因子结合起来，以获取更好的投资回报。
这种策略被称为“价值动量投资”。
价值动量投资的基本思想是，在寻找被低估的股票的同时，也要关注股票的价格走势。
通过结合价值因子和动量因子，投资者可以选择具备潜力且具备上涨趋势的股票，以获得更好的回报。
7种量化选股模型资料
7种量化选股模型1、【多因子模型】2、【风格轮动模型】3、【行业轮动模型】4、【资金流模型】5、【动量反转模型】6、【一致预期模型】7、【趋势追踪模型】1、【多因子模型】多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。
基本概念举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。
那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。
多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。
各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。
多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
候选因子的选取候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。
例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。
这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。
从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。
同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。
事件驱动选股策略量化研究2010-12-02
事件驱动选股策略量化研究2010-12-02
量化策略研究:事件驱动选股策略
长江证券股份有限公司研究员：俞文冰日期：2010-12-02
事件驱动选股的方法分为两个步骤:第一步是找到驱动因子。
驱动因子分为两类:一类是纯时间驱动因子,另一类是时间+指标双重驱动因子。
第二步是找到驱动因子和股票超额收益之间的关系:对于纯时间驱动因子,我们关心何时有超额收益;对于时间+指标双重驱动因子,我们关心什么样的股票在何时有超额收益。
盈利超预期的股票,即公布定期报表后首个交易日涨幅>5%且<9.9%的股票,未来20个交易日有明显的正超额收益;限售股解禁当天以及限售股解禁后20个交易日有明显的正超额收益;每股分红送转/分红预案公布日股价>5%的股票,未来20个交易日有明显的正超额收益;未来三个月内不存在重大事项的股票,发布异常交易公告三个月后的前10个交易日到后10个交易日有明显的正超额收益;调出沪深300指数成分的股票,在成分股调整日后20个交易日有明显的正超额收益。
从风险和收益的角度综合考虑,我们首先推荐调出指数成分策略,其股票池容易确定,买入时点一致,容易构建投资组合。
其次,我们推荐高分红送转和盈利超预期策略,高分红送转策略的超额收益比较稳定,而盈利超预期策略在一年的四个季度都可以操作,年化超额收益较高。
限售股解禁策略和异常交易公告策略的超额收益虽然较低,但其投资时点可以提前获知,易于构建投资组合,如进行滚动操作,年化超额收益也较高,建议在其它策略无法进行的时候进行这两类策略的操作。
量化选股系列报告之六：基于纯技术指标的多因子选股模型
图 1：综合价格下样本内各策略累计收益................................................................. 16 图 2：综合价格下样本内各策略超额收益................................................................. 16 图 3：样本内综合策略每月股票数量对比................................................................. 17 图 4：样本外各策略累计收益................................................................................... 18 图 5：样本外各策略超额收益................................................................................... 18 图 6：样本外综合策略每月股票数量对比................................................................. 18
敬请阅读末页的重要说明
量化投资
正文目录
一、概述 ..................................................................................................................... 4 1、前期成果回顾 ........................................................................................................ 4 2、技术指标选股 ........................................................................................................ 4 3、指标池介绍 ............................................................................................................ 4 二、建模框架.............................................................................................................. 8 1、样本区间选取 ........................................................................................................ 8 2、数据预处理 ............................................................................................................ 8 3、股票数量控制方法 ................................................................................................. 8 4、单指标参数优化..................................................................................................... 9 5、单指标选股 .......................................................................................................... 10 6、大类内指标结合 ....................................................................................................11 7、两类间指标结合................................................................................................... 12 三、实证分析............................................................................................................ 13 1、样本内建模 .......................................................................................................... 13 2、样本外检验 .......................................................................................................... 17 3、整体收益特征分析 ............................................................................................... 19 四、总结和展望 ........................................................................................................ 20
高频因子(二)结构化反转因子20190601长江证券24页
因子回测 ...............................................................................................................................................................10
反转因子的通式和因子构建 ............................................................................................................................................. 8
结构化反转因子 .......................................................................................................................... 15
反转类因子在头部区分的思考 ...............................................................................................................................15
了反转效应的存在，后者保证了反转效应的收益，而过度反应的表现即为市场
因子投资指南2：12年30倍收益的指数靠多因子选股的套路
因子投资指南2：12年30倍收益的指数靠多因子选股的套路（本文1300字，预计阅读时间4分钟）一个指数从2016年年初到现在收益超过30倍，牛不牛？这个指数还有指数基金对应可以买，惊不惊喜？就是这个指数：中证转型成长(H30359)，下面图里白色线收益最高的那个，而炮灰背景是创业板指、中小板指和中证500。
But，本文并不是为了讲这个指数，而是以它作为例子介绍一种多因子选股模型的常见构建方式。
多因子模型，顾名思义就是通过多个因子来作为选股标准，是当今应用最广泛的的选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些标准的股票就买入，不满足的则卖出。
这种模型应用广泛主要是因为它的稳定性，在变化的市场中当一个因子失效时，其它因子可能正好有效，因此模型的适应性更强。
搭建一个多因子选股模型一般套路是怎样的呢？Step 1：确定样本空间也就是先得有一个大的股票池，所有最终要买的股票都出自这里。
它可以是全市场所有的股票，也可以是某个行业某个板块的股票。
翻看中证转型成长指数编制方案：看到这里大家就可以知道，这个指数主要买的是小市值股票，但看开头的图，它是站在中小创指数成分股基础上的，取得了高的吓人超额收益，说明好戏在后头。
Step2：挑选候选因子这步主要是要挑出“好”的因子，这些因子适用范围允许有限，只需适应特定风格即可，但因子之间的相关性应该尽量低。
比如《因子投资指南之1：什么是量化投资中的好因子？》提到的那几类因子，如果备选因子都属于价值因子，那么这个模型就只能适用于价值因子发挥作用的场景。
对于中证转型成长指数，它用到了估值（PE、PB）、盈利/质量（EPS动量因子、ROE、预测净利润增长率、预测主要业务收入增长率、过去三年营业利润增长率）和规模因子，共3类8个因子，不同类的因子在属性表现上会差别不小，但都能在某些时候带来超额收益，这正是这个指数能长期保持高收益的一个原因。
Step 3：综合评判模型的输出只有一个结果，它肯定是各个因子综合评价得到的，判断通常有两种方法：打分法和回归法。
【全面理解量化体系】什么是量化体系？量化...
【全面理解量化体系】什么是量化体系？量化...
【全面理解量化体系】什么是量化体系？量化体系并非是找个买卖点，找一只股票，而是一个综合的交易体系，包括对大盘的判断和分析，对板块的分析，买入和卖出规则，以及科学仓位配置规则。
比如这一波，量化的思路是，针对三浪主升，所以仓位是有所加大的，但在配置上，划分为了三个部分。
这三个部分综合应对风险，比如，某个部分出现问题，那么这一个部分和总仓位相比，仅仅是小问题了。
其他两个部分也可以弥补掉其中出问题的部分。
这就是科学的仓位配置。
所以，量化绝非是选个股票就买入那种传统交易方式，为什么有的人无法做到最后的总账户增长？其实就是这几个方面没有完全的理解和遵循。
科学的仓位配置，可以防止出现黑天鹅的情况。
比如，总仓位分为三个部分，每个部分配置三成。
当大盘出现问题后，总仓位会受到损失，这需要极精密的止损规则防止深套。
但是大盘不出问题的情况下，就不会有全面风险，可能会遇到某个部分的风险，比如三成出了问题，10个点才相当于总仓位的3个点，20个点也不过总仓位的7个点。
但不能无休止放大，而是要有最起码的止损。
科学仓位配置最忌讳的就是，满仓一只的配置，扛不住波动风险。
因为在A股交易，谁都会遇到风险，不可能每次都涨，像仁东控股的崩盘股，很多人倒下去了，为什么倒？因为不懂得规避庄股，但就算不懂，如果科学仓位配置，还是可以翻身的。
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异常交易公告策略
四、形态识别选股方法
股价形态的分类： 常规形态：
整理形态 底部形态 顶部形态 无法判断哪些股票更好 特殊形态： 空中加油形态 条件更苛刻，选股效果好
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四、形态识别选股方法
整理形态： 矩形整理
旗形整理
三角形整理
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一、择时与选股
两两之间识别相对趋势，以行业为例 采掘相对医药生物：结果很不稳定
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
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一、择时与选股
对所有两两行业之间均识别相对趋势 对行业进行打分：
A 行业相对 B 行业表现好：0.5 分，否则 -0.5 分 在状态改变的时刻，分值为 1 或者 -1 选取打分居前的 3 个行业，排名有变化时换仓，交易成本 0.5%
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二、多因子选股方法
选择合适的因子：
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
二、多因子选股方法
沪深 300 因子的周预测效果：胜率 60.69%
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二、多因子选股方法
大小盘因子的周预测效果：胜率 52.20%
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一、择时与选股
用趋势跟踪方法构建组合：
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
一、择时与选股
识别相对料来源：Wind, 长江证券研究部
一、择时与选股
用趋势跟踪方法构建组合的缺点： 换手率太高 构建组合困难 持有的股票数量过多 无法判断哪些股票更好
择时
趋势跟踪系统
因子选股
单因子模型
选股 趋势跟踪方法（无法实际应用）
多因子模型
预测 beta 预测因子（难点）
模式识别
事件驱动选股
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三、事件驱动选股方法
事件驱动选股方法： 找到驱动因子 纯时间驱动因子（如限售股解禁） 时间 + 指标双重驱动（如盈利超预期） 对指标必须进行严格的定义 找到驱动因子和股票超额收益之间的关系 纯时间驱动因子：何时有超额收益 时间 + 指标双重驱动：什么样的股票在何时有超额收益
一、择时与选股
选股就是择时么？ 择时：做多、空仓（或者做空） 选股： 每只股票做多、空仓（或者做空） 分配权重
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一、择时与选股
长江证券趋势跟踪系统
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一、择时与选股
趋势跟踪方法的优点：识别的趋势较为稳健，可以稳定地抓住主要的市场趋势 万科 A 的趋势跟踪
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二、多因子选股方法
三因子组合：
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
二、多因子选股方法
因子预测胜率对收益的影响：
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
大小盘因子对收益的影响最大，其次是沪深 300 因子，最后是市净率因子
本报告框架
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四、形态识别选股方法
旗形整理和三角形整理： 把旗形整理转变为我们熟悉的矩形整理
三、事件驱动选股方法
事件驱动选股类型： 高分红送转 限售股解禁 定向增发预案公告后 盈利超预期 调出指数成分的股票 异常交易公告
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三、事件驱动选股方法
异常交易公告： 包钢股份 2019-11-04 发布异常交易公告，称未来三个月内不存在重大事项
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二、多因子选股方法
市净率因子的周预测效果：胜率 54.72%
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二、多因子选股方法
构建组合： 2019 年至今 每周调仓： 20 只股票的组合 用 40 只股票作缓冲池 交易成本 1%
三、事件驱动选股方法
异常交易公告： 实际组合 2019 年至今持有 20 个交易日的每月超额收益：
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本报告框架
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择时
趋势跟踪系统
因子选股
单因子模型
选股 趋势跟踪方法（无法实际应用）
多因子模型
预测 beta 预测因子（难点）
模式识别
事件驱动选股 形态识别选股
一、择时与选股
用相对趋势方法构建组合
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
本报告框架
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择时
趋势跟踪系统
单因子模型
选股 趋势跟踪方法（无法实际应用）
多因子模型
二、多因子选股方法
多因子选股方法： rit = ait + b1itx1t + b2itx2t + … + bnitxnit + eit 选择合适的因子 足够的维度刻画 避免多重共线性 对 beta 做预测 基于均值回复状态空间的 Kalman 滤波 对因子做预测
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三、事件驱动选股方法
异常交易公告： 2019 年至今持有 20 个交易日的每月平均超额收益：
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三、事件驱动选股方法
异常交易公告： 如何实现收益？利用资金规划模型：
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资料来源：Wind, 长江证券研究部
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资料来源：通达信, 长江证券研究部
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三、事件驱动选股方法
异常交易公告： 选股逻辑：未来三个月内不存在重大事项的股票，在三个月以后依然存在重 大事项的可能性，这种朦胧的利好会被市场炒作，从而产生超额收益。 选股范围：读取公告中含有“未来三个月内”或类似字样的股票 考察目标：发布公告三个月后的前 10 个交易日到后 10 个交易日的超额收益 时间范围：2019 年至今
四、形态识别选股方法
矩形整理： 模式识别：
整理的时间超过 a 个交易日 整理的幅度（区间最高价/区间最低价-1）小于 b 今日收盘价向上突破区间最高价 测算每只股票突破后 20 个交易日的平均收益率 收益率均值 5.69%，胜率 77.89% 相对成交量、突破当天的涨幅和矩形整理的长度基本不影响收益率 大盘股、低 PE 股票、高 PB 股票、周期行业的收益更高