量化投研平台(招商证券绩效分析系统)
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Brison绩效分析模型； 投组绩效指标。
CHAPTER TWO 各流程、功能介绍
量化因子库 说明及查看
量化因子库主要分10类，共计254个因子。目前支持 excel导数据，后续支持其他多种语言提取数据。
量化因子库的主要目的是投资决策。
基本面因子
（77个）
衍生物因子
（2个）
技术因子
（68个）
产品的流程和每个流程对应的功能如下： 因子数据提取
量化因子库说明及数据查看； 风控因子库说明及数据查看；
股票和因子筛选
多因子选股和回测； 因子区间回测； 股票Z-score得分；
构建投组
基于马科维茨模型构建投组；
产品流程及功能
投组风险和绩效分析
单因子风险分析；
Barra多因子绩效归因分析； Brison绩效分析模型； 投组绩效指标。
多因子选股 和回测
案例 使用公司总资产和流 动资产合计2个因子 ，在 20130710~201310 15期间做多因子选股 回测。通过因子回测 ，我们能筛选出，在 指定时间内哪些因子 对固定股票组合是有 效的。
因子 区间回测
来自百度文库
与多因子选股类似，区间回测也是使用因
子加权后的值。不同的是，多因子选股—般
量化投研平台
Quantitative Investment and Research Platform
深圳国泰安数据技术有限公司
CHAPTER ONE
概述
概述
本产品的主要价值，是为用户在投组分析过程中，提供基础的、初步的、 共性的工具。http://qfrf.gtadata.com.cn:3449/#
选择高排名组合与低排名因子组合构造多空 组合进行套利，而区间回测则是根据因子得 分将候选池分成多个区间，并计算每个区间 的收益情况，在更微观层面考察因子排名在 各得分区间的收益变动趋势。
因子 区间回测
案例 采用公司总资产、总 资产增长率、流动资 产合计3个因子，按 照因子排名将股票分 为5组进行区间回测 。因子区间回测，可 以判断所选因子进行 股票筛选的有效性。
改进因子数据提取，增加其他格式的因子数据导出；（目前仅支持excel导出） 改进Barra多因子绩效归因分析，主要包括增加风险因子的选择，增加因子筛选和因
子测试等；
支持导入外部交易数据进行多期投组绩效和风险分析； 支持生成分析报告并导出； 支持投组绩效指标计算。 支持债券的绩效和风险分析。
V2.0版本已进入预研阶段，计划8月底开发并测试完成。
Brison绩效分析模型
个股收益分析
图一 分析投组收益中个股的贡献比 例。通过个股分析，还可以提 炼出一些投组运作的规律。个 股收益分析示意图如图一：
基于个股收益分析，还能得到 某只个股、行业和投组的贡献 度比较。以招行个股贡献度为 例，如图二：
图二
投组绩效 指标
亏损交易指标
亏损交易次数 亏损率 总亏损 平均亏损 平均亏损率
（24）
行业 因子
（10）
风格 因子
股票残差 波动率
风险因子 回报协方差 矩阵
风控因子库 说明及查看
下面的案例，是34个 风控因子在2012年 10月的风险因子回报 。同时你还可以提取 股票残差波动率和风 险因子回报协方差矩 阵。
概述
本产品的主要价值，是为用户在投组分析过程中，提供基础的、初步的、 一致性的工具。http://qfrf.gtadata.com.cn:3449/#
个股收益 分析
风格资产 配置分析
行业资产 收益分析
Brison绩效分析模型
大类资产绩效分析
将投资标的分为股票、权证、 可转债、逆回购和债券几个大 类。分析不同资产类型在投组 中的贡献比例。但是在权证、 可转债、逆回购和债券层面上 不再继续细分。分析如示意图 所示：
Brison绩效分析模型
风格资产配置分析
基于马科维茨 模型构建投组
在投组构建界面，用户可以选择选择单只或
者多只股票，设定Alpha值（初始为页面初
始日期之前一个月(22个交易日)股票的平均 回报），再设定投资者风险厌恶等级，进而 根据马科维茨的有效前沿理论，得出最优投 资组合的各个股票的权重。
基于马科维茨 模型构建投组
概述
本产品的主要价值，是为用户在投组分析过程中，提供基础的、初步的、 一致性的工具。http://qfrf.gtadata.com.cn:3449/#
市场因子
（22个）
复合因子
（13个）
宏观因子
（35个）
行为因子
（3个）
行业因子
（2个）
高频因子
（3个）
事件因子
（29个）
量化因子库 说明及查看
风控因子库 说明及查看
风控 因子
风险控制因子数据库 建立在基本面多因素 风险模型基础上，它 假设股票的收益可以 由一系列公共因子和 一个股票自身的残差 收益来解释，主要功 能是提供度量股票波 动率及股票间协方差 矩阵的有效方式。风 险因子包含两个类型 ：行业因子和风格因 子。
投组绩效很大程度上会受到投 资风格影响。本模型将分析投 组收益中有多少比例来自市场 大盘、中盘、小盘和投资风格 （成长或价值）。单期风格资 产配置和风格资产配置历史推 移如示意图所示：
Brison绩效分析模型
行业资产收益分析
分析投组收益主要来自哪些行 业，并计算投组在每个行业内 的超额收益率。行业资产收益 分析如示意图所示：
股票Z-score 得分
Z-Score模型源于纽约大学斯特恩商学院
教授、金融经济学家爱德华•阿特曼对美国
破产和非破产生产企业的观察创立，用以衡 量一个公司的财务健康状况，并对公司在2 年内破产的可能性进行诊断与预测。
股票Z-score 得分
案例 计算平安银行、民生 控股和陕国投A 3支 股票的Z-score得分 。
产品的流程和每个流程对应的功能如下： 因子数据提取
量化因子库说明及数据查看； 风控因子库说明及数据查看；
股票和因子筛选
多因子选股和回测； 因子区间回测； 股票Z-score得分；
构建投组
基于马科维茨模型构建投组；
产品流程及功能
投组风险和绩效分析
单因子风险分析；
Barra多因子绩效归因分析；
交易总数 平均盈利 平均盈利率 连续盈利的交易次数 连续亏损的交易次数 最大回撤 最大回撤时间 最大回撤结束时间
投组绩效 指标
计算结果示意图如下所示：
投组绩效 以权益曲线为例，将交易绩 指标 效指标绘制图表示意图如下
后续规划
功能模块1~8已在V1.0全部开发和测试工作将于5月下旬完成 ； V2.0版本已规划以下新增和改进功能：
基本指标
初始权益 期末权益 累计盈亏 累计收益率 年化收益率 年化超额收益率 手续费
常用绩效指标 盈利交易指标
盈利交易次数 胜率 总盈利 平均盈利 平均盈利率 夏普比例 盈利因子 索提诺比率 Omega比率 上侧风险 信息比率
全部交易指标
谢谢
Thank you!
深圳国泰安数据技术有限公司
Brison绩效分析模型
大类资产 绩效分析
Brison绩效分析模型，是基于 Brinson等人在1980年代发表的 论文，将投资组合的收益分为 超额资产配置收益、超额个股 选择收益、交互收益和基准收 益4个部分。 按照绩效分析时长，Brison模 型分为单期模型和多期模型。 运用多期归因分析模型，我们 将提供以下4个分析框架：
产品的流程和每个流程对应的功能如下： 因子数据提取
量化因子库说明及数据查看； 风控因子库说明及数据查看；
股票和因子筛选
多因子选股和回测； 因子区间回测； 股票Z-score得分；
构建投组
基于马科维茨模型构建投组；
产品流程及功能
投组风险和绩效分析
单因子风险分析；
Barra多因子绩效归因分析；
Brison绩效分析模型； 投组绩效指标。
多因子选股 和回测
多因子选股：根据所选指标，构建一个股票组合，计 算回验区间内股票的绩效指标。
因子选股页面，可以实现排名选股的策略
案例。即通过设定因子和各因子权重，构造
单因子或者多因子组合，得到加权后的因子 值，再根据所得值排序后，根据选定的多空 头的方向和分位点进行多空选股，每日进行 调仓，展示出投资组合主要的绩效指标，和 累积收益率变化情况。
多因子模型风险分析和基于 CAPM模型的单因子风险分析
风险控制模型分为两种。一种是从基本面多因子
模型出发，假定股票的回报可以由两部分构成，
一部分可以由因子暴露和因子回报计算得到，一 部分是残差回报，且股票间的残差回报应该是独 立的。另一种是基于CAPM模型，将投组的风险 分为两个部分，一是市场组合可以解释的部分， 一是残差部分。
多因子模型风险分析和基于CAPM模型的 单因子风险分析
案例 构建由武钢股份和东 风汽车组成的投组。 对2013/9/11当日进 行风险分析，得到以 上不同部分的风险值 。
Barra多因子 绩效归因分析
Barra模型常被一些国外学者和投资机构用来对投组的
风险和收益进行研究，它能将市场许多的信息进行综
合，得出对投组产生影响的公共因子，然后运用这些 公共因子进行风险预测和归因分析。本功能采用的因 子包括基本面因子和行业因子，其中10个基本面因子 为：交易回报因子、成长因子、相关性因子、价值因 子、杠杆因子、市值因子、价波动因子、流动性因子 、量波动因子、动量因子。
Barra多因子
绩效归因分析
案例 是构建由东风汽车、 中国国贸、首创股份 和上海机场组成的投 组，并分析其14个因 子的累计回报和收益 。分析周期为 20170711~201401 01。
CHAPTER TWO 各流程、功能介绍
量化因子库 说明及查看
量化因子库主要分10类，共计254个因子。目前支持 excel导数据，后续支持其他多种语言提取数据。
量化因子库的主要目的是投资决策。
基本面因子
（77个）
衍生物因子
（2个）
技术因子
（68个）
产品的流程和每个流程对应的功能如下： 因子数据提取
量化因子库说明及数据查看； 风控因子库说明及数据查看；
股票和因子筛选
多因子选股和回测； 因子区间回测； 股票Z-score得分；
构建投组
基于马科维茨模型构建投组；
产品流程及功能
投组风险和绩效分析
单因子风险分析；
Barra多因子绩效归因分析； Brison绩效分析模型； 投组绩效指标。
多因子选股 和回测
案例 使用公司总资产和流 动资产合计2个因子 ，在 20130710~201310 15期间做多因子选股 回测。通过因子回测 ，我们能筛选出，在 指定时间内哪些因子 对固定股票组合是有 效的。
因子 区间回测
来自百度文库
与多因子选股类似，区间回测也是使用因
子加权后的值。不同的是，多因子选股—般
量化投研平台
Quantitative Investment and Research Platform
深圳国泰安数据技术有限公司
CHAPTER ONE
概述
概述
本产品的主要价值，是为用户在投组分析过程中，提供基础的、初步的、 共性的工具。http://qfrf.gtadata.com.cn:3449/#
选择高排名组合与低排名因子组合构造多空 组合进行套利，而区间回测则是根据因子得 分将候选池分成多个区间，并计算每个区间 的收益情况，在更微观层面考察因子排名在 各得分区间的收益变动趋势。
因子 区间回测
案例 采用公司总资产、总 资产增长率、流动资 产合计3个因子，按 照因子排名将股票分 为5组进行区间回测 。因子区间回测，可 以判断所选因子进行 股票筛选的有效性。
改进因子数据提取，增加其他格式的因子数据导出；（目前仅支持excel导出） 改进Barra多因子绩效归因分析，主要包括增加风险因子的选择，增加因子筛选和因
子测试等；
支持导入外部交易数据进行多期投组绩效和风险分析； 支持生成分析报告并导出； 支持投组绩效指标计算。 支持债券的绩效和风险分析。
V2.0版本已进入预研阶段，计划8月底开发并测试完成。
Brison绩效分析模型
个股收益分析
图一 分析投组收益中个股的贡献比 例。通过个股分析，还可以提 炼出一些投组运作的规律。个 股收益分析示意图如图一：
基于个股收益分析，还能得到 某只个股、行业和投组的贡献 度比较。以招行个股贡献度为 例，如图二：
图二
投组绩效 指标
亏损交易指标
亏损交易次数 亏损率 总亏损 平均亏损 平均亏损率
（24）
行业 因子
（10）
风格 因子
股票残差 波动率
风险因子 回报协方差 矩阵
风控因子库 说明及查看
下面的案例，是34个 风控因子在2012年 10月的风险因子回报 。同时你还可以提取 股票残差波动率和风 险因子回报协方差矩 阵。
概述
本产品的主要价值，是为用户在投组分析过程中，提供基础的、初步的、 一致性的工具。http://qfrf.gtadata.com.cn:3449/#
个股收益 分析
风格资产 配置分析
行业资产 收益分析
Brison绩效分析模型
大类资产绩效分析
将投资标的分为股票、权证、 可转债、逆回购和债券几个大 类。分析不同资产类型在投组 中的贡献比例。但是在权证、 可转债、逆回购和债券层面上 不再继续细分。分析如示意图 所示：
Brison绩效分析模型
风格资产配置分析
基于马科维茨 模型构建投组
在投组构建界面，用户可以选择选择单只或
者多只股票，设定Alpha值（初始为页面初
始日期之前一个月(22个交易日)股票的平均 回报），再设定投资者风险厌恶等级，进而 根据马科维茨的有效前沿理论，得出最优投 资组合的各个股票的权重。
基于马科维茨 模型构建投组
概述
本产品的主要价值，是为用户在投组分析过程中，提供基础的、初步的、 一致性的工具。http://qfrf.gtadata.com.cn:3449/#
市场因子
（22个）
复合因子
（13个）
宏观因子
（35个）
行为因子
（3个）
行业因子
（2个）
高频因子
（3个）
事件因子
（29个）
量化因子库 说明及查看
风控因子库 说明及查看
风控 因子
风险控制因子数据库 建立在基本面多因素 风险模型基础上，它 假设股票的收益可以 由一系列公共因子和 一个股票自身的残差 收益来解释，主要功 能是提供度量股票波 动率及股票间协方差 矩阵的有效方式。风 险因子包含两个类型 ：行业因子和风格因 子。
投组绩效很大程度上会受到投 资风格影响。本模型将分析投 组收益中有多少比例来自市场 大盘、中盘、小盘和投资风格 （成长或价值）。单期风格资 产配置和风格资产配置历史推 移如示意图所示：
Brison绩效分析模型
行业资产收益分析
分析投组收益主要来自哪些行 业，并计算投组在每个行业内 的超额收益率。行业资产收益 分析如示意图所示：
股票Z-score 得分
Z-Score模型源于纽约大学斯特恩商学院
教授、金融经济学家爱德华•阿特曼对美国
破产和非破产生产企业的观察创立，用以衡 量一个公司的财务健康状况，并对公司在2 年内破产的可能性进行诊断与预测。
股票Z-score 得分
案例 计算平安银行、民生 控股和陕国投A 3支 股票的Z-score得分 。
产品的流程和每个流程对应的功能如下： 因子数据提取
量化因子库说明及数据查看； 风控因子库说明及数据查看；
股票和因子筛选
多因子选股和回测； 因子区间回测； 股票Z-score得分；
构建投组
基于马科维茨模型构建投组；
产品流程及功能
投组风险和绩效分析
单因子风险分析；
Barra多因子绩效归因分析；
交易总数 平均盈利 平均盈利率 连续盈利的交易次数 连续亏损的交易次数 最大回撤 最大回撤时间 最大回撤结束时间
投组绩效 指标
计算结果示意图如下所示：
投组绩效 以权益曲线为例，将交易绩 指标 效指标绘制图表示意图如下
后续规划
功能模块1~8已在V1.0全部开发和测试工作将于5月下旬完成 ； V2.0版本已规划以下新增和改进功能：
基本指标
初始权益 期末权益 累计盈亏 累计收益率 年化收益率 年化超额收益率 手续费
常用绩效指标 盈利交易指标
盈利交易次数 胜率 总盈利 平均盈利 平均盈利率 夏普比例 盈利因子 索提诺比率 Omega比率 上侧风险 信息比率
全部交易指标
谢谢
Thank you!
深圳国泰安数据技术有限公司
Brison绩效分析模型
大类资产 绩效分析
Brison绩效分析模型，是基于 Brinson等人在1980年代发表的 论文，将投资组合的收益分为 超额资产配置收益、超额个股 选择收益、交互收益和基准收 益4个部分。 按照绩效分析时长，Brison模 型分为单期模型和多期模型。 运用多期归因分析模型，我们 将提供以下4个分析框架：
产品的流程和每个流程对应的功能如下： 因子数据提取
量化因子库说明及数据查看； 风控因子库说明及数据查看；
股票和因子筛选
多因子选股和回测； 因子区间回测； 股票Z-score得分；
构建投组
基于马科维茨模型构建投组；
产品流程及功能
投组风险和绩效分析
单因子风险分析；
Barra多因子绩效归因分析；
Brison绩效分析模型； 投组绩效指标。
多因子选股 和回测
多因子选股：根据所选指标，构建一个股票组合，计 算回验区间内股票的绩效指标。
因子选股页面，可以实现排名选股的策略
案例。即通过设定因子和各因子权重，构造
单因子或者多因子组合，得到加权后的因子 值，再根据所得值排序后，根据选定的多空 头的方向和分位点进行多空选股，每日进行 调仓，展示出投资组合主要的绩效指标，和 累积收益率变化情况。
多因子模型风险分析和基于 CAPM模型的单因子风险分析
风险控制模型分为两种。一种是从基本面多因子
模型出发，假定股票的回报可以由两部分构成，
一部分可以由因子暴露和因子回报计算得到，一 部分是残差回报，且股票间的残差回报应该是独 立的。另一种是基于CAPM模型，将投组的风险 分为两个部分，一是市场组合可以解释的部分， 一是残差部分。
多因子模型风险分析和基于CAPM模型的 单因子风险分析
案例 构建由武钢股份和东 风汽车组成的投组。 对2013/9/11当日进 行风险分析，得到以 上不同部分的风险值 。
Barra多因子 绩效归因分析
Barra模型常被一些国外学者和投资机构用来对投组的
风险和收益进行研究，它能将市场许多的信息进行综
合，得出对投组产生影响的公共因子，然后运用这些 公共因子进行风险预测和归因分析。本功能采用的因 子包括基本面因子和行业因子，其中10个基本面因子 为：交易回报因子、成长因子、相关性因子、价值因 子、杠杆因子、市值因子、价波动因子、流动性因子 、量波动因子、动量因子。
Barra多因子
绩效归因分析
案例 是构建由东风汽车、 中国国贸、首创股份 和上海机场组成的投 组，并分析其14个因 子的累计回报和收益 。分析周期为 20170711~201401 01。