量化策略设计及实战应用

Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
（1）市场风险
������������= ������������- ������������
市场风险是指大盘走势变化所引起的不确定性。 简单来说，就是大盘波动导致个股也跟着波动的风 险。比如表现比较好的公司，其股票价格却伴随着 大盘下降了，或者表现不怎么好的公司，股价却跟 着牛市上涨了
认为市场上涨；市场下跌时，将出现 套牢或是亏损的情况；
12
量化投资的优点
量化投资的挑战
硬件故障
策略调整灵活度
• 电脑的硬件故障会导 致自动化系统出现无 法完成预期的投资活 动的情况，这也属于 量化投资不可控风险。
• 基于历史测试的数量化投 资策略，在情势变迁时， 有时无法像人那样做出灵 活的调整。
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
（3）账面市值比风险 ������ ������������������ = ������ ������������ − ������(������������)
账面市值比就是账面的所有者权益除以市值（下简称 B/M）。账面市值比风险描述了公司的额外财务困境风险， 说明市场上对公司的估值比公司自己的估值要低。
多因子模型基本理论
资本资产定价模型（CAPM） 套利定价模型（APT） Fama-French三因素模型
什么是因子？
➢ 因子就是指标或者特征, 如PE、PB、5日均线等。因子选股模型就是通过分析各 个因子与股票表现（收益率）之间的关系而建立的一套量化选股的体系。
更直观的理解多因子选股体系：以赛马运动为例
➢ 量化投资在国内刚起步，国内的量化私募以股票量化、股票多空、股票市场中性、 套利等策略为主。截至2016年底，纳入统计的量化私募基金产品规模约在2816亿 元左右，占总规模的10.18%。
量化投资交易平台
量化投资&传统投资
量化投资与传统投资
相同点
本质相同，都 是基于市场非有 效或是弱有效的 理论基础。
因子选股的原理
怎么判断单个因子是否有效绩如下，那该因子（爆发 力）是否有效？
现在有6只股票，它们的“PE”排名及 对应的下一个月收益率如下，那该因 子（PE）是否有效？
所以，因子值与收益率之间的相关性（称为信息系数IC）是衡量因子有 效性的重要指标，通常大于0.03，就认为该因子有效。
量化投资常见策略
➢配对交易策略
基本原理：寻找两只价格走势相关的股票进行配对，两只股票的价差长期看在固定
的水平内波动。如果价差暂时地超过或低于长期水平，则可买入偏低者、卖出偏高者， 待价差恢复，赚取利润。
量化投资常见策略
➢Alpha策略
基本原理：Alpha策略就是买入一组未来看好的股票，然后做空相对应价值的期货
16
量化投资的主要内容
股指期货套利
商品期货套利
期现套利 跨期套利
跨市场套利 跨品种套利
利用商品期货市场（股指期货市场）存在的不合理价格，实 现期现、跨期、跨市场、跨品种套利等。
量化投资常见策略
➢配对交易策略
基本原理：寻找两只价格走势相关的股票进行配对，两只股票的价差长期看在固定
的水平内波动。如果价差暂时地超过或低于长期水平，则可买入偏低者、卖出偏高者， 待价差恢复，赚取利润。
量化选股
量化择时
统计套利
数量化方法选择股票 组合，包括基本面选股、 市场行为量化选股。 常用的方法：公司估 值法、趋势法、资金法。
对宏观、微观指标 的量化分析判断大势 走势。 利用数据模型判断 大盘的高点低点，从 而进行波段交易。 是量化投资中难度 最大的一个策略。
利用证券价格的历 史统计规律构建资产 组合
常见因子
1.BETA因子 包括：beta250（利用个股收益率序列和沪深 300 指数收益率序列进 行一元线性回归，益率序列 长度取 250 交易日 ） 2. 动量类因子 包括：最近一个月收益率 、最近两个月收益率等 3.规模类因子 包括: 总市值，流通市值等 4.盈利类因子 包括: 净资产收益率ROE、总资产报酬率ROA、销售毛利率、销售净利 率 5.波动因子 包括: 前一个月的波动率，前一个月的振幅 6.成长类因子 包括: 营业收入同比增长率、营业利润同比增长率等 7.估值类因子 包括: 市盈率（TTM），市净率，市销率，市现率，企业价值倍数等 8.杠杆类因子 包括：现金比率、流动比率等 9.流动性因子 包括：近一个月换手率、近两个月换手率等
Fama 把市场里面的所有股票按市值排序，然后等分 成三份：第一份是大市值股票，第二份是中市值股票，第 三份是小市值股票。记大市值股票的平均期望收益率为 E(rS)，小市值股票的期望收益率为E(rB)。
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
代码功能： 获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月的市值风险
这段时间里面收益率偏低（因此股价也偏低）， 而根据有效市场假设，偏离在未来要涨回来的。
Fama-French 因子模型
FF三因素模型的应用 （2） 策略代码
设定一个调仓频率T和样本长度S
取沪深300成分股的三因子数据
对因子数据通过模型进行回归分析， 计算出每个股票在过去S天里的α
买入α最小的N（N=10）支股票 即可
买入α最小的N（N=10）支股票 即可
Fama-French 因子模型
回测结果 回测基于国信聚宽平台，2015年01月01日至2015
年6月1日进行回测，策略表现如下图所示。期间策略收益 率73.05%，策略收益远远优于基准收益
常见因子
广义上而言，任何可以量化的信息，均可以构成因子
常见的三种因子形式： 1. 宏观经济因子模型：比如通货膨胀率、利率等指标 2. 基本面因子模型：比如分红比例、估值水平、成长 性、换手率等指标 3. 技术面因子模型：比如MACD、KDJ等
资金容量上限
• 任何一种投资策略在 一个单独的投资管理 人手中使用时的有效 性是有其上限的，要 充分考虑市场冲击和 互动。接近和超过上 限时，在设计和运用 数量化投资时要明确 该种方法的边界在哪 里。
目录
1 2 3 4
量化投资简介 量化投资的主要内容 多因子模型体系 多因子模型开发实例
量化投资的主要内容
合约，构建多空策略，对冲市场风险。
量化投资常见策略
➢Alpha策略
量化投资常见策略
➢指数增强策略
基本原理：结合了被动与主动投资，在被动地追踪指数表现的同时，通过一系列的
方法，力图取得超越指数的表现。
量化投资常见策略
➢指数增强策略
目录
1 2 3 4
量化投资简介 量化投资的主要内容 多因子模型体系 多因子模型开发实例
Fama和French(1992)提出了三因子模型，分别从市 场风险、市值风险以及账面市值比三个方面对股票收益率 进行分析。
Fama-French 因子模型
FF三因素模型的主要内容 具体形式：
Ri = ai + biRM + siE(SMB) + hiE(HML) + ei
其中， ������i、RM 分别表示股票i和市场相对于无风 险收益率Rf的超额收益。E(SMB) 表示小市值公司相对 大市值公司股票的期望超额收益率 E(HML) 则是高 B/M 公司股票比起低 B/M 的公司股 票的期望超额收益
有效的因子=有效的区分度
怎么判断多个因子是否有效呢？
因子打分的过程
多因子模型构建步骤
国信iQuant平台
https:///
使用国信iQuant平台进行单因子分析
使用国信iQuant平台进行单因子分析
使用国信iQuant平台进行单因子分析
使用国信iQuant平台进行单因子分析
量化投资的起步
量化投资的繁荣
量化投资的发展
量化投资目前的规模
➢ 截至2016年底，全球对冲基金管理资产规模达到3.01万亿美元，几乎等于国内A 股深市总市值；
➢ 2017年5月，美股对冲基金已达成27%的美股交易量，首次超过了传统资管公司、 银行等其他类型的机构投资者。
量化投资在国内
量化投资在国内
计算方法和市值风险计算方法类似。
Fama-French 因子模型
2.3 三个因子的具体介绍
代码功能： 获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月的账面市值比风险
Fama-French 因子模型
FF三因素模型的应用 （1）策略思想
取沪深300成分股过去S天的三因子数据，在调仓 日对因子数据通过FF三因子模型进行回归分析， 计算出每个股票在过去S天里的α
根据FF三因子模型，将三个因子数据作为自变量， HS300成分股相对无风险收益的超额收益作为因 变量，进行多元线性回归，得到残差α
Fama-French 因子模型
FF三因素模型的应用 （1）策略思想
买入α最小的N（N=10）支股票 根据CAPM理论，α的长期均值应该是0 如果对于某个时期的股票，回归得到α <0，说明
不同点
传统投资依赖 公司调研和个人 经验及主观判断； 量化投资依靠 数理模型及模型 的不断优化实现 投资理念。
3量.1化量投化资投与资传V统S投传资统的投区资别
科学投资；用数学公式统计历史规律，建 立数学模型；充分统计数据，坚决避免主
观判断，相信科学
计算机实际监控海量数据； 可同时监控多个品种（股票、期货、期权 等），不易受外界因素干扰；
使用国信iQuant平台进行单因子分析
目录
1 2 3 4
量化投资简介 量化投资的主要内容 多因子模型体系 多因子模型开发实例
Fama-French 三因子模型
FF三因素模型的建立
资本资产定价模型（CAPM）问世以后，很多学者就 在有效市场假说条件下对其进行了实证检验，许多影响股 票收益的其他因素陆续被发现。
通过对历史数据进行检验，确定策略在各 个行情因素下有效运行；对未来策略的有
效性提供有力的参考依据；
市场中性策略；不受大盘涨跌影响， 牛熊市皆可能赚钱；
投资性质 操作模式 策略验证 投资方向
良好的盘感和经验积累能够带来超额 收益；投资是一门艺术
人工盯盘； 受到时间精力影响；
传统投资策略只能通过未来的实际操 作进行有效性验证； 无法通过历史数据检验策略有效性；
设定一个调仓频率T和样本长度S
取沪深300成分股的三因子数据
对因子数据通过模型进行回归分析， 计算出每个股票在过去S天里的α
买入α最小的N（N=10）支股票 即可
Fama-French 因子模型
FF三因素模型的应用 （2） 策略代码
设定一个调仓频率T和样本长度S
取沪深300成分股的三因子数据
对因子数据通过模型进行回归分析， 计算出每个股票在过去S天里的α
Fama-French 因子模型
FF三因素模型的应用 （2） 策略代码
设定一个调仓频率T和样本长度S
取沪深300成分股的三因子数据
对因子数据通过模型进行回归分析， 计算出每个股票在过去S天里的α
取沪深300成分股三因 子数据
买入α最小的N（N=10）支股票 即可
Fama-French 因子模型
2.4 FF三因素模型的应用 （2） 策略代码
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍
代码功能： 获取HS300在2018.6.4-2018.7.1这一个月相对于
无风险收益率的超额收益
Fama-French 因子模型
三个因子的具体介绍 （2）市值风险
������ ������������������ = ������ ������������ − ������(������������)
量化策略设计及实战应用
目录
1 2 3 4
量化投资简介 量化投资的主要内容 多因子模型体系 多因子模型开发实例
量化投资是什么？
➢ 量化投资就是将人的投资思想规则化、变量化、模型化，形成一整套完整、科 量化的操作思路，这套操作思路可以用历史数据加以分析验证，并在交易的执行 阶段可以选择使用计算机自动执行