【摘 要】
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多因子选股模型作为量化投资策略的重要方法,在选股因子的时效性以及应对风险的择时能力方面存在较多的问题。一方面因子有效性需要在新的市场环境下被进一步验证,另一方面,多因子选股模型在强调改进选股因子的同时缺少对大盘风险的考虑,导致大部分模型虽具备较强的选股能力,但择时能力较弱。因此本文在考虑因子时效性的前提下对传统的多因子选股模型进行择时优化。本文通过利用文本挖掘手段抓取沪深300指数股吧的实时发帖,
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多因子选股模型作为量化投资策略的重要方法,在选股因子的时效性以及应对风险的择时能力方面存在较多的问题。一方面因子有效性需要在新的市场环境下被进一步验证,另一方面,多因子选股模型在强调改进选股因子的同时缺少对大盘风险的考虑,导致大部分模型虽具备较强的选股能力,但择时能力较弱。因此本文在考虑因子时效性的前提下对传统的多因子选股模型进行择时优化。本文通过利用文本挖掘手段抓取沪深300指数股吧的实时发帖,构建金融专属词典并运用文本语义分析构建了个人投资者日度、周度、月度的情绪指标,研究了其对股市收益的预测效应。研究发现,日度个人投资者情绪能正向预测当期股票市场状况,周度个人投资者情绪能正向预测当期股票市场状况、反向预测下一期股票市场状况,月度个人投资者情绪能反向预测下一期股票市场状况。将个人投资者情绪高于均值与两个标准差的和或低于两值之差的所处月份设定为可能存在高波动的区间,得到在2016年1月、2018年2月、2018年6月、2019年5月以及2021年7月进行规避,即提前一个调仓期进行平仓操作。将每期沪深300成分股作为样本股票池,选择2010年1月至2021年11月的样本股票因子月度数据,利用Python进行单因子检测,具体包括:引入102个候选因子构建因子库,对样本数据进行数据预处理,即异常值、标准化、市值行业中性化处理,通过IC法、回归法检验、分组测试法对因子进行检验,在剔除冗余因子后,利用筛选出的因子建立多因子选股模型。以沪深300指数作为基准组合,通过Python自主编写回测模块,通过对比分析策略与基准组合的各项指标,发现构建的多因子选股模型相较于基准组合能够获得较高的超额收益,但在风险指标上表现较差。为进一步优化策略的风险指标,将个人投资者情绪指数作为择时策略引入多因子选股模型,回测表明,引入个人投资者情绪指数作为择时策略能够显著优化多因子选股策略的各项指标,其中年化超额收益达到16.6%。最后对该策略进行了样本外、换仓周期及开调仓延时检验,结果表明该策略在熊市时有较好表现,延时检验应注意月初及年末效应,策略参数的设置应按投资者对回测指标的偏好程度及对市场行情把握进行设定。
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