【摘 要】
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股票市场是一个“高风险、高收益”的领域,加之我国股票市场复杂多变的特征,仅仅利用传统投资难以获得稳定的收益。而如何有效地规避风险,从繁多的股票中筛选出未来具有超额收益的股票,是投资者一直以来关注的问题。在此背景下,基于数学模型的统计分析结果设计交易策略,可有效降低投资决策行为中由人类共性偏差以及非理性主观因素等导致的投资风险。本文运用排序打分法筛选有效因子,建立了层次分析法赋权模型,设计了基于沪深
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股票市场是一个“高风险、高收益”的领域,加之我国股票市场复杂多变的特征,仅仅利用传统投资难以获得稳定的收益。而如何有效地规避风险,从繁多的股票中筛选出未来具有超额收益的股票,是投资者一直以来关注的问题。在此背景下,基于数学模型的统计分析结果设计交易策略,可有效降低投资决策行为中由人类共性偏差以及非理性主观因素等导致的投资风险。本文运用排序打分法筛选有效因子,建立了层次分析法赋权模型,设计了基于沪深300成分股的多因子量化策略。本文利用2010年1月1日到2016年12月31日沪深300成分股的历史数据,以IC均值、IR值、排列单调性和超额收益作为因子有效性的衡量标准,采用打分分组法对估值、成长、盈利、资产结构、技术、规模及一致预期这7大类共24个候选因子进行有效性检验,最终筛选出9个有效因子,分别是市盈率、当日换手率、净利润增长率、市净率、经营现金流量增长率、当日成交量、一致预期净资产收益率、营业收入增长率以及一致预期净利润。在此基础上,本文构建了基于层次分析法的多因子赋权模型,并选取沪深300成分股2017年1月1日到2019年12月31日的历史数据,对比了等权重赋权和层次分析法赋权的模型运行效果。结果表明,层次分析法赋权优于等权重赋权方法。最后,本文利用层次分析法赋权模型,设计了基于沪深300成分股多因子量化策略。在策略设计过程中,基于风险分散原理,计算了个股仓位与组合风险的函数关系,对策略的相关参数进行了调优操作,包括股票调仓排名、股票行业分布限制、止损止盈。此外,本文在考虑策略调仓的价格冲击情况下,基于对策略历史成交数据的统计,研究了策略资金规模与个股仓位的对应关系。限制股票调仓交易金额不超过当日成交金额的1.5%,建立了资金规模和个股仓位的函数关系式。回测结果表明,本文的因子选股模型和量化策略能够获得稳定的阿尔法,对于广大投资者具有一定的参考价值,有利于培育价值投资理念,提高投资管理水平。
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