【摘 要】
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量化投资是通过构建数学模型,使用软件进行编程从而来快速处理分析大量数据,选择出最优解从而进行投资的一种方式。其包含了经济学,统计学,数学,计算机学等等学科的知识。阿
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量化投资是通过构建数学模型,使用软件进行编程从而来快速处理分析大量数据,选择出最优解从而进行投资的一种方式。其包含了经济学,统计学,数学,计算机学等等学科的知识。阿尔法收益是指超额收益,即投资组合的收益率高于市场收益率的部分。该收益十分客观,且相对独立,与市场的走势的联系并不紧密,想要获取阿尔法收益的策略称之为Alpha策略。本文中讨论了两种主流Alpha策略在我国市场的有效性。第一是基本面Alpha策略,该策略中阿尔法收益的产生来自于良好的基本面指标,即企业的自身价值。第二是动量Alpha策略,该策略中阿尔法收益的收益来自于动量效应,即行为金融学中不理性行为产生的后果。本文中通过实证分析来分析两种策略在我国市场的有效性,使用的数据是2011年至2017年沪深300成分股的基本面指标数据以及股票的收益率,最终证明了动量Alpha策略和基本面Alpha策略在我国市场的有效性。紧接着,本文通过对动量Alpha策略和基本面Alpha策略两种策略的固有弊端的分析对Alpha策略的优化。首先先使用基本面Alpha策略选择一定数量的股票,设定其为股票池,接着,使用动量Alpha策略在该股票池中选择股票构建投资组合,并进行动态调整。该优化主要是为了使Alpha策略既满足量化投资的条件,也可以降低Alpha策略的失误率。通过使用2011年至2017年沪深300成分股的数据进行实证,证明了优化后的Alpha策略也可以获得阿尔法收益,并且对于稳定阿尔法收益也有帮助。此外,本文还利用优化后的Alpha策略模拟构建了一支Alpha基金,并与市场上的同类基金收益率进行对比,发现优化后的Alpha策略存在应用意义。最后,本文总结了文章的实证结果并提出了两个建议。
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