【摘 要】
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量化投资最早可追溯至上世纪五十年代,至今已有六十多年的历史。随着计算机技术和大数据技术的飞速发展,量化投资再次成为了当下投资界的热点。量化投资主要分为量化选股、量化择时、股指期货、商品期货、统计套利、资产配置等六种类型。本文主要的研究工作将集中在量化择时和量化选股这两部分。量化择时能够预测股票市场的未来走势,为投资者做出投资抉择提供行情信息,而量化选股则能为投资者筛选出上涨几率最大的股票,获取稳定
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量化投资最早可追溯至上世纪五十年代,至今已有六十多年的历史。随着计算机技术和大数据技术的飞速发展,量化投资再次成为了当下投资界的热点。量化投资主要分为量化选股、量化择时、股指期货、商品期货、统计套利、资产配置等六种类型。本文主要的研究工作将集中在量化择时和量化选股这两部分。量化择时能够预测股票市场的未来走势,为投资者做出投资抉择提供行情信息,而量化选股则能为投资者筛选出上涨几率最大的股票,获取稳定的回报。将两者结合起来,能够为投资者提供一种低风险,收益稳定的投资决策。本文聚焦于2010年至2018年的中国A股市场,构建基于SVM算法的量化择时模型和基于XGBoost的量化多因子选股模型,并将两个模型综合起来,形成量化投资综合策略,希望能通过该策略,获得稳定的超额投资收益。在此之外,本文首次引入因子IV值进行特征筛选。IV值主要用于在风控模型中评估变量的预测能力,进而进行特征筛选,而在量化投资领域,目前还没有学者使用过IV值进行特征筛选。本文首次将IV值引入量化投资中,筛选有效因子,能够提高有效因子的解释能力,使得模型更加直观,易于理解。实证表明,通过计算特征的IV值,在特征筛选上更具优势,能够有效的提高模型的性能,提高预测准确率,因此,在建模过程中使用IV值进行特征筛选具有较高的可行性和有效性。而基于量化择时和量化多因子选股的量化投资策略在2018年1月2日至2018年12月28日的回测检验中,共获得33.10%的超额收益率,34.20%的超额年化收益率,远远高于同期的基准（沪深300指数）收益。这表明,基于SVM择时和XGBoost多因子选股的量化投资综合策略是可行且有效的。相比起传统的量化多因子选股模型,当行情较差时,加入了量化择时的多因子选股模型将更具优势。因此,本文构建的量化投资综合策略能为投资者获取超额回报提供一定的参考依据。
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