處于投資者主體依然是大量散戶的中國股票市場中,我們更能體會到投資者情緒的變動及其他的非理性行為對于市場波動的巨大影響。從投資者的角度看,一方面,他們希望自己在投資時能克服人性的弱點,理性投資;另一方面,他們又希望能夠利用市場的非理性行為來構(gòu)建有效的投資策略,以獲取一定的超額回報。因此,通過構(gòu)建金融數(shù)理模型來尋找市場非理性機會的“量化投資”無疑成為了一個較好的投資方式。彌補了傳統(tǒng)主觀投資方式的倉位過于集中,交易信號模糊,交易執(zhí)行紀(jì)律性差等不足,量化投資能在較大程度上滿足投資者的訴求,從而越來越受到人們的認(rèn)可,可以說國內(nèi)量化投資的發(fā)展已成必然趨勢。本文從股票價格的聯(lián)動性研究與分析出發(fā),運用金融經(jīng)濟學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)理論從市場不同級別的聯(lián)動性角度來思考聯(lián)動性策略的構(gòu)建邏輯,最終得到了基于行業(yè)內(nèi)個股聯(lián)動性的量化投資策略,以期能給市場投資者及相關(guān)研究人員提供一定的借鑒。首先,本文介紹了聯(lián)動性分析的主要方法和量化投資的理論基礎(chǔ)。然后,構(gòu)建出了基于行業(yè)內(nèi)個股聯(lián)動性變化的異動指標(biāo),并以該指標(biāo)為基礎(chǔ)在線上量化投資平臺“米筐”上進行了策略的研究分析與歷史回測,得到了較好的回測結(jié)果。最后,對整篇文章的研究框架,策略的構(gòu)建及回測的結(jié)果分析進行了總結(jié),提出了本文的幾點不足之處,針對不足給出了策略的幾個改進方向,并且展望了量化投資在我國的美好發(fā)展前景。本文的創(chuàng)新點在于:不同于大多數(shù)聯(lián)動性研究的文章一樣把聯(lián)動性研究作為一種“事后”的市場與行業(yè)關(guān)系的分析研究,本文把聯(lián)動性的分析與量化投資策略結(jié)合起來,這種結(jié)合通常被用于“配對交易”策略的構(gòu)建;但又不同于基于“聯(lián)動性大小”的“配對交易”的套利投資策略,本文從“聯(lián)動性異動”的角度入手,構(gòu)建了以行業(yè)板塊為基礎(chǔ)的量化選股的多頭策略。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

?提的是“米筐”對于回測環(huán)境有非常優(yōu)秀的設(shè)定以真實地模擬回測日的當(dāng)天的情況，??其中包括：??ａ．?“動態(tài)復(fù)權(quán)”方式。以策略回測當(dāng)前日期為基準(zhǔn)進行前復(fù)權(quán)。??ｂ．基于成交量判斷買入的合理性�！懊卓稹辈辉试S買入當(dāng)天“漲停”的股票，不??允許賣出“跌停”的股票，而對于“市價單”，“米筐”還限制了交易的成交量（最??大為當(dāng)前時段成交量的２５°／。）以反映市場的有限流動性，所以對于大額資金的回測??可以使用“限價單”買入。??ｃ．盡量避免未來信息。對于回測中股票數(shù)據(jù)的獲取，如果你使用的是米框回測的??數(shù)據(jù)接口，將不能調(diào)用“未來數(shù)據(jù)”。??此外，“米筐”對于策略回測時間，基準(zhǔn)的選擇，傭金倍率的確定，日級回測或分??鐘級回測的選擇等常規(guī)回測的設(shè)置可以在策略編輯界面的右方直接修改，而不需要再??代碼中再進行編寫設(shè)置，如圖３－２所示：??＜?樹嫌》？？０?貨Ｍ?＝過洶嫌?［?ａＫｉＳｆ?＇Ｅｌ?ＳＷ?５３＊??

?＇ｔｔＭ＇，?＇〇〇??眺ｍＶ麗故＇＿．挪，補丨放／畫丨’（ｉＭｍｌ??圖３－３行業(yè)代碼獲取股票示例??行業(yè)代碼行業(yè)名稱??Ａ０１?：＾：業(yè)??Ａ０２?木木、Ｉ?ｋ??ＡＯ?３?畜牧業(yè)??Ａ〇４?貓、Ｉ?ｋ??ＡＯ?５?農(nóng)、韋木、坪女、＾月艮Ｈ??ｏｏｅ?子干多艮牙口?先Ａ：Ｊ＿ｋ??Ｂ０７?由芣口?Ｋ子干??？０８?黑色金屬礦采選業(yè)??ＢＯＱ?有色金屬礦釆選業(yè)??〇?與巨石廣：５ＲＨ??Ｂ?１?１?開采輔助活動??Ｂ?１?２?其他采礦業(yè)??０＊１３?農(nóng)畐ｉｊ食品力口?丁、Ｉｋ??Ｃ１４?食品制造業(yè)??圖３－４部分行業(yè)二級分類的名稱與代碼??我們選用行業(yè)的二級分類是因為一級分類過于寬泛，難以反映股票所代表公司的基??本屬性，而三級行業(yè)分類又過于精細(xì)，使得每個板塊里面的股票過少，難以進行聯(lián)動??性的分析。二級行業(yè)一共有９０個分類，每個分類中至少有１０只以上的股票，平均的??股票數(shù)量為３０只左右，對于我們的研究分析與策略選股較為合適。而且其９０個行業(yè)??類別也與全球行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)中所確定的６７個行業(yè)分類數(shù)量較為接近。??３．?３聯(lián)動性策略回測實現(xiàn)??前一章中，我們已經(jīng)對聯(lián)動性策略的指標(biāo)構(gòu)建與選股過程進行了闡述，現(xiàn)在我們在??“米筐”上對整個策略進行回測分析，在此之前，我們先來對回測另外的一些細(xì)節(jié)作??說明：??２２??

根據(jù)聯(lián)動異動指標(biāo)構(gòu)建與選股的流程步驟，結(jié)合上述回測的一些條件設(shè)置，我們可??以使用“米筐”的回測框架進行策略回測，代碼見附錄Ａ：??基于此代碼，我們得到了聯(lián)動性策略的回測結(jié)果。圖３－５給出了聯(lián)動性異動策略的??投資組合的凈值表現(xiàn)（紅線為策略收益，藍(lán)線為基準(zhǔn)收益，黃線為超額收益，下同），??在２０１２年１月至２０１８年１月的整個策略回測期內(nèi)，組合的累積凈值收益為１５７．７４％，??年化收益為１７．?０８％。組合相對于基準(zhǔn)滬深３００指數(shù)的累積超額收益為８５．?９０％，年化超??額收益為７．６５％．凈值累積收益的最大回測發(fā)生在２０１５年下半年的股災(zāi)期間，回撤幅度??為?２６．?５２％．??１項；月５月！年錢?．饑，．纖嚙齒：．工⑶?．Ｕｍ－ＩＨＳ?！鹋－歸??臟目??￡?ｚｚ??挪??圖３－５投資組合凈值表現(xiàn)??表３－６給出了量化策略的各風(fēng)險測度指標(biāo)。從指標(biāo)中我們看出夏普比率與信息比率??均為正，表明承擔(dān)額外風(fēng)險的確能給我們帶來額外收益。???表３－６風(fēng)險測度指標(biāo)???夏普比率?信息比率?最大回撤??０．?８０９０?０．?２８２５?２６．?５２％??２３??
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本文編號：2851834