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大数据提升了多因子模型定价能力吗?——基于机器学习方法对我国A股市场的探究

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系统工程理论与实践 2022年第8期42卷 2037-2048页

作者：姜富伟薛浩周明中央财经大学金融学院中国人民大学财政金融学院

本文采用惩罚线性回归方法和主成分分析等多种机器学习算法,充分挖掘我国A股上市公司财务基本面大数据信息,尝试构建我国资本市场的简约的多因子定价模型.研究发现:我国A股市场中,主成分作为定价因子的表现要优于特征因子;在缩减定价因... 详细信息

本文采用惩罚线性回归方法和主成分分析等多种机器学习算法,充分挖掘我国A股上市公司财务基本面大数据信息,尝试构建我国资本市场的简约的多因子定价模型.研究发现:我国A股市场中,主成分作为定价因子的表现要优于特征因子;在缩减定价因子个数方面,弹性网络方法的表现要略优于LASSO.此外,惯性类、交易摩擦类以及估值与成长类因子的贡献较大,说明虽然我国资本市场不够完善,市场参与者交易习惯有待提高,但也体现了市场不断完善且有效的一面.本文方法构建的多因子模型优于主流的定价模型.本文将机器学习方法引入到资产定价模型的构建,实现了对高维财务基本面数据的降维和变量选择,构建了我国A股市场多因子资产定价模型,并给出经济学解释.文章从大数据和机器学习的角度为我国A股市场资产定价提供了新思路,明确了各个定价因子在多因子模型中的贡献,有助于理解我国资本市场特点,为解决高维财务基本面数据问题提供了适用于我国资本市场的方法.

关键词：资产定价多因子模型大数据机器学习金融科技

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A股市场的时变多因子模型

西南大学学报（社会科学版） 2022年第6期48卷 137-152页

作者：王熙吴非黄德金陈仪向桢北京大学经济学院北京100871 中信建投证券北京100000 中国人民大学数学学院北京100872

为了及时监测我国股票市场的驱动因素,本文识别出了A股市场上有效的时变定价因子。基于2005-2020年我国A股市场数据,构建了47个定价因子,并使用市值加权调整的自适应LASSO算法,首次在多因子定价框架下实现了时变多定价因子的实时估计。... 详细信息

为了及时监测我国股票市场的驱动因素,本文识别出了A股市场上有效的时变定价因子。基于2005-2020年我国A股市场数据,构建了47个定价因子,并使用市值加权调整的自适应LASSO算法,首次在多因子定价框架下实现了时变多定价因子的实时估计。本文发现:1)我国A股市场存在显著的风格变迁特性;2)对于A股市场,最有效的五个因子为:市场因子、税收因子、市盈率因子、规模因子和速动因子;3)相对于PCA、Elastic Net、普通LASSO和WLS算法,基于市值加权自适应LASSO的多因子模型能更准确地预测A股市场上个股收益的横截面差异。

关键词：实证资产定价多因子模型自适应LASSO

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“大家”的英语非人称对应策略分布及其多因子模型构建

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西安外国语大学学报 2022年第3期30卷 28-34页

作者：潘正华王义娜北京航空航天大学外国语学院三峡大学外国语学院

人称代词“大家”具有典型的非人称代词特点。基于平行语料库对其英语对应策略及其影响因素进行考察发现,其对应偏好为:集合NP>they>零对应>every+>we>动名化>you>one,其中非人称代词策略并不占绝对优势。使用R语言软件对上述对应策略... 详细信息

人称代词“大家”具有典型的非人称代词特点。基于平行语料库对其英语对应策略及其影响因素进行考察发现,其对应偏好为:集合NP>they>零对应>every+>we>动名化>you>one,其中非人称代词策略并不占绝对优势。使用R语言软件对上述对应策略分布的影响因素进行多元逻辑回归分析,拟合出影响策略选择的最优模型为:语言来源+量化+真实性+宾语性,各因素间没有交互作用:以对应策略every+为参照项,语言来源对you、集合NP、动名化及零对应的选择有显著影响,量化对we,they及you的选择有显著影响,真实性对they和we的选择有显著影响,宾语性只对集合NP的选择有显著影响。可以预测:英语非人称代词策略的选择主要受到量化和真实性影响。

关键词： “大家” 人称代词非人称策略量化真实性多因子模型

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多因子模型与ICAPM的一致性 ——基于中美两国股票市场的证据

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多因子模型与ICAPM的一致性 ——基于...

作者：李嘉隆厦门大学

学位级别：硕士

任何多因子模型是否都可以被解释为跨期资本资产定价模型（ICAPM）的变体一直都是资产定价理论有关研究的热点。ICAPM对状态变量和因子的时间序列和横截面行为进行了限制。如果一个状态变量预测投资机会在时间序列回归中的正（负）变化... 详细信息

任何多因子模型是否都可以被解释为跨期资本资产定价模型（ICAPM）的变体一直都是资产定价理论有关研究的热点。ICAPM对状态变量和因子的时间序列和横截面行为进行了限制。如果一个状态变量预测投资机会在时间序列回归中的正（负）变化,那么它的新息（innovation）应该在各自多因子模型的横断面检验中获得正（负）风险价格。其次,市场风险价格必须在经济上被合理地解释为相对风险规避系数的估计值。本文运用1967年7月到2016年12月的美国股票市场数据以及2007年7月到2018年10月的中国股票市场数据,研究在股票横截面上暴露于状态变量的风险溢价是否与这些变量在时间序列中预测宏观经济活动的方向具有一致性。结果发现了多因子模型在实证上都相当好地解释了投资组合的平均超额回报,并且中国两国的数据均证实了在股票横截面上暴露于状态变量的风险溢价是与这些变量在时间序列中预测宏观经济活动的方向是一致的。这一发现表明,投资者最终关注的是商业周期风险,因此需要对包含系统性经济信息的变量给予风险溢价。

关键词：资产定价跨期资本资产定价模型多因子模型

基于多因子模型和多臂赌博机算法的投资组合策略

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基于多因子模型和多臂赌博机算法的投资组合策略

作者：孙雨山东大学

学位级别：硕士

投资组合选择是量化投资领域的一个基础研究问题,其含义是科学地分配一组资产的资金投入比例。随着机器学习技术的发展,作为其重要分支的在线学习算法得到了更广泛的应用,通过在线学习算法选择投资组合逐渐成为一个重要的研究方向。同时... 详细信息

投资组合选择是量化投资领域的一个基础研究问题,其含义是科学地分配一组资产的资金投入比例。随着机器学习技术的发展,作为其重要分支的在线学习算法得到了更广泛的应用,通过在线学习算法选择投资组合逐渐成为一个重要的研究方向。同时,随着我国的经济实力不断增强,股票市场的流动性和活跃性不断提高,股票市场的信息也变得越来越庞杂。在这种情况下,吸纳更多市场和上市公司的信息、利用在线学习算法构建投资组合策略具有越来越重要的现实意义。多臂赌博机算法是在线学习领域的一类重要算法。Shen等人[28]利用多臂赌博机算法构造了一个投资组合策略,取得了比等权组合更多的累计收益。在其研究的基础上,本文以沪深300成分股和上证50成分股为实证对象,通过多因子模型预测股票收益率及其协方差矩阵,旨在吸纳上市公司特征信息,并在计算协方差矩阵时考虑了因子收益率在时序上的相关性,对其进行了 Newey-West调整。此外,本文还利用效率和稳定性更高的KL-UCB算法对策略进行了改进。具体而言,首先,本文对63个因子进行了因子IC分析和收益率分析,初步确定了有效因子,将同类别内Spearman相关系数超过0.7的因子进行IC加权合成,形成最终有效因子;利用移动均值模型预测了股票收益率,利用Barra模型估计了其协方差矩阵。其次,将协方差矩阵分解为系统性风险部分和特质性风险部分,分别通过UCB算法按照夏普比率选择最优投资组合,将其合成和调整后得到最终权重向量。最后,为进一步提高策略的累计收益率,将历史信息纳入KL-UCB算法并对其进行适应策略的调整,重新计算最优投资组合,进而形成了基于多因子模型和KL-UCB算法的投资组合策略。回测结果表明,相比于沪深300指数、上证50指数及其各自的等权组合,利用KL-UCB算法改进后的策略能够显著地提高夏普比率和累计收益率,且能够将最大回撤率控制在20%以内,证明了策略能够在控制住最大损失的前提下获得较高的累计收益率。其次,改进后的基于KL-UCB算法的策略的累计收益率在回测区间内几乎可以保持领先,说明策略能够稳定地获取收益。因此,本文证明了多因子模型与多臂赌博机算法结合的投资组合策略的合理性,也证明了基于KL-UCB算法的投资组合策略在中国股票市场的有效性。

关键词：投资组合多因子模型多臂赌博机在线学习

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基于多因子模型的可转债量化投资策略研究

基于多因子模型的可转债量化投资策略研究

作者：王晨安徽大学

学位级别：硕士

2017年之前,我国可转债市场发展一直比较缓慢,很少有上市公司选择发行可转债来进行再融资,因而整个市场存量规模小,存量只数也较少。2017年,定增的收紧和规则的修改使可转债市场迎来扩容的黄金窗口期。自2017年9月以来,可转债市场快速发... 详细信息

2017年之前,我国可转债市场发展一直比较缓慢,很少有上市公司选择发行可转债来进行再融资,因而整个市场存量规模小,存量只数也较少。2017年,定增的收紧和规则的修改使可转债市场迎来扩容的黄金窗口期。自2017年9月以来,可转债市场快速发展,存量数目与存量规模持续上升。截至2021年12月底,沪深两市可转债存量数目近400只,合计规模近7000亿。可转债存量数目的增长让我们得以把股票量化研究常用的多因子模型应用到可转债上。本文的研究目的在于将多因子模型应用于可转债,对预测可转债收益率的因子进行挖掘,并构建基于多因子模型的量化投资策略。本文首先从转债和正股两方面引入45个候选因子构建因子池,且在将正股因子引入转债多因子研究之前,对正股收益率和转债收益率在横截面上的相关性进行检验,结果表明两者相关性较高,可以将正股因子引入到可转债的多因子研究当中。在构建因子池之后,本文对样本进行筛选并对因子数据进行预处理,处理之后选择信息系数(IC)法对候选因子进行检验,并结合指标评判候选因子是否是有效的因子,之后进行大类因子分析,对同一类的因子进行合成或者从中选择表现最好的因子。最后,本文选择转债合成因子、估值合成因子、20日收益因子和5日与120日换手率均值之比因子作为最终的有效因子。在得到有效的因子后,本文采用打分法构建可转债的多因子模型,并以此构建量化投资策略。由于转债市场的存量只数在不断增多,本文在研究中每种策略均考虑两种持仓方式,分别构建固定数目和动态数目两个投资组合。在样本内回测期,本文基于多因子模型构建的量化策略相比基准有着更好的表现,其中IC均值加权策略和IC＿IR加权策略表现优于等权策略,且动态数目组合构建的策略表现要优于固定数目组合构建的策略。在样本外回测期,等权策略没有跑赢基准。而IC均值加权策略和IC＿IR加权策略在样本外表现仍旧优异,且固定数目组合构建的策略表现优于动态数目组合构建的策略。考虑到市场当前的发展状况,本文认为固定数目组合构建的IC均值加权策略和IC＿IR加权策略更适合可转债市场上的投资者,且与转债基金的对比结果也证明策略是有效的,可以为投资者提供参考,有助于他们理性投资。

关键词：可转债多因子模型因子筛选量化投资

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基于多因子模型的FOF产品构建策略研究

基于多因子模型的FOF产品构建策略研究

作者：付俊杰华东政法大学

学位级别：硕士

近年来,我国通过基金理财的人数大大增加。2021年,公募基金数已超过9000只,对于投资者而言,从中挑选出符合自身需求的基金并不容易,而FOF基金可以解决这一难题,FOF基金能够通过资产配置有效分散风险。但从现实来看,国内公募FOF处于起步... 详细信息

近年来,我国通过基金理财的人数大大增加。2021年,公募基金数已超过9000只,对于投资者而言,从中挑选出符合自身需求的基金并不容易,而FOF基金可以解决这一难题,FOF基金能够通过资产配置有效分散风险。但从现实来看,国内公募FOF处于起步阶段,依旧存在较多问题,如FOF基金经理定位模糊、缺乏有效基金筛选方法等。因此,本文借鉴多因子量化模型并结合资产配置理论来构建FOF产品,通过FOF的业绩表现来检验多因子模型用于选基以及构建FOF的有效性。本文选取2015年至2017年Wind五年评级为五星的混合型开放式基金作为基金池用于筛选子基金。基金筛选的重点在于因子选取,以往文献主要集中于基金产品收益风险类因子,本文扩大筛选范围,并从基金公司、基金经理、基金产品维度选取因子,并对因子进行有效性检验,得到有效因子及最优权重。再通过综合评分选出每季度持仓基金,最后将各季度持仓基金通过风险平价策略进行配置,完成对FOF产品的构建。本文将FOF产品在2018年至2020年进行业绩回测及比较,在扣除各种费用后其业绩表现为:年化收益率为16.39%;最大回撤为-10.31%;年化夏普比率为1.59。通过业绩比较发现:FOF产品业绩整体优于公募FOF市场平均业绩;在最大回撤及夏普比率上相比公募基金平均表现也有较大优势。通过实证结果表明本文基于改进因子的多因子量化模型以及风险平价策略构建FOF产品是有效可行并在实际中具有一定的可操作性。本文希望通过对FOF产品的构建流程及结论能够为广大投资者提供相应的投资思路与建议。

关键词： FOF基金基金筛选基金回测风险平价多因子模型

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多因子模型量化选股及择时策略研究

多因子模型量化选股及择时策略研究

作者：王齐东北财经大学

学位级别：硕士

自1952年量化投资理论兴起,以量化投资作为核心概念的投资基金在海外金融市场已经风行四十多个年头。截止到2016年底,量化基金在全球投资总规模已经突破3万亿美元,其在全球基金规模所占比重更是接近三分之一,量化基金已经成为全球资产... 详细信息

自1952年量化投资理论兴起,以量化投资作为核心概念的投资基金在海外金融市场已经风行四十多个年头。截止到2016年底,量化基金在全球投资总规模已经突破3万亿美元,其在全球基金规模所占比重更是接近三分之一,量化基金已经成为全球资产管理公司最重要的一种投资工具。与传统投资相比,量化投资凭借风险控制更加精准且超额收益相对稳定的优势,受到中国基金市场越来越多的关注。量化基金在中国基金市场上最早起源于2004年光大量化核心的发行,由于当时股票市场缺少量化对冲工具,致使量化基金在随后几年发展缓慢。然而随着2010年沪深300股指期货上市,中国基金市场具备了可对冲的量化工具,各大基金研究机构纷纷建立量化投资策略,如alpha策略、股指期货套利策略等,国内基金市场正式进入量化投资元年。之后在2015年启动的牛市行情中,量化基金产品迎来大爆发,几乎所有的量化投资产品都获得较好收益,量化基金进入快速发展阶段,其发展热潮或不可避免。但值得注意的是,在量化基金取得快速发展的背后,仍然存在诸多隐患,例如目前国内量化基金所使用的量化策略多是从国外引进,是国外量化投资基金过去使用过的量化选股模型及策略,不能很好地适应我国A股市场。为了探索适应我国A股市场的量化策略,本文建立基于回归法的多因子量化选股模型,并设计了相应的量化择时策略控制投资者风险。本文以上证180指数各成分股为研究对象,样本研究期间为2007年1月4日至2016年12月30日,共计2432个股票交易日。根据样本期间内股市行情走势不同,对2007-2015年的股票收益率分别进行研究,建立基于回归法的多因子量化选股模型。通过计算模型中各只股票潜在增长潜力,将排名靠前的10只股票作为投资者在未来一年投资的证券组合,并根据该证券组合的实际投资回报对模型的适应性进行检验。此外,为了控制投资者风险,在均线系统交易策略、OBV指标交易策略和随机指标交易策略基础上,设计出相应的量化择时策略,并对该择时策略进行交易回测。实证研究表明,基于多因子量化选股模型构建的证券组合,能够稳定地跑赢市场基准收益率;当股市波动幅度较大且相对较为频繁时,量化择时策略收益效用较大,能够帮助投资者获得稳定的正向收益。本文通过对比不同股市行情建立的多因子量化选股模型、量化选股模型和择时策略的实际投资效果,可以得出以下结论:第一,基于回归法的多因子量化选股模型和量化择时策略是可行的,也是非常有效的。第二,在不同的股市行情中,影响股票投资收益率的变量以及变量间的相关性存在差异。第三,量化选股与量化择时策略密不可分,投资者为了控制投资风险,获得相对稳定的正向投资收益,应当实施量化择时策略。第四,量化选股以及择时策略并不是万能的,仍然存在投资损失的可能性,投资者若想获得较高的超额收益,应当进行长期投资。根据上述研究成果和投资者实际投资过程提出以下投资建议:第一,量化选股与量化择时相互结合,保持相对稳定的正向投资收益。第二,关注个股信息,谨防突发情况造成的资产损失。第三,合理管理资金,增强自身对风险的抵抗能力。第四,严格执行交易规则,平和对待股票交易中的盈利和损失。

关键词：多因子模型潜在增长潜力量化选股量化择时

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基于多因子模型的A股市场的定价研究

基于多因子模型的A股市场的定价研究

作者：吴金芷哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

多因子模型是利用多个影响因素对资产组合收益率进行解释的模型,以FF三因子模型为开端,增添两个因素后的FF五因子模型拟合效果更优,提高了多因子模型对股票收益率的解释能力,使得多因子模型在衡量公司表现,评价股票市场,预估收益回报等... 详细信息

多因子模型是利用多个影响因素对资产组合收益率进行解释的模型,以FF三因子模型为开端,增添两个因素后的FF五因子模型拟合效果更优,提高了多因子模型对股票收益率的解释能力,使得多因子模型在衡量公司表现,评价股票市场,预估收益回报等方面收获新的视角.近年来,中国股市经历了多次动荡和改革,并形成了面向不同需求和不同行业的多层次证券市场.探究因子模型在市场上的适用性是检验因子模型整体拟合程度的重要途径,但FF五因子模型在国内市场的使用仍存在适用性争议.其中,已有学者对时间区间因素与市场板块因素的影响进行大量讨论,而对于行业因素的讨论相对较少.本文选取2011年5月至2021年5月共120个月的月度数据作为样本,包含A股市场,公共事业,房地产,工业,商业的相关数据,以寻求FF五因子模型对中国股票市场的股票收益率的解释能力欠佳的原因.利用描述性分析,回归分析和GRS检验等方法对FF五因子模型在不同行业下进行定价,观察FF五因子模型在不同行业类型上的表现,并描述不同行业中的因子特征.同时,近年来,全球性的突发事件频繁发生,从早期的泰坦尼克沉船事故,五角大楼9·11事件,非典疫情,次贷危机,欧债危机,到近年来的新冠疫情,俄乌战争.这些令人难以预料的事件,对金融市场产生了一系列连锁影响.因此,考虑突发因素对于因子模型拟合程度的影响.构造突发因素,并将其加入FF五因子模型中,探究其能否大幅度提升FF五因子模型的解释能力.整体来说,本文通过各类验证方法,得到工业,商业,公共事业,房地产行业与A股市场下的FF五因子模型拟合程度,并分析比较,验证了FF五因子模型对中国股票市场的股票收益率的解释能力欠佳的原因:FF五因子模型在不同行业分类上的适用性差异.同时得到,突发因素对于因子模型拟合程度存在一定影响.加上突发因素后,模型解释能力较FF五因子模型有所提升.

关键词：多因子模型 A股市场定价研究