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alpha策略下的量化投资研究

全国流通经济 2020年第12期 75-76页

作者：周凯对外经济贸易大学金融学院北京100029

alpha策略包含于量化投资当中,是实行量化投资的主要策略,因该策略的实行具有较高的收益且非常稳定,非常符合投资者们的要求,满足了投资者的收益预期,从而获得较高的效益。本文主要阐述了alpha策略在量化投资当中的应用意义,并对alpha... 详细信息

alpha策略包含于量化投资当中,是实行量化投资的主要策略,因该策略的实行具有较高的收益且非常稳定,非常符合投资者们的要求,满足了投资者的收益预期,从而获得较高的效益。本文主要阐述了alpha策略在量化投资当中的应用意义,并对alpha策略下的量化投资的策略和方法进行了分析和总结,希望为未来alpha策略在量化投资当中的应用提供借鉴意义。

关键词：量化投资 alpha策略应用意义

基于A股市场的多因子alpha策略实证研究

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基于A股市场的多因子Alpha策略实证研究

作者：李柯栎哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在股市中高回报伴随而来的还有极高的风险,加之中国股市的复杂多变特点,如果只想固守习惯使用的投资方式很难稳定的赢得收益。随着股指期货的推行,量化投资在国内得到了迅速发展,也吸引了越来越庞大的投资者群体的注意,在众多量化投资... 详细信息

在股市中高回报伴随而来的还有极高的风险,加之中国股市的复杂多变特点,如果只想固守习惯使用的投资方式很难稳定的赢得收益。随着股指期货的推行,量化投资在国内得到了迅速发展,也吸引了越来越庞大的投资者群体的注意,在众多量化投资手段中alpha策略作为较为典型的策略,迎来了前所未有的发展机遇。因此如何稳定地获得超额alpha收益,如何从海量的股票池中选择出未来收益率较高的优质股愈发受到投资者的关注。本文采用排序计分法确定候选因子中的有效因子,以个股总市值比例赋权模型,基于A股市场构建了多因子alpha策略选股模型。本文首先利用历史数据对股票进行样本分析,研究了上市公司各项指标和个股alpha收益率之间的相关性,选择出能够有效筛选得到能够获取高alpha收益率的股票的候选因子;之后建立策略模型用于检验alpha策略在中国A股市场的应用和可行性。本文利用2014年1月到2017年12月140只股票的历史数据,运用排序法对成长因子、估值因子、营运因子、盈利因子、现金流因子、持股集中度因子六大类因子总合21个细分因子对其有效性进行检验,并进行相关性检验,最终筛选出7个有效的因子,建立了一个多因子alpha策略的量化选股模型。并利用2018年1月到2020年12月的财务数据以及行情数据对alpha策略的有效性进行实证分析,回测结果表明本文的多因子alpha策略在A股市场上的表现符合预期,可以跑赢市场获得超额收益。本文对多因子alpha策略在A股市场上的研究,旨在提升该策略在中国股票市场的可行程度,希望能够给资产管理者提供客观有效的投资想法,得到可以获取超额收益的投资方式。

关键词：量化投资多因子模型 alpha策略

基于卷积神经网络与深度自编码器模型的alpha策略

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基于卷积神经网络与深度自编码器模型的Alpha策略

作者：刘赛华中科技大学

学位级别：硕士

随着世界经济形势的变化,影响金融市场的不确定性因素越来越多,人们进行资产配置的思路开始倾向于获取稳定的收益。而对于股票市场来说,影响股价的因素错综复杂,难以人工地选取所有特征建立股价与其影响因素的关系式,另一方面金融时间... 详细信息

随着世界经济形势的变化,影响金融市场的不确定性因素越来越多,人们进行资产配置的思路开始倾向于获取稳定的收益。而对于股票市场来说,影响股价的因素错综复杂,难以人工地选取所有特征建立股价与其影响因素的关系式,另一方面金融时间序列往往为非线性时间序列,使用传统的回归模型难以准确刻画其特点。而深度学习算法恰恰具有自动学习、非线性的特点,这使其具有了准确刻画金融时间序列的可能性。本文以两种深度学习算法为研究手段,构建了一种alpha策略,核心思想在于以卷积神经网络模型选取收益率表现优于沪深300指数的股票投资组合,以自编码器模型判断投资组合与指数的相关性以确定对冲比率进行股指期货对冲,最终获取alpha收益。本文以股票过去三个月的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额作为输入信号,以未来一个月收益率作为预测目标,搭建Le Net-5经典结构,并以2015年1月5日至2018年12月28日共975个交易日的数据训练卷积神经网络模型进行股价预测以及股票投资组合构建。并以2018年沪深300指数所有成分股收盘价数据训练自编码器模型,将同年的期现货投资组合净值数据代入模型计算投资组合与指数的相关性,以二者相关性最低为优化目标确定对冲比率进行股指期货对冲。经过回测,发现结论如下:(1)卷积神经网络模型选股能力较强,股票投资组合在2019年里实现了45.54%的累计收益率,跑赢沪深300指数9.47%;(2)自编码器模型能够有效判断投资组合与指数的相关性,通过对冲取得16.99%的绝对收益,Beta系数下降为-0.088。

关键词：深度学习算法卷积神经网络深度自编码器 alpha策略

生成数据在多因子模型的alpha策略和Beta策略中的研究

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生成数据在多因子模型的Alpha策略和Beta策略中的研究

作者：栗娜首都经济贸易大学

学位级别：硕士

量化投资作为一种主动型的投资方法,是指通过对数学模型和计算机技术的使用,将投资理念和投资策略实现的过程。其中,多因子模型是目前被广泛应用的量化模型之一。多因子模型的alpha策略和Beta策略,也即选股和择时策略是两类基于不同出发... 详细信息

量化投资作为一种主动型的投资方法,是指通过对数学模型和计算机技术的使用,将投资理念和投资策略实现的过程。其中,多因子模型是目前被广泛应用的量化模型之一。多因子模型的alpha策略和Beta策略,也即选股和择时策略是两类基于不同出发点,来获取超额收益的投资策略。但在股票市场中,由于股票退市及金融数据的马尔科夫特性,导致实际应用中,股票的数据量较少,因此,为了更好地应用多因子模型,本文通过训练生成对抗网络模型(GAN)学习原始数据的分布规律,生成新的样本数据,对原始数据进行扩充,并将其应用于构建的多因子alpha策略及Beta策略中。首先,本文使用2013年1月1日到2018年1月1日的沪深300股票池及沪深300指数数据分别训练生成对抗网络模型,并生成和真实数据分布相似的伪数据,用于后续分析。其次,构建alpha策略,确定候选因子并进行数据的预处理,包括去极值、中性化和标准化;通过构建各因子的特征组合选取有效因子,并建立基于IR加权的alpha策略;对比加入伪数据前后策略的效果,结果表明,加入伪数据在一定程度上可以对alpha策略产生影响。最后建立Beta策略,本文建立基于支持向量机(SVM)的Beta策略,通过对未来一段时间的市场涨跌进行预测,作出投资决策;对比加入伪数据前后Beta策略的效果,结果表明加入适量伪数据能提高模型的准确率,并使策略产生更高的收益。

关键词：生成对抗网络多因子模型支持向量机 alpha策略 Beta策略

基于多因子选股模型的alpha策略实证研究

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基于多因子选股模型的alpha策略实证研究

作者：石松上海财经大学

学位级别：硕士

随着国内证券市场的日益发展,市场投资者主体逐渐机构化、监管制度逐渐规范、交易制度逐渐定型,尤其是各类金融衍生品工具均先后推出,使得国内量化投资进入加速发展期。目前国内的量化投资采用多种策略,其中以高频交易策略、量化套利策... 详细信息

随着国内证券市场的日益发展,市场投资者主体逐渐机构化、监管制度逐渐规范、交易制度逐渐定型,尤其是各类金融衍生品工具均先后推出,使得国内量化投资进入加速发展期。目前国内的量化投资采用多种策略,其中以高频交易策略、量化套利策略以及alpha策略为主。随着两融业务、期指产品以及期权产品的逐渐推出,使得市场中的alpha因子更易分离,今后通过分析市场因子构建alpha策略,将是量化投资的发展方向。基于此,本文将结合我国股票市场的特点,通过分析市场因子,构建组合多因子选股模型,进而从市场中获得稳定的超额收益。本文因子的选取借鉴Barra纯因子的获取方法,考虑了行业和市值在国内股票交易的特殊性,在因子分析时采取行业中性、市值中性的方法选择因子,从而获得纯因子暴露所带来的市场实际收益。本文的主要贡献在于:1、定义并选取了8大类42个细分市场因子,组成因子库并对单个因子进行分析。通过对每个因子与其个股收益的相关性分析获取IC值,进而对因子的有效性评价;通过回归分析的T值及回归收益值对因子的显著性评价,结合IR值对因子的稳定性评价;通过因子的历史累计收益走势,分析因子的单调性。结合因子的显著性、单调性和有效性,在因子库中寻找有效的市场收益因子。2、借鉴Barra中获取纯因子的方法,以申万一级行业为分类标准,将行业作为哑变量、市值作为自变量进行回归,进而获得中性化的纯因子值。通过对因子采取行业、市值中性化的方法,可以从纯因子的角度分析因子的市场特性。3、通过将因子按照IC值、IR值打分排序,筛选获得有效因子组合;按照因子值对个股进行打分,通过综合分数排名构建股票池。4、通过构建纯多空组合及对冲组合两种方式建立alpha策略,并采取收益分析及样本外数据来验证策略有效性。综上所述,本文从国内市场实际应用出发,通过建立两层架构的因子库,引入8大类42个细分因子,对每个因子的有效性、显著性、稳定性进行验证,并从中挑选出相对优质的因子。通过构建出因子组合及股票池,并结合空头策略实现具有稳定收益的alpha策略。最后,通过样本外的策略验证相关alpha策略的有效性。本文所构建的多因子的分析及研究框架,可实现流程化的因子选股,对行业内因子量化投资研究具有应用价值。同时,根据alpha策略的检验结果可以得出,该多因子选股模型构建的alpha策略,可实现相对稳定的收益。

关键词：多因子选股 alpha策略单因子检验打分法

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T-B资金配置下alpha策略的实证研究

T-B资金配置下alpha策略的实证研究

作者：马思民首都经济贸易大学

学位级别：硕士

本文以alpha策略的实证研究为主,选择沪深300指数成份股作为选股股票池,使用沪深300指数作为市场基准,数据时间段则采用了 2013年4月9日到2017年5月2日,共990个交易日的日度股票价格,依据alpha策略借助Matlab程序构建模型,建立和持有动... 详细信息

本文以alpha策略的实证研究为主,选择沪深300指数成份股作为选股股票池,使用沪深300指数作为市场基准,数据时间段则采用了 2013年4月9日到2017年5月2日,共990个交易日的日度股票价格,依据alpha策略借助Matlab程序构建模型,建立和持有动态投资组合,根据持有投资组合的资金价值走势,对策略进行实证分析。本文在以往alpha模型的基础上考虑了手续费等成本问题,使得结果更加具有真实性。在排名期及持有期的选择方面本文做了敏感性分析,选择收益效果较好的50天作为排名期及持有期。在资金配置方面采用了与以往等额资金配置不同的Treynor-Black资金配置方法。另外在震荡行情下,模型对上涨幅度不做限制,但当累计亏损达到5%时实施强行平仓策略和沪深300股指期货对冲策略。本文实证结果表明,alpha策略可以使投资者获取超额收益,T-B资金配置相比等额配置效果更好,并且在震荡行情下,T-B资金配置alpha策略结合强行平仓策略收益情况更好。

关键词：量化投资 alpha策略 Treynor-Black资金配置

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集成学习算法在alpha策略中的应用研究

集成学习算法在Alpha策略中的应用研究

作者：杨杰浙江工商大学

学位级别：硕士

自2018年3月23日中美贸易战爆发以来,中国A股市场全面走低。截至6月22日,沪深两地股市总市值缩减70642亿元人民币,股东损失惨重。研究如何有效防范大盘带来的系统风险对每一个股市投资者来说意义重大。alpha策略作为量化投资众多策略模... 详细信息

自2018年3月23日中美贸易战爆发以来,中国A股市场全面走低。截至6月22日,沪深两地股市总市值缩减70642亿元人民币,股东损失惨重。研究如何有效防范大盘带来的系统风险对每一个股市投资者来说意义重大。alpha策略作为量化投资众多策略模型的一种,通过做多股票的同时做空股指期货,当市场暴跌时,股指期货上的盈利可以弥补股票持仓带来的的损失。alpha策略旨在追求与市场涨跌相关性比较低的绝对收益,除了能够有效防范大盘带来的系统风险,还可防止单边做多资金被套牢的情况出现。成功实施alpha策略的关键在于选股模型的构建,这在很大程度上依赖于模型对估值类、财务类,偿债能力类等因素的把握能力。首先,本文以A股市场中小板企业931只股票作为股票池,选取了最近六年28个常见的因子值作为特征变量,以下个月股票收益率作为标签值,构造了一个二分类问题:当下月收益率大于0记作“1”,当下月收益率小于0记作“0”,然后按照收益率取“1”的概率从大到小选取股票构建股票组合。接着对股票组合进行回测,让股票组合和大盘指数（沪深300指数）进行对比,看是否能够跑赢大盘,如果跑赢大盘说明构造的股票组合能够获取正的alpha收益,然后从收益率指标和风险指标两方面去评价模型选股的效果,发现构建的股票组合是能够跑赢大盘,但是产生了较大的回撤率。为了降低回撤率,对比分析了现有的对冲工具及其特点以及所缴纳的保证金比例,发现股指期货在对冲效果上优势比较显著,最后分析了如何确定股指期货的头寸,以及长期持股时所面临的展期问题。在选股的方法上,本文将机器学习运用到量化选股中。通过对比以XGBoost为代表的Boosting集成学习算法,以随机森林为代表的Bagging集成学习算法,以及融合了多个模型的Stacking集成学习算法的分类效果,发现Stacking集成学习算法对单个模型确实有一定的纠错能力,它可以提高单个模型的分类效果,但是运算时间比较长。

关键词： alpha策略股指期货 Stacking XGBoost 随机森林

基于财务指标量化选股的alpha策略可行性研究

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基于财务指标量化选股的alpha策略可行性研究

作者：侯永乐浙江工商大学

学位级别：硕士

alpha策略以其风险敞口小、不受市场所处经济周期的影响等优势在量化投资领域占有不朽的一席之地。寻找有效的alpha因子成为能否获取正的alpha收益的关键,而资本市场中公开披露的财务信息与alpha收益是否存在紧密相关性,能否利用财务信... 详细信息

alpha策略以其风险敞口小、不受市场所处经济周期的影响等优势在量化投资领域占有不朽的一席之地。寻找有效的alpha因子成为能否获取正的alpha收益的关键,而资本市场中公开披露的财务信息与alpha收益是否存在紧密相关性,能否利用财务信息构建alpha因子,都成为量化策略投资特别关注的问题。本文从alpha收益与财务指标的相关性分析出发,探讨基于财务指标构建alpha因子的可行性。首先,本文根据alpha收益构建的基本原理,通过剔除Fama-French的三因子和五因子模型中财务指标,提出了两因子模型,即只考虑了市场系统风险和市值风险因子的资本资产定价模型,从而使得实证过程中alpha收益包含了不确定的公司财务指标的影响,以此研究alpha收益与财务指标的相关性。在样本时间区间内依据财务指标大小对股票进行排序,得到财务指标排名前20%的股票的平均α收益α1时间序列和财务指标排名后20%的股票的平均α收益α2时间序列,对两组时间序列做t检验来判断两者之间是否有显著差异,并由此判断财务指标与股票alpha收益之间的相关性。其次,通过滚动回归计算所需alpha,并依据财务报表披露日期对财务数据做滞后处理。由于在一段时间内财务指标数值是不变的,alpha是时变的,这就使得两者之间的spearman相关系数是时变的。最后,基于样本内分析所得有效财务因子构建alpha策略,并通过样本外数据检验是否可获取正alpha收益。本文共做了三次样本外投资组合的构建,对所有可能涉及到的持仓区间均进行了实证检验。通过对样本内32个财务指标与股票alpha收益之间的相关性分析得到如下结论:若持仓期为半年,则在10%显著性水平下,不存在与股票alpha收益相关性较为显著的财务指标。若持仓期为四个月,则在5%显著性水平下,每股收益同比增长与alpha收益正相关,资本固定化比率与股票alpha收益负相关。在10%显著性水平下,流动比率、扣除非经常性损益后归属于母公司净利润、流动资产总资产占比、流动负债总负债占比与股票alpha收益正相关。若持仓期为两个月,则在5%显著性水平下,流动比率、应收账款周转天数与股票alpha收益正相关,资本固定化比率与股票alpha收益负相关。在10%显著性水平下,现金比率、现金循环周期、流动负债总负债占比与股票alpha收益正相关,资产负债率与股票alpha收益负相关。反映了相同财务指标在不同的时间区间与股票alpha收益之间的相关性是有所不同的。三组样本外的实证结果表明,即便是在熊市,alpha策略仍然可以使投资者获取正的收益。且与沪深300指数和投资组合每日的涨跌幅相比,投资组合alpha收益的波动率更为平稳,尤其是在市场震动较为剧烈的时候,此优势更为突出。

关键词：财务指标量化选股 alpha策略

基于证券市场有效性检验的alpha策略研究

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基于证券市场有效性检验的ALPHA策略研究

作者：徐青山东财经大学

学位级别：硕士

量化投资产生于20世纪70年代的西方,对竞争激烈的证券市场意义非凡。在量化投资迅速发展过程中,量化投资策略的选择与构建一直是理论界与实务界争论的热点问题。本文使用2012年至2016年沪深300指数以及其成分股的统计数据,以alpha策略... 详细信息

量化投资产生于20世纪70年代的西方,对竞争激烈的证券市场意义非凡。在量化投资迅速发展过程中,量化投资策略的选择与构建一直是理论界与实务界争论的热点问题。本文使用2012年至2016年沪深300指数以及其成分股的统计数据,以alpha策略的相关理论为指导,在对我国证券市场进行有效性检验的基础上,探讨如何利用alpha策略进行投资管理并获取超额收益。本文从alpha策略的基本概念入手,论述了 alpha策略与量化投资的关系、alpha策略与传统投资相比所具有的特点及优势:阐述了 alpha策略与证券市场有效性的关系,即在证券市场无效或弱有效的前提下,恰当的alpha策略能够给投资者带来超越市场的回报。本文梳理了检验证券市场有效性的方法,在进行方法的比较后采用误差项的序列自相关检验法,对我国证券市场有效性进行实证检验。结果表明,我国证券市场的股价存在序列相关性,并不服从随机游走模型,我国证券市场未达到弱式有效。本文分析了 alpha策略与投资组合理论以及资本资产定价模型之间的关系,推导出了 alpha收益模型,继而探讨了成长与价值投资策略以及动量与反转策略的机理。本文将主成分分析法应用到基本面选股中,建立相应股票的指标评价体系并进行评价。对成长与价值策略和及动量与反转策略进行了实证研究,与沪深300指数的收益率相比较后发现,alpha策略在我国证券市场是有效的,具有巨大的应用前景与实践指导意义。

关键词：证券市场有效性 alpha策略成长与价值投资策略动量与反转策略