《因子选股系列研究之六十九》:机器增强一致预期
研究结论
分析师盈利预测在海外和国内都存在明显乐观偏差,本报告将尝试用线性和非线性方法定量预测乐观偏差,并修正盈利预测以期获得更准确的预测结果
报告采用朝阳永续数据库,经筛选每年都有七、八万个样本数据,数据充足,适合机器学习模型使用;但随着最近几年新股数量的增多,研报对A股的覆盖率在下降,过去三
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研究结论
分析师盈利预测在海外和国内都存在明显乐观偏差,本报告将尝试用线性和非线性方法定量预测乐观偏差,并修正盈利预测以期获得更准确的预测结果
报告采用朝阳永续数据库,经筛选每年都有七、八万个样本数据,数据充足,适合机器学习模型使用;但随着最近几年新股数量的增多,研报对A股的覆盖率在下降,过去三
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研究结论
股票的买卖压力不仅对价格在成交量维度上的分布有影响,而且对价格在时间维度的分布也有影响。买入压力比较大的股票在价格相对低位时会有主动买单推高价格,因而在价格相对低位的停留时间较短,卖出压力比较大的股票在价格相对高位时会有主动卖单压低价格,因而在价格相对高位的停留时间较短。
不同
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主力合约是否为信号来源和交易的最佳选择
期货曲线中存在多个交易合约,我们普遍交易的是流动性最佳的主力合约。但国内大部分商品期货的主力合约为远月合约,其价格收敛特征可能并不明显,而大部分品种仅到期日意义上的近月合约流动性普遍较弱,价格可靠性不足。本文从流动性和价格敏感性出发重新梳理了各品种的“活跃近
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市场分析与判断:短期波动加剧,中期上涨延续全周回顾:风险偏好进一步攀升,A股市场日均成交额创今年新高。
1)A股放量大涨:中证全指、上证综指、深证综指分别对应涨幅约8.88%、7.31%、10.24%;日均成交金额逾1.5万亿元,环比接近翻倍。
2)全行业收涨,周内行业轮动明显:本周全行业普涨,
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今年收益率-全A模型(收益率为标签,全A选股)超额收益13.32%
今年收益率-全A模型(收益率为标签,全A选股,基准为中证500)超额收益为13.32%。今年以来双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型表现较好,换手率限制为60%的情况下,该模型上周超额收益为0.87%,最近一个月超额收益
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在系列前期报告中,我们从不同角度探寻了分钟成交数据、TICK盘口委托数据以及逐笔数据中所包含的选股能力。研究结果表明,高频数据中包含着较为显著的选股能力。即使在剔除了常规低频因子的影响后,高频因子依旧具有显著的选股能力。考虑到系列前期报告在研究构建高频因子时,大多仅使用某一类高频数据进行因子构建,并
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投资要点
多因子组合表现。上周(2020年7月3日至2020年7月10日,下同),进取组合、平衡组合的周收益率分别为7.69%、9.17%;同期,主要宽基指数上证50指数、沪深300指数、中证500指数、中证1000指数的周收益率分别为6.10%、7.55%、10.33%、10.37%。上周,进取
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近1年多来,我国被动产品的规模大幅扩张,份额在偏股类产品中的占比已增长至38%。有意思的是,同时期,以指数增强为代表的alpha策略,表现却不尽如人意。那么,两者之间是否存在一定关联呢?本文从被动产品规模已占据半壁江山的美国市场出发,再回到正在成长期的中国被动产品,尝试探讨这一问题。
美国被动产品
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本篇是系统化资产配置系列报告的第三篇,对如何利用机器学习算法进行短期市场择时进行了系统介绍。
全球金融市场每天产生海量的各类数据,如何筛选并有效利用这些数据来预测股票市场走势一直是一个重要但棘手的问题。
短期择时面临的主要困难包括:
1.短期市场走势受情绪等
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概览:朝阳永续盈利预测数据库介绍
从报告内容上来讲,一篇典型的个股深度报告至少应该包含盈利预测、分析师评级、目标价三个方面
尽管近几年来券商分析师及研究员的数量在不断走高,但分析师覆盖的公司从绝对数量和相对占比上都呈现出明显的下降趋势
困境:一致预期因子近年相继回撤
传统来讲
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外资持股偏好与公募基金抱团近年来,随着资本市场的逐步开放,A股市场机构投资者占比不断提升,机构资金的话语权和定价权也越来越高,“价值投资”概念越来越受关注。
从北上资金持股及公募基金重仓股组合的风格因子暴露来看,机构资金更偏向于大市值、高动量、高估值的股票,且其在基本面因子上的暴露程度普遍更高。
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配臵观点
上周国内方面A股继续放量上行,自6月30日起低估值板块补涨导致的价值和成长风格强烈切换后,上周风格趋于均衡;周五在监管趋严信号和减持的影响下,大金融板块带领市场回调,但PPI底部回升、PMI超预期等经济数据反映复苏的确定性增强,加上北向资金加码和公募基金建仓持带来的增量资金持续进
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基金重仓超配个股特征。公募基金倾向于超配大市值、高估值的股票。从行业分布来看,基金倾向于超配医药、计算机、电子、食品饮料、国防军工等行业的个股,而低配机械、基础化工、交通运输等行业的个股。大部分重仓超配股票,在基金持有期均跑赢了市场大部分股票
基金重仓超配个股的收益具有一定延续性。即便获取基金持仓
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**会议:**开源证券2022年资本市场峰会
**日期:**2021年11月5日
**主办:**开源证券金融工程魏建榕团队
**主题演讲:结构性行情下的量化投资 **特邀嘉宾:**董梁博士,创金合信基金首席量化投资官
——使用高频数据跟踪核心资产的公募基金持仓变化》讨论了使用高频数据对于基金披露的持仓进行持续修正,并得到个股上公募基金持仓占比预期的方法。本文在前期研究的基础之上,探讨了公募基金持仓占比预期(后文简称公募持仓预期)在选股以及行业轮动策略中的应用
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研究结论
股票的买卖压力不仅对价格在成交量维度上的分布有影响,而且对价格在时间维度的分布也有影响。买入压力比较大的股票在价格相对低位时会有主动买单推高价格,因而在价格相对低位的停留时间较短,卖出压力比较大的股票在价格相对高位时会有主动卖单压低价格,因而在价格相对高位的停留时间较短。
不同股票的价
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股票的买卖压力不仅对价格在成交量维度上的分布有影响,而且对价格在时间维度的分布也有影响。买入压力比较大的股票在价格相对低位时会有主动买单推高价格,因而在价格相对低位的停留时间较短,卖出压力比较大的股票在价格相对高位时会有主动卖单压低价格,因而在价格相对高位的停留时间较短。
不同股票的价格不具有可比
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在系列前期报告中(《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》),我们基于股票高频收益分布特征对于相关因子的选股效果进行了回测。
研究发现,股票高频偏度具有较好的选股效果,但是高频方差以及高频峰度并无显著的选股能力。考虑到股票日收益的波动率同样选股效果不佳,但将其拆分为系统波动以及特
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随着传统因子研究的深入,通过使用日级别数据已经很难发现能够在传统技术选股因子之外提供额外选股能力的因子了。考虑到传统因子多使用日级别数据刻画股票日间的形态特征,通过引入日内高频数据刻画股票日内的特征也许能够为模型带来新的信息以及Alpha。
这一观点也在本系列前一篇研究(《选股因子系列研究十八——
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本文主要研究了影响反转因子的表现的因素,包括市场状态和宏观因素,从结果上来看,MKTILLIQ(市场资金敏感性)、MKTTO(市场换手率)、MKTVOL(市场波动率)和BAS(Bid-Ask Spread)这4个市场状态指标能够显著的预测下个月反转因子多空组合的表现。综合来看,这4个指标越低的时候,
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传统多因子模型采用月频调仓,但实盘中提高调仓频率会带来两个好处:一是减小技术类alpha因子的IC衰减、二是提高风控频率降低风险。随着2016年底开始的技术类因子失效,前者的作用减弱,但后者的作用仍在
固定月频的调仓模式忽略了月中组合的风险敞口变化,所以有必要在月中实施风险监控,提升组合的调仓频率
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2021年10月21日-22日,中金公司研究部携手股票业务部在青岛成功举办2021年度金融工程论坛。本次论坛邀请了业内二十余位专家,共话碳中和与ESG投资、基金投资、量化投资和指数投资中的机遇与挑战。
10月21日上午,碳中和与ESG投资主题论坛揭开序幕。中金公
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价值投资不等于低估值投资,低估值股票可能是由于公司质地真的很烂,只考虑股票估值因素容易调入所谓的“估值陷阱”。所以价值投资一个必要过程是判断上市公司质地是否优良,再看公司质地是否配得上它的估值。我们这篇报告要解决的问题是如何用定量指标来衡量A股上市公司的质量优劣,验证一下A股是否真如一些市场偏见所言
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