拥挤交易对板块轮动与因子择时的指示意义-“学海拾珠”系列之二十一
报告摘要
主要观点
本篇是“学海拾珠”系列第二十一篇。作者通过建立资产集群性指标和相对价值指标来对交易泡沫进行识别,并应用于行业轮动和因子择时两个领域中。
- 拥挤交易造成资产价格大幅度波动
拥挤交易指的是**大量具有类似特征的资金共同购买或出售某一或某一
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本篇是“学海拾珠”系列第二十一篇。作者通过建立资产集群性指标和相对价值指标来对交易泡沫进行识别,并应用于行业轮动和因子择时两个领域中。
拥挤交易指的是**大量具有类似特征的资金共同购买或出售某一或某一
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Drobetz W于2019年发表的论文《Optimal Timing and Tilting of Equity Factors》,提出了一种使用外生变量构建因子择时策略的新方法,对因子权重直接进行参数化设计(Parametric Portfolio policy ,简称为PPP)。
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过滤是量化交易中最常用的选股功能,本文就来介绍几种常用过滤实现。
BigQuant平台提供了 数据过滤 模块,可以方便地针对DataFrame做列过滤。
我们首先在编写策略界面中新建一个可视化AI策略,如下图所示。 
Dacheng Xiu 芝加哥大学布斯商学院
我们对机器学习
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降准后市场表现统计与对因子收益率影响
根据《证券期货投资者适当性管理办法》及配套指引,本资料仅面向华创证券客户中的金融机构专业投资者,请勿对本资料进行任何形式的转发。若您不是华创证券客户中的金融机构专业投资者,请勿订阅、接收或使用本资料中的信息。本资料难以设置访问权限,若给您造成不便,敬请谅解。感
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近日,来自Two sigma AI Core团队的David Kriegman教授进行了题为《Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance》在线分享。David Kriegman是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程教授,也是
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中共中央政治局12月6日召开会议,分析研究2022年经济工作。会议强调政策“稳字当头、稳中求进”,“着力稳定宏观经济大盘”,基调类似2019年中央经济工作会议,但政策托底意图仍然明显。对于市场关心的地产政策表述较为积极,对于疫情防控则强调“科学精准扎实”。在此背景之下如何理解政策变化?对各类资产有何
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使用机器学习算法的寻规软件其实10几年前就开始有,但那个时候CPU计算能力不强也没有GPU的加持所以使用了一些特殊的优化技术比如寄存器优化的算法,但是限定了算法的能力和数据的规模。随着计算密集型应用大部分都逐步使用以NAVIDA公司的GPU提供的CUDA接口来优化算法性能,算法性能得到
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上周多数风格因子表现良好,财务质量、beta因子表现欠佳
上周多数风格因子表现良好,估值、盈利、小市值、反转、波动率、换手率与技术因子均呈现普遍的正收益。成长因子在中证500成分股票池中呈现一定的正收益,但在其余股票池中表现平庸。财务质量因子仅在中证500成分股票池中
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市场有所上涨,煤炭建筑强势,价值优于成长
市场出现分化: 经历了前期的分化行情后,本周A股市场表现较好,表征市场整体走势的各宽基指数均有一定涨幅,最终沪深300、中证500、创业板指本周涨跌幅分别为0.84%、1.14%、0.28%;市场活跃度较前期基本持平,本周
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展望未来市场的配置,结合最新数据和模型评分来看,我们认为权益市场整体维持震荡走势,而在风格层面则由前期超配小盘和价值的建议转向均衡配置。对于市场整体,我们认为短期难以出现系统性的机会或风险,具体从两方面的数据进行观察:第一,对市场的盈利预期数
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开源证券金融工程首席分析师 魏建榕
微信号:brucewei_quant
执业证书编号:S0790519120001
开源证券金融工程分析师 张翔(联系人)
微信号:18217529287
执业证书编号:S0790520110001
研究领域:资产配置、基金研究
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Omicron特性及影响的不确定性、货币政策路径的可能变化,债务上限重新卷土重来,都有可能使得市场需要重新给这些不确定性进行定价,有一定的重新锚定期,而在此之前无法形成清晰的方向,因此可能进入一个“无所适从期”,随着新闻或事件的变化而上下起伏,甚至承受一定压力。
市场现在面临的难点和分歧主要在于已
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伴随着稳增长预期加强,我们认为今年受到上游原材料涨价、下游需求疲弱、经济增长预期较差影响而受到估值、盈利双重挤压的中下游板块的配置价值凸显。
我们建议未来3-6个月关注如下主线:
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从价值成长维度来看,成长表现重回强势,表现相对占优。成长因子中的最近预测年度预期净利润增长率(Gr_FY0_Earning)表现进入前十。价值因子中的最近年报市盈率(EP_LYR)、单季度市盈率(EP_SQ)、**市净率(
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