基于短周期价量特征的多因子选股体系-国泰君安-20170615

由qxiao创建，最终由bqefdnug更新于2023-07-19 01:26 被浏览 400 用户

摘要

本篇报告中，我们将开创性的构建全新的多因子模型体系--短周期交易型多因子阿尔法选股体系。

通过交易型阿尔法策略的研究，我们发现在A股市场，与传统多因子模型所获取的股票价值阿尔法收益相比，交易型阿尔法收益的空间更大、收益稳定性也更强。

即便是最纯粹的价值投资者也不得不承认，交易行为在短期内对股票价格起着几乎是决定性的影响，而发掘这种交易型套利空间正是量化投资的优势所在，因此量化模型在这一领域内应有着广泛的运用空间。

在本篇报告所构建的交易体系中，我们总共构建、运用了将近200个短周期阿尔法因子，其中因子数据则均来自于个股日频率的价格与成交量数据。在此基础上，我们构建了基于短周期价量特征的风格中性多因子选股策略。

策略自2012年1月至2017年4月，在扣除所有交易成本后，较之中证500指数，实现年化超额收益率50.2%，最大回撤5.9%，信息比率4.67。

对交易成本的敏感性分析结果表明，由于对换手率与交易成本进行了最优平衡过程的处理，因此策略可容纳的极限交易成本接近双边1%，模型实战能力较强。

短周期交易型阿尔法体系既是对传统多因子体系的补充，也可以说是全新思路、独立设计的交易体系。在这其中，量化模型不再仅仅是低风险低收益的投资策略，同样也可获得高额的收益回报，而尽管我们在这其中还只是看到了冰山一角。

短周期交易型阿尔法策略体系的构建，希望对投资者的研究思路有所拓展，在量化模型最擅长的领域发挥其真正的威力。