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研报因子复现:如何将隔夜涨跌变为有效的选股因子? ——基于对知情交易者信息优势的刻画-国盛证券

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1.起因:最近刚刷到某J量化平台的代码复现,觉得很巧,因为最近我也在复现此篇研报。

2.研报因子梳理:研报对隔夜涨跌因子的定义分析总共是经历三个阶段:传统隔夜涨跌因子,新隔夜涨跌因子,去除系统性收益的隔夜涨跌因子。本代码一步到位:直接对最终的涨跌因子进行复现分析。

3.本代码与研报的区别:(1)原文是每月底回溯20天前的涨跌因子,本文则直接设置调仓周期为20个交易日(我觉得后者更合理,月底是人为定义的,股票涨跌没有显著的月底月初效应);(2)手续费,复权价格,滑点有些许不同;(3)原文使用万德全A指数衡量系统性风险和收益,本文直接使用上证指数,而非沪深300(平台的沪深300指数在2017年左右换手率指标有几个月的缺失,平台也没有万德全A)。

4.本文结果分析:本文复现的隔夜涨跌因子收益率曲线和研报的结果非常相似。跑完因子分析后,我再用stockranker进行回测,得出改进建议。

5.模型改进建议:(1)在实盘中股票池,应该剔除ST股票。按照因子定义,买入低分位的5支股票(隔夜不对称信息显著的5只股票),而容易选出ST股票,机构资金量太大,ST股票盘小,冲击成本太大,而且“坐庄”效应下容易被砸盘。(2)应加上反转因子和动量因子进行选股,此因子会选出进入下行通道的股票,因为因子衡量的只是知情交易者的程度,对于连续跳空下跌的可融券股票可结合动量因子顺势做空,也可结合反转因子择时做多。(3)实盘可给因子加负值,把低分位转为高分位,和模型的买入卖出设定匹配。


https://bigquant.com/experimentshare/084572edae6d4ae29401e8a4ab333d32

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评论
  • 在因子分析的时候,如果把涨跌停的股票排除的话,那么因子分析出来,最低分位和最高分位收益的收益都变为负的了,但是多空组合收益还是很客观,IC值和IR都没变。
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