均值回归

在金融市场里,均值回归被认为是重要价位价值理念,指股票价格无论高于或低于价值中枢或均值,都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。根据这个理论,一种上涨或者下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下去,最终均值回归的规律一定会出现。 以上内容仅供参考,如需更全面准确的信息,可咨询金融领域的专业人士或者查阅金融专业书籍。

基于协整的配对交易

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策略案例

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更新时间:2024-05-17 09:23

深入理解协整

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导语

在上一篇文章《初始协整》我们已经对协整有一个直观的认识,本文将进行深入理解协整。

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更新时间:2024-05-16 06:50

【历史文档】策略示例-基金传统策略

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【历史文档】策略-策略构建

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设置回测基准期货案例

策略案例


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更新时间:2024-05-15 02:10

量化书籍


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更新时间:2023-06-14 03:02

交易系列


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更新时间:2023-06-14 03:02

Alpha系列——主动投资管理定律(基本篇)

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更新时间:2023-06-14 03:02

量化系列


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更新时间:2023-06-14 03:02

锐联财智创始人许仲翔:基金经理也难逃螺旋效应

摘要:

本篇文章来自伍治坚与全球华人财经大V面对面系列访谈。许仲翔博士研究发现,由于均值回归和螺旋效应的存在,投资者追捧热门基金和追涨杀跌,反倒不如投资冷门基金和持基不动。

目前中国大约有4000多个公募基金,美国大约有9000多个共同基金,加上各类私募基金,可供投资者选择的基金数量可谓数以万计。投资者应当如何从这么多的基金中选出质量高的、风险低的基金?针对这个问题,我和瑞联财智创始人兼首席投资官许仲翔博士进行了深入讨论。

以下内容是我们的对话记录,对话录音见文末的参考资料,或点击“阅读原文

更新时间:2023-06-14 03:02

分位数回归在多因子选股中的应用-海通证券-20171018

摘要

分位数回归可以看作是均值回归的一种替代方法。它最早被用来研究不同的收入水平和职业、教育程度等一系列指标的关系。与均值回归相比较,分位数回归并不需要均值回归对正态和同方差的前提假设,当数据出现尖峰或者厚尾的形态以及显著的异方差时,分位数回归更加稳健。它最大的优势就是可以对分布的任何一个位置(分位点)建立回归模型,研究变量之间的关系。跟均值回归只能得到单个预测值不同,分位数回归可以通过给予数据不同的权重得到一组预测值

在中证500指数的成分股中,总市值、前一个月收益率和日均换手率三个因子对收益率分布的不同位置有着完全不一样的效应。以前一个月收益率为例,中位数回归的斜率估计与均值回归

更新时间:2023-06-01 14:28

期现套利策略-期货日频

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更新时间:2023-06-01 06:16

多个套利对配对交易

策略案例

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更新时间:2022-11-20 03:34

A股港股市场配对交易

Pairs trading across Mainland China and Hong Kong stockmarkets

作者:Hanxiong Zhang, Andrew Urquhart

出处:International Journal of Finance and Economics, 2018-10

摘要

基于市场效率低下是由非理性需求和套利限制相结合而导致的,本文研究了1996年1月至2017年7月间,在中国内地和香港交易高流动性大盘股和中盘股的配对交易的盈利能力。作者有三个主要发现:

  1. 限定在每个市场内的配对交易不会产生重大的异常收益。但是,如果投资者

更新时间:2022-11-02 09:09

文艺复兴-美国量化私募

交易策略揭秘

Renaissance Technologies文艺复兴科技公司交易策略揭秘记录!该短片中详细介绍了文艺复兴科技公司多年来如何开发各种交易策略,从早期的均值回归到利用内核方法等等。

https://www.bilibili.com/video/BV1ae4y1f7Em

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更新时间:2022-10-10 12:50

美股估值的均值回归特征与收益率预测 海通证券_20181218_

摘要

周期调整市盈率(CAPE,cyclicallyadjustedprice/earningsratio)无疑是整个投资领域中,应用范围最广的一个评判股市是否被合理定价的指标。CAPE之所以如此流行,一个重要的原因是其具备典型的均值回归特征。从美国股市的历史经验来看,当前的高(低)CAPE通常对应着未来10年低于(高于)平均水平的投资回报率。

自1980年代中期起,CAPE的样本外预测精度便开始大幅减弱。从1990年代中后期开始,基于CAPE的预测收益率长期低于实际值。即使包括了年的科技股泡沫破灭时期,也是如此。换句话说,在过去的二三十年间,投资者使用收益率的历史均值反而能更好地指

更新时间:2022-10-09 10:52

风险平价组合与其他资产配置方法的比较探索

文献摘要

Shiller P/E与宏观经济环境

由于在较长的时间跨度中存在均值回归情况,Shiller P/E(也称为Cyclically-Adjusted PE(周期调整市盈率),CAPE)在全世界都能够强有力地预测市场长期回报。但同时,Shiller P/E对短期回报的预测也是出名的差,这是由于宏观经济环境的不同会导致Shiller P/E比率会有较大变化。Leibowitz & Bova (2007)发现,在适度的实际利率环境下,市场估值一般会较高;而在非常低或者非常高的实际利率环境中,P/E一般会有所降低。本文在这个发现上进行了拓展:如果假设P/E会向特定宏观

更新时间:2022-08-31 08:55

动量、均值回归和社交媒体:来自StockTwits和Twitter的证据

报告摘要

新闻内容和社交媒体情绪研究的兴起

在过去10年中,金融市场中新的系统性风险因素的不断发酵,这些问题在一定程度上是由于流动性减少造成的。随着机器学习的使用,用来定量衡量新闻内容和社交媒体情绪的另类数据得到广泛应用。本文试图研究社交媒体和新闻数据能否为投资者提供现有数据无法捕捉到的市场情绪高涨和恐慌的信息。

研究现状

本文是首个研究社交媒体情绪对日内流动性影响的文章,但也有学者研究社交媒体和新闻如何影响资产价格,比如Twitter和谷歌Insight Search (GIS)情绪可以预测每日股市指数的回报等,一些研究还考虑了社交媒体对个人行为的影响。

更新时间:2022-08-31 08:48

海外文献推荐 第五十三期 天风证券 20180815

摘要

Shiller P/E与宏观经济环境

由于在较长的时间跨度中存在均值回归情况,Shiller P/E(也称为Cyclically-Adjusted PE(周期调整市盈率),CAPE)在全世界都能够强有力地预测市场长期回报。但同时,Shiller P/E 对短期回报的预测也是出名的差,这是由于宏观经济环境的不同会导致 Shiller P/E 比率会有较大变化。Leibowitz & Bova (2007)发现,在适度的实际利率环境下,市场估值一般会较高;而在非常低或者非常高的实际利率环境中,P/E 一般会有所降低。本文在这个发现上进行了拓展:如果假设 P/E 会向特定宏观环境

更新时间:2022-07-25 09:22

【主题分享】市场风格变化时策略如何自动切换

策略源码

A:市场风格变化时策略如何自动切换

更新时间:2022-05-25 01:54

高质量AI量化策略

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更新时间:2022-05-22 01:17

控制每日仓位的一个例子

策略案例

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更新时间:2021-12-14 13:08

策略篇——残差项的均值回归

摘要

本文对超额收益净值建模,认为超额收益净值具有均值回归的特征。采用的方法是OU过程(Ornstein–Uhlenbeck process),并且站在长期和短期的均值回归的角度,提出了类‘布林带’新方法并给出具体实施步骤,可供业界参考。

背景介绍

均值回归是量化投资策略里的一大类,金融里的均值回归在维基百科定义如下:

“In finance,mean reversion is the assumption that a stock's price will tend to move to the average price over t

更新时间:2021-09-09 03:22

策略篇:残差项的均值回归——实证部分

写在前面

这一篇是基于上篇文章提出的方法的实证部分:

Wu Kevin:策略篇——残差项的均值回归​zhuanlan.zhihu.com 图标

之前承诺的对于上篇的实证现在才兑现,主要原因是我前期一直忙于秋招,无瑕顾及更新了。目前总算是定下来了,庆幸的是我还在量化这条路上,只不过今后的研究会更加偏向宏观层面,以后的分

更新时间:2021-08-12 06:36

次世代均值回归策略

金融市场的均值回归

在量化投资领域,**均值回归(mean reversion)**代表着一大类策略。金融市场的均值回归定义如下:


In finance, mean reversion is the assumption that a stock's price will tend to move to the average price over time.译:在金融领域,均值回归假设随着时间的移动,股票的价格朝着它的均值移动。

我们可以把上述定义中的“股票”换成其他任何投资品。这个定义中最核心的两个字是“价格”(而

更新时间:2021-08-12 03:14

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