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风格域划分下的基本面多因子选股策略 国泰君安_20180713_

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摘要

基本面投资逻辑日益受到量化组合投资者的重视,本篇报告重点关注各类基本面因子对不同风格股票预测能力的差异及其在策略构建中的应用。

研究表明,基于市值域划分、盈利域划分以及波动域划分的状态下,各类基本面因子对不同风格域内的股票收益预测能力存在显著差异,相应的因子权重应有所区分。

阿尔法模型构建过程中,我们分别考虑了最优因子权重、个股因子权重匹配、预期收益整合等细节内容,目的是使得因子组合更有效的适应不同风格的市场环境变化,提高模型预测精度。

基于风格域划分下的基本面多因子策略自 2013 年至 2018 年 6 月,实现年化超额收益 18%,信息比率 2.81。相比于未分域的基本面因子策略,该策略的年化收益、信息比率均有显著提升,最大回撤显著下降。并且回测结果显示,分域研究的优势在近两年的市场环境中,愈发明显。

后续的研究中,我们将在基本面因子所选择的股票池中,进一步考虑中低频技术类因子、中高频价量特征因子的运用,对策略收益进行再增强。

正文

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标签

基本面因子多因子选股模型多因子选股
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