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股票

Securities industry
量化指数增强为何具备长期配置价值
发布时间:2022-07-01     发布人:李志刚      浏览次数:156
Part1

红海还是蓝海?

  

事实上,很多量化团队都会把指数增强策略作为旗舰策略,那么它的竞争是否会很激烈呢?发行指数增强产品,是红海还是蓝海?
如果说是红海,那确实,“基于多因子框架与机器学习的量化指数增强策略框架”已经不是秘密,各团队比拼因子挖掘、比拼算法迭代,竞争激烈。
如果说是蓝海,也有道理,纵然量化投资从华尔街引入中国也十年有余,但主观选股的体量仍然远远大于量化选股,量化投资方兴未艾。指数增强类策略既可以分享大盘指数的增长(A股虽然经历过股灾,但底部逐步抬高,具备配置价值),又追求超额收益。弹性好、净值生命力顽强,具备长期配置价值,收益来源清晰。


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总之,指数增强策略,选择一个“优秀”的指数作为对标指数,使用多因子挖掘、机器学习等先进算法作为手段,不断探索、迭代升级策略模型,力争做出超额收益、比对标指数更“优秀”。

路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。


Part2

科普帖——

“基于多因子框架与机器学习

的量化指数增强策略框架”


什么是量化投资方法?
什么是指数增强策略?
怎么用基于多因子框架的机器学习方法做出相较于基准指数的超额收益?
如何用数量化的最优化方案控制与对标指数的偏离度?


什么是量化投资方法:

化投资方法,是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。是一种方法论,有两个同等重要的维度:投资逻辑、数理模型。原则:简单、通用、稳定、合理。


什么是指数增强策略:

那就需要先解释下什么是“alpha”什么是“beta”,不是跟舒克一起开飞机的贝塔。

alpha表示超越市场基准指数的非系统性收益或风险;

beta表示基准指数的收益或风险;

那么:指数增强产品收益 = beta收益(选择一个“优秀”的基准指数) + alpha收益(做出超额,即比基准指数“更优秀”)


什么是多因子框架:

举个简单的例子,我们要预测明天哪些股票会比另外的股票涨得多,要怎么预测呢?

我们既可以通过公司的财务指标,比如净利润、利润增速、负债、周转率等进行分析;也可以通过股票的行情走势,形成技术指标,比如均线、布林轨等进行分析;还可以整理、汇总市面上的分析师、股吧等等对这只股票的舆论等进行分析。这些“因素”,就是“因子”。一个因子,反映了股票的一个维度的信息。

咱们的“多因子模型”涵盖了千余个因子,从方方面面,从各个角度对股票特征进行反应和度量,综合起来预测股票未来一天或几天的价格走势。


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往细致了说,这里涉及两个技术层面的问题,一个是如何挖掘出有意义有价值的因子,即如何挖掘出对未来股价有预测能力的因子;一个是如何持续追踪因子效果,从因子池中排除无效因子。前者称为“因子挖掘”,又可按照挖掘手段分为“人工挖掘”、“机器学习GP算法自动挖掘”等;后者称为“因子每日监控”或者“因子出库标准”。


 “因子挖掘”图例,某因子效果:

从定性的“因子覆盖率”、“因子时序IC”、“因子IC分布”、“因子IC衰减”、“quantile换手率”、“quantile收益率”、“quantile净值曲线”、“最大回撤图”;定量的“因子IC均值”、“因子ICIR”、“group 10收益率”、“group 10换手率”、“group 10最大回撤”、“group 10夏普率”、“group 10胜率”等,对因子效果进行度量,判定因子是否能达到入库标准。


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数据来源:通联数据,新湖巨源


 “因子每日监控”图例,成长类因子效果:


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数据来源:通联数据,新湖巨源


图中画出了看因子本周IC、上一季度IC、上一年IC、全量IC,用以持续跟踪因子效果。


如何用机器学习的方法整合数以千计的因子:

数以千计的因子,相当于数以千计的度量股票状况的维度,如何把它们有效的整合到一起呢?

首先想到的,等权,全部等权,再相加。嗯,这确实是一种方案。但这些因子彼此之间存在着或多或少的相关性,几个彼此相关性高的因子应该弱化其中每个单一因子的权重;对未来股价预测能力更高的因子,应该强化其权重。

机器学习算法,源于自然科学领域,研究的是怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动,是人工智能中最具智能特征、最前沿的研究领域之一。可以尝试用机器学习算法,“学习”过去各个因子对股价的预测能力,以及它们彼此之间的关系,外沿出各个因子未来对股价有多大的预测性能。

    例如:

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如何用数量化的优化方案控制与对标指数的偏离度:

指数增强策略,指数增强策略与股票多头策略有何差异呢?或者说,与广大基民朋友熟悉的选股型公募基金有何区别呢?

从原理上讲,“指数增强”,顾名思义,需要控制其与对标指数的跟踪误差。往往持股数量达到数百只甚至上千只,追求:既“像”对标指数(benchmark),又能一点点的,日积月累的超越对标指数。而股票多头策略,无需控制与任何指数的偏离程度,往往持股数量较少。

那么,怎么做到控制与对标指数的跟踪误差呢?这在数理上,是一个解待约束条件的最优化方程问题。最大化预估超额,同时将行业、风格等方面与对标指数的偏离程度作为不等式的限制条件。常规来说,需要控制“行业”与“CNE5-10barra风格因子”的偏离度。

图示以某交易日横截面数据行业偏离度、近2年“CNE5-10barra风格因子”持仓组合与对标的中证500指数时序偏离度为例。前者控制4%偏离度,后者控制1.5倍标准差偏离度。


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数据来源:通联数据,新湖巨源


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数据来源:通联数据,新湖巨源

(本资料中的各种信息和数据等仅供参考,并不构成销售要约,或买入任何证券、基金或其它投资工具的建议。)

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