量化策略設計及實戰(zhàn)應用課件

1、量化策略設計及實戰(zhàn)應用課件量化策略設計及實戰(zhàn)應用課件 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系4多因子模型開發(fā)實例 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系量化投資是什么？ 量化投資就是將人的投資思想規(guī)則化、變量化、模型化，形成一整套完整、科量化的操作思路，這套操作思路可以用歷史數(shù)據(jù)加以分析驗證，并在交易的執(zhí)行階段可以選擇使用計算機自動執(zhí)行量化投資是什么？ 量化投資就是將人的投資思想規(guī)則化、變量化量化投資的起步量化投資的起步量化投資的繁榮量化投資的繁榮量化投資的發(fā)展量化投資的發(fā)展量化投資目前的規(guī)模 截至2016年底，全球對沖基金管理資產規(guī)模達到3.01萬億美元，幾乎

2、等于國內A股深市總市值；2017年5月，美股對沖基金已達成27%的美股交易量，首次超過了傳統(tǒng)資管公司、銀行等其他類型的機構投資者。量化投資目前的規(guī)模 截至2016年底，全球對沖基金管理資產量化投資在國內量化投資在國內量化投資在國內量化投資在國內剛起步，國內的量化私募以股票量化、股票多空、股票市場中性、套利等策略為主。截至2016年底，納入統(tǒng)計的量化私募基金產品規(guī)模約在2816億元左右，占總規(guī)模的10.18%。量化投資在國內量化投資在國內剛起步，國內的量化私募以股票量化量化投資交易平臺量化投資交易平臺量化投資&傳統(tǒng)投資量化投資與傳統(tǒng)投資相同點本質相同，都是基于市場非有效或是弱有效的理論基礎。傳統(tǒng)

3、投資依賴公司調研和個人經(jīng)驗及主觀判斷；量化投資依靠數(shù)理模型及模型的不斷優(yōu)化實現(xiàn)投資理念。不同點量化投資&傳統(tǒng)投資量化投資與傳統(tǒng)投資相同點本質相同，都是基于123.1 量化投資VS傳統(tǒng)投資12量化投資與傳統(tǒng)投資的區(qū)別投資性質良好的盤感和經(jīng)驗積累能夠帶來超額收益；投資是一門藝術人工盯盤；受到時間精力影響；傳統(tǒng)投資策略只能通過未來的實際操作進行有效性驗證；無法通過歷史數(shù)據(jù)檢驗策略有效性；認為市場上漲；市場下跌時，將出現(xiàn)套牢或是虧損的情況；科學投資；用數(shù)學公式統(tǒng)計歷史規(guī)律，建立數(shù)學模型；充分統(tǒng)計數(shù)據(jù)，堅決避免主觀判斷，相信科學計算機實際監(jiān)控海量數(shù)據(jù)；可同時監(jiān)控多個品種（股票、期貨、期權等），不易受外界

4、因素干擾；通過對歷史數(shù)據(jù)進行檢驗，確定策略在各個行情因素下有效運行；對未來策略的有效性提供有力的參考依據(jù)；市場中性策略；不受大盤漲跌影響，牛熊市皆可能賺錢；操作模式策略驗證投資方向143.1 量化投資VS傳統(tǒng)投資14量化投資與傳統(tǒng)投資的區(qū)別量化投資的優(yōu)點量化投資的優(yōu)點量化投資的挑戰(zhàn)硬件故障電腦的硬件故障會導致自動化系統(tǒng)出現(xiàn)無法完成預期的投資活動的情況，這也屬于量化投資不可控風險。策略調整靈活度基于歷史測試的數(shù)量化投資策略，在情勢變遷時，有時無法像人那樣做出靈活的調整。資金容量上限任何一種投資策略在一個單獨的投資管理人手中使用時的有效性是有其上限的，要充分考慮市場沖擊和互動。接近和超過上限時，在

5、設計和運用數(shù)量化投資時要明確該種方法的邊界在哪里。量化投資的挑戰(zhàn)硬件故障電腦的硬件故障會導致自動化系統(tǒng)出現(xiàn)無法 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系4多因子模型開發(fā)實例 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系16量化投資的主要內容量化選股量化擇時統(tǒng)計套利數(shù)量化方法選擇股票組合，包括基本面選股、市場行為量化選股。常用的方法：公司估值法、趨勢法、資金法。對宏觀、微觀指標的量化分析判斷大勢走勢。利用數(shù)據(jù)模型判斷大盤的高點低點，從而進行波段交易。是量化投資中難度最大的一個策略。利用證券價格的歷史統(tǒng)計規(guī)律構建資產組合18量化投資的主要內容量化選股量化擇時統(tǒng)計套利數(shù)量化方

6、法選擇量化投資的主要內容股指期貨套利商品期貨套利期現(xiàn)套利跨市場套利跨品種套利跨期套利利用商品期貨市場（股指期貨市場）存在的不合理價格，實現(xiàn)期現(xiàn)、跨期、跨市場、跨品種套利等。量化投資的主要內容股指期貨套利商品期貨套利期現(xiàn)套利跨市場套利量化投資常見策略配對交易策略基本原理：尋找兩只價格走勢相關的股票進行配對，兩只股票的價差長期看在固定的水平內波動。如果價差暫時地超過或低于長期水平，則可買入偏低者、賣出偏高者，待價差恢復，賺取利潤。量化投資常見策略配對交易策略量化投資常見策略配對交易策略基本原理：尋找兩只價格走勢相關的股票進行配對，兩只股票的價差長期看在固定的水平內波動。如果價差暫時地超過或低于長期

7、水平，則可買入偏低者、賣出偏高者，待價差恢復，賺取利潤。量化投資常見策略配對交易策略量化投資常見策略Alpha策略基本原理：Alpha策略就是買入一組未來看好的股票，然后做空相對應價值的期貨合約，構建多空策略，對沖市場風險。量化投資常見策略Alpha策略量化投資常見策略Alpha策略量化投資常見策略Alpha策略量化投資常見策略指數(shù)增強策略基本原理：結合了被動與主動投資，在被動地追蹤指數(shù)表現(xiàn)的同時，通過一系列的方法，力圖取得超越指數(shù)的表現(xiàn)。量化投資常見策略指數(shù)增強策略量化投資常見策略指數(shù)增強策略量化投資常見策略指數(shù)增強策略 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系4多因子模型開發(fā)

8、實例 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系多因子模型基本理論資本資產定價模型（CAPM） 套利定價模型（APT）Fama-French三因素模型多因子模型基本理論資本資產定價模型（CAPM） 套利定價模型什么是因子？因子就是指標或者特征, 如PE、PB、5日均線等。因子選股模型就是通過分析各個因子與股票表現(xiàn)（收益率）之間的關系而建立的一套量化選股的體系。什么是因子？因子就是指標或者特征, 如PE、PB、5日均線等更直觀的理解多因子選股體系：以賽馬運動為例更直觀的理解多因子選股體系：以賽馬運動為例因子選股的原理因子選股的原理怎么判斷單個因子是否有效呢現(xiàn)在有6匹馬，它們的“爆發(fā)力

9、”排名及對應的比賽成績如下，那該因子（爆發(fā)力）是否有效？現(xiàn)在有6只股票，它們的“PE”排名及對應的下一個月收益率如下，那該因子（PE）是否有效？所以，因子值與收益率之間的相關性（稱為信息系數(shù)IC）是衡量因子有效性的重要指標，通常大于0.03，就認為該因子有效。怎么判斷單個因子是否有效呢現(xiàn)在有6匹馬，它們的“爆發(fā)力”排名有效的因子=有效的區(qū)分度有效的因子=有效的區(qū)分度怎么判斷多個因子是否有效呢？怎么判斷多個因子是否有效呢？因子打分的過程因子打分的過程多因子模型構建步驟多因子模型構建步驟國信iQuant平臺/國信iQuant平臺https:/iquant.guose使用國信iQuant平臺進行單因

10、子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析使用國信iQuant平臺進行單因子分析 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系4多因子模型開發(fā)實例 目錄1量化投資簡介2量化投資的主要內容3多因子模型體系 資本資產定價模型（CAPM）問世以后，很多學者就在有效市場假說條件下對其進行了實證檢驗，許多影響股票收益的其他因素陸續(xù)

11、被發(fā)現(xiàn)。 Fama和French(1992)提出了三因子模型，分別從市場風險、市值風險以及賬面市值比三個方面對股票收益率進行分析。FF三因素模型的建立Fama-French 三因子模型 資本資產定價模型（CAPM）問世以后，很多學者 具體形式：FF三因素模型的主要內容Fama-French 因子模型 具體形式：FF三因素模型的主要內容Fama-F（1）市場風險 市場風險是指大盤走勢變化所引起的不確定性。簡單來說，就是大盤波動導致個股也跟著波動的風險。比如表現(xiàn)比較好的公司，其股票價格卻伴隨著大盤下降了，或者表現(xiàn)不怎么好的公司，股價卻跟著牛市上漲了三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型

12、（1）市場風險 市場風險是指大盤走勢變化所引起的不代碼功能： 獲取HS300在2018.6.4-2018.7.1這一個月相對于無風險收益率的超額收益三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型代碼功能：三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型（2）市值風險 Fama 把市場里面的所有股票按市值排序，然后等分成三份：第一份是大市值股票，第二份是中市值股票，第三份是小市值股票。記大市值股票的平均期望收益率為E(rS)，小市值股票的期望收益率為E(rB)。三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型（2）市值風險 Fama 把市場里面的所有股票按代碼功能：獲取HS300在201

13、8.6.4-2018.7.1這一個月的市值風險三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型代碼功能：三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型（3）賬面市值比風險 賬面市值比就是賬面的所有者權益除以市值（下簡稱B/M）。賬面市值比風險描述了公司的額外財務困境風險，說明市場上對公司的估值比公司自己的估值要低。 計算方法和市值風險計算方法類似。三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型（3）賬面市值比風險 賬面市值比就是賬面的所有者權代碼功能：獲取HS300在2018.6.4-2018.7.1這一個月的賬面市值比風險 2.3 三個因子的具體介紹Fama-French 因子模型

14、代碼功能： 2.3 三個因子的具體介紹Fama-French（1）策略思想FF三因素模型的應用Fama-French 因子模型取滬深300成分股過去S天的三因子數(shù)據(jù)，在調倉日對因子數(shù)據(jù)通過FF三因子模型進行回歸分析，計算出每個股票在過去S天里的根據(jù)FF三因子模型，將三個因子數(shù)據(jù)作為自變量，HS300成分股相對無風險收益的超額收益作為因變量，進行多元線性回歸，得到殘差（1）策略思想FF三因素模型的應用Fama-French 因（1）策略思想FF三因素模型的應用Fama-French 因子模型買入最小的N（N=10）支股票根據(jù)CAPM理論，的長期均值應該是0如果對于某個時期的股票，回歸得到 0，說

15、明這段時間里面收益率偏低（因此股價也偏低），而根據(jù)有效市場假設，偏離在未來要漲回來的。（1）策略思想FF三因素模型的應用Fama-French 因（2） 策略代碼FF三因素模型的應用Fama-French 因子模型設定一個調倉頻率T和樣本長度S取滬深300成分股的三因子數(shù)據(jù)對因子數(shù)據(jù)通過模型進行回歸分析，計算出每個股票在過去S天里的買入最小的N（N=10）支股票即可（2） 策略代碼FF三因素模型的應用Fama-French （2） 策略代碼FF三因素模型的應用 Fama-French 因子模型取滬深300成分股三因子數(shù)據(jù)設定一個調倉頻率T和樣本長度S取滬深300成分股的三因子數(shù)據(jù)對因子數(shù)據(jù)通過

16、模型進行回歸分析，計算出每個股票在過去S天里的買入最小的N（N=10）支股票即可（2） 策略代碼FF三因素模型的應用Fama-French （2） 策略代碼 2.4 FF三因素模型的應用 Fama-French 因子模型設定一個調倉頻率T和樣本長度S取滬深300成分股的三因子數(shù)據(jù)對因子數(shù)據(jù)通過模型進行回歸分析，計算出每個股票在過去S天里的買入最小的N（N=10）支股票即可（2） 策略代碼 2.4 FF三因素模型的應用Fama-Fr（2） 策略代碼FF三因素模型的應用 Fama-French 因子模型設定一個調倉頻率T和樣本長度S取滬深300成分股的三因子數(shù)據(jù)對因子數(shù)據(jù)通過模型進行回歸分析，計算

17、出每個股票在過去S天里的買入最小的N（N=10）支股票即可（2） 策略代碼FF三因素模型的應用Fama-French 回測基于國信聚寬平臺，2015年01月01日至2015年6月1日進行回測，策略表現(xiàn)如下圖所示。期間策略收益率73.05%，策略收益遠遠優(yōu)于基準收益 回測結果Fama-French 因子模型 回測基于國信聚寬平臺，2015年01月01日至常見因子廣義上而言，任何可以量化的信息，均可以構成因子常見的三種因子形式：1. 宏觀經(jīng)濟因子模型：比如通貨膨脹率、利率等指標2. 基本面因子模型：比如分紅比例、估值水平、成長性、換手率等指標3. 技術面因子模型：比如MACD、KDJ等常見因子廣義上而言，任何可以量化的信息，均可以構成因子常見的常見因子1.BETA因子 包括：beta250（利用個股收益率序列和滬深 300 指數(shù)收益率序列進行一元線性回歸，益率序列 長度取 250 交易日 ）2.