基于量化投资角度的多因素模型投资综合策略报告.doc

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1、基于量化投资角度的多因素模型投资综合策略报告1研究方法本篇报告的量化投资策略主要采用的方法与理论有以下几种：1、线性回归。2、多因素模型。3、CAPM。4、假设检验与置信区间估计。5、蒙特卡洛模拟。6、VaR方法。7、Matlab技术。主体内容主要分为四大部分。第一部分为模型建立阶段，主要是挑选影响股票收益率的相关因素。第二部分主要是挑选出收益率排名前20%的股票，并运用CAPM模型进行组合搭配，以求降低非系统性风险，最大化股票的收益。第三部分采用统计学的知识，对上述建立的模型的相关参数进行范围上与概

2、率上的估计。并采用VaR方法与蒙特卡洛模拟，进行风险的评估与控制，并运用多种评估绩效的方式，对股票的风险与收益做出客观的评判。第四部分为模型的评价阶段，即由宏观到微观对该模型做出全面的解释。与此同时，运用matlab技术对参数进行适当的动态更新，使其尽量符合市场的波动情况，并进行回溯测试，用市场的实际结果来解释模型的合理之处。2策略步骤第一部分：模型建立阶段。影响收益率的因子初选我们采用以下收益率因子。以上表格反映了影响收益率的主要四大类因子，较好地包括了影响收益率的主要因素。虽然从宏观层面上我们挑选

3、出了一些影响收益率的主要因子，然而，在现实过程中，影响某个具体公司收益率的因素很可能只是其中某几个。因此我们应当试图找出影响每个股票的收益率的个别关键因素，这里我们采用matlab技术以及线性回归的方法，以融捷股份与暴风科技为例进行说明。笔者根据深圳证券交易所统计的数据通过EXCEL表格进行合并整理后得到融捷股份的收益率数据，将该数据导入matlab中，以市盈率为横轴、收益率为纵轴，建立图形关系。根据统计学的知识可知，我们用决定系数R2来反应自变量解释因变量力度的强弱，而决定系数与相关系数之间存在平方

4、关系，即P2=R2。因此，在matlab中我们通过计算一组数据之间的相关系数，反求出其决定系数，从而说明该特定自变量能从多大程度上解释因变量。代码运行的结果如下：从上述运行结果可知，市盈率与股票收益率之间的R2只有，遠小于1，因此市盈率这一项指标在融捷股份里并不能对收益率的变动起到决定性作用。类似地，我们对表1-1中所有的因子进行相同的操作方法，在此由于篇幅原因不再赘述，仅展示操作步骤与过程。剔除冗余因子在进行上述步骤的过程中，值得一提的是，各个因子之间可能本身就具有一定的相关性。比如，ROE指标与R

5、OA指标本身就满足一个等式：ROE=ROA*EM,其中EM为权益乘数，计算公式为EM=1/。如果因素之间的相关性甚小，我们可以忽略不计，但是当相关性大到一定程度时，便会对之后的多因素模型分析过程产生误导，因此在这里我们需要补充的一步是利用matlab软件，建立不同指标之间的关系方程，判断是否存在多重共线性。多因素模型体系的建立在进行完影响收益率的因子选择以及剔除完冗余因子之后，便是最为重要的建立综合评分体系，将所有的因子共同反映到一个方程中，用来解释股票收益率与因子之间的具体变化。多因素模型的建立过程

6、分为如下几个步骤：.标准化原始数据.建立相关性矩阵.计算相关性矩阵的特征值和特征向量.得出总方程表达式通过对上述运行结果的分析我们可以看出，月最大超额收益的影响最大，而累计收益的影响最小。这样，我们便量化出了影响该股票收益率的方程式。第二部分：交易标的股票的选取选取收益率前20%的股票通过第一部分的论述，我们最终可以得到影响不同公司股票收益率的方程式，可以用matlab或者数据库技术进行保存，当需要更新参数或者进行预测决策时，调用相关函数即可。在第二部分中，我们将选取的标的股票资产池的相关数据输入到方

7、程式中，即可得到未来一段时间的预期收益率。假设我们从每个板块中选取出了20支股票，我们保留预期收益率排在前20%的股票，优中选优，尽量最大化我们的收益。利用CAPM模型进行资产组合20世纪诞生的资本资产定价模型为广大投资者选择资产组合提供了良好的理论基础与依据。威廉夏普与马克维茨等人所建立的组合管理理论核心即为以下等式：E=R本f+P-Rf)其中，E为股票的预期收益率，Rf为无风险利率，毋为单个股票与市场之间的相关性，E为某一基准的收益率。通过该理论，我们可以建立多个资产的不同搭配情况。在第三部分，我

8、们会进一步讨论运用各项绩效评估指标，来权衡风险与收益。第三部分：风险控制对各项参数进行区间估计和假设检验。前两部分重点关注了组合的收益情况，力求在市场处于无效或弱有效的情况下，取得超越市场的收益率。然而，对风险的把握仍为非常重要的方自从xx-xx年间发生的金融灾难以后，人们对于风险控制的意识又提高到一个新的水平。下面具体介绍如何利用统计学知识，对风险以及收益的取值范围做出评估与估计。假设由第一部分模拟出的收益率方程满足如下等式：Yi=-+*Xli+*X2