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时间:2019-05-31
《区分度动量模型系列之---因子度量探讨与观察期动态变化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、1研究背景回顾2因子强度的多种度量3动态周期优化4后续工作展望区分度度量-因子贡献度因TOP子排股票池因子分布两序端的收益差BOTTOM贡献度TOP收收益分布两益端的收益差排股票池序BOTTOM因子打分模型与半衰期选股策略SCOREit()rankFit(,)*CONFt()FTOPTOP新组合BOTTOMBOTTOM固定周期调仓有严重的路径依赖性,不同的起点会得到完全相反的结论半衰期选股策略能动态决定换仓时点,不依赖于起点和路径区分度动量模型的方法论探讨传统多因子模型是用因子去解释收益率区分度动量模型是用因子去区分收益率区分度动量模型的特点度量因子强
2、度•区分度动量模型的目标并不是用因子解释收益率或者收益差,而是追踪某个因子在观察期内,对市场股票的区分程度因子定义宽泛•这个因子可以是市值、换手率这样的市场指标,也可以是ROE、净利润这样的财务指标,甚至任何一种对股票的排名方法,都可以看作一个因子跟踪市场热点•其核心逻辑是追踪在观察期内,市场投资者究竟是依据哪些因子对股票的破暗号产生了差异,而不管这些因子是不是额可以解释收益1研究背景回顾2因子强度的多种度量3动态周期优化4后续工作展望因子贡献度与因子偏离度贡献度-从因子值排名看收益率分布meanR[]meanR[]RRijijiSETlowFjSETh
3、ighFiSETlowFjSEThighFCON=FmeanR[]imeanR[j]RiRjiSEThighRjSETlowRiSEThighRjSETlowR偏离度-从收益率排名看因子值分布meanranki[()]meanrankj[()]iSETlowRjSEThighRDEVFNnranki()rankj()iSETlowRjSEThighR=n*(Nn)现有度量方法的不足2009年10月14日至2009年12月3日市值分组1~160161~320321~480481~640640~800组内平
4、均收益率9.25%14.67%17.44%18.02%17.83%因子贡献度和因子偏离度都是通过考察的股票池两端组合的差异性来衡量因子的区分强度,而忽略中间部分。但是在其后的加权打分模型中,是对所有股票都用因子排名乘上因子贡献度,这里便有一个问题:因子和收益率的关系,未必是线性的,甚至有可能不满足单调性。举例而言,我们来看市值因子,在观察期内小市值的股票收益率超过了大市值的股票,因此在加权打分时,市值越大,则打分越低。但如果市值对收益率的影响不具有单调性,比如实际上中市值>小市值>大市值,则中市值股票就难以入选Top组合,而在因子贡献度和因子偏离度中无法区分出这
5、种情形。上表是09年12月3日回溯30个交易日按流通市值分组看收益率,实际上收益率最高的并不是流通市值最小的组,而是次小组。新度量尝试-因子离散度因子离散度:分组收益率的差异程度收益率收益率因子收益率排序收益率收益率因子离散度的定义设当前时间为t,考察周期为T,股票池总数为N。计算每只股票i的区间对数收益率,将N只股票按照收益率排序,等分为数量相同的5组。对于因子F,再将N只股票依据t-T时刻的因子值由大到小进行排序,同样等分为数量相同的5组。分别计算两列组合平均收益率的标准差之比,记为因子F的离散度:52(meanR[]iimeanR[])StdSET()F
6、jj1iSETFjiSETNDISFStdSET()5Rj2(meanR[]iimeanR[])iSETRjiSETNj1基于因子离散度的新因子打分模型容易看出因子离散度DIS也是一个标准化的度量,没有量纲,但不同于因子贡献度和偏离度,其取值空间为[0,1]。因子离散度越接近1,表示因子的区分效果越强;当其接近0时,说明此时因子没能区分收益率。另一方面,因子离散度不具有方向性,以市值因子为例,即我们不能通过离散度的值直接判断是大股票好还是小股票好。SCOREit()(3RankSET(,))*FiDISFt()F这里无法再用
7、因子排名,但是可以用股票所在组的平均收益率排名乘以因子离散度。具体来说,对于给定的因子F,首先按照因子值分成5个组,然后分别计算每个组的平均对数收益率,根据收益率的高低对小组进行排名,然后按排名分别赋予2、1、0、-1、-2分。基本面因子集表1:基本面因子因子名称说明因子意义静态流通市值最新季报日流通市值市值规模净资产最新季报股东权益合计资产规模净资产增长率过去两年净资产季报数据回归经营能力净资产收益率最新年报ROE盈利能力每元净资产经营现金流过去十二个月经营现金流/净资产现金流水平每元净资产营业收入过去十二个月营业收入/净资产收入水平净利润增长率过
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