多因子量化选股系列结构行情下沪深300增强策略改进方法研究.pdfVIP

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2020-09-22 发布于北京
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多因子量化选股系列结构行情下沪深300增强策略改进方法研究.pdf

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目录如何提升增强策略在结构行情下的表现 1 从底层因子表现看中低频量化增强的边界 2 如何更好地刻画因子有效性：单因子增强组合的表现2 拥抱主动，回归本源：具有长期稳健Alpha 的因子多为业绩、估值类 5 如何看待技术因子：中低频或已很难存在稳定的多头Alpha 8 基础沪深300 指数增强模型构建 10 基本面、估值因子的大类因子合成 10 寻找“稀缺性”溢价，理解基本面与估值因子的相对强弱 12 基本面/估值因子的GARP 配置逻辑：主风格判断+相对估值修正 13 技术因子进行尾部剔除后，策略年化超额收益提升至 14.4% 15 放松行业约束的指数增强模型构建 17 指数增强模型中放松行业约束的分层优化框架 17 指数重构：以公募超低配为锚，捕捉结构行情中的行业Alpha 17 放松行业约束的指数增强模型构建 19 结论与投资建议20 风险因素21 附录21 请务必阅读正文之后的免责条款部分多因子量化选股系列专题研究｜2020.9.18 插图目录图1：2020 年以来各中信一级行业相对中证全指超额收益 1 图2 ：2012 年以来主动偏股基金与指数增强基金收益情况 1 图3 ：行业分化度与主动偏股基金相对指数增强基金超额收益 1 图4 ：20 日反转因子分组回测净值曲线 3 图5 ：20 日反转因子分组月度超额收益均值4 图6 ：20 日反转因子月度Rank-IC 序列4 图7 ：20 日反转因子单因子增强组合表现4 图8 ：EP 因子单因子增强组合的表现 5 图9 ：ROE 因子单因子增强组合表现6 图10：DELTAGPOA 因子单因子增强组合表现6 图11：PEG 因子单因子增强组合表现 7 图12：240 日收益波动率、60 日平均换手率、EPTTM 因子的单因子增强组合相对强弱9 图13：240 日收益波动率、60 日平均换手率与EPTTM 因子的Spearman 相关系数 9 图14：60 日反转因子的单因子增强组合历史表现 10 图15：基本面因子增强组合历史表现 11 图16：估值因子增强组合历史表现 12