【摘 要】
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从20世纪量化投资这一概念被提出,到如今的逐步趋于成熟,量化投资模式越发受到市场的认可。在这几十年的发展中,各式各样的量化投资策略被人们所采用,如市场中性策略、CTA和指数增强等。而在市场中性策略中,多因子选股策略则占据着重要地位,投资者往往通过构建多因子选股模型从而寻求高于基准指数的超额收益。在历经几十年的市场检验后,多因子量化选股模型因其稳定性和可靠性受到了广大量化投资者的青睐。在多因子策略中
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从20世纪量化投资这一概念被提出,到如今的逐步趋于成熟,量化投资模式越发受到市场的认可。在这几十年的发展中,各式各样的量化投资策略被人们所采用,如市场中性策略、CTA和指数增强等。而在市场中性策略中,多因子选股策略则占据着重要地位,投资者往往通过构建多因子选股模型从而寻求高于基准指数的超额收益。在历经几十年的市场检验后,多因子量化选股模型因其稳定性和可靠性受到了广大量化投资者的青睐。在多因子策略中,选择因子的质量与最终选股的效果息息相关。因此,为了挖掘出市场中隐含的且长期有效的因子,本文构建了一个遗传规划因子挖掘模型。首先利用国内财经数据开源平台Tushare获取了 2012年1月4日-2019年12月31日各交易日A股市场中沪深300指数所有成分股的日频量价信息,由其中股票池设置为随着指数成分同步更新,共计约56万条。然后将按前复权的方式将上述复权过后的基础量价指标用以构建初始因子池。接着本文使用python中遗传规划项目Gplearn,构建适应度指标RankIC以及设定相关函数参数,将初始因子池中的因子按照遗传规划流程进行进化和筛选,保留了种群中适应度较高的因子。随后对排名靠前的因子表达式利用线性回归以及分层回测法进行单因子分析,并进一步对所得因子进行去极值、标准化和中性化等数据处理操作,从而对因子的有效性进行验证并对因子方向做出判断。试验结果表明,不论持仓时间,各因子RankIC均值均为负值,这说明这些因子的暴露度向量和下一交易截面的收益率具有负相关,即因子值越小,下一截面收益率越高。并且各因子RankIC绝对值和t值绝对值较大,累计收益分层效果明显,这些都充分证明了根据遗传规划模型挖掘出的因子具有较强的有效性。最后本文利用上述因子以及业内常用基本面因子,采用因子Rank值打分法构建了三因子、五因子以及多因子选股模型,按每周调仓的方式在2020-2021年间进行回测。为了更好地描述真实市场,本文还引入交易费用和滑点设置。其中交易费用设置方面,包括代理服务费及印花税。在中国的证券交易代理服务费中,目前为双向收取,中间商的佣金系数默认为0.03%,最低5元。至于印花税,则为单边,即是向卖家征税,而不向买家征税,系数为0.1%。而由于实战中下单后真实的成交价格与预期的价格具有一定的偏差,因此业内常常通过在回测时引入滑点的方式来尽可能模拟真实的交易场景,本文滑点设置为当前价格的0.1%。回测结果表明,利用遗传规划模型挖掘出的因子所构建的多因子选股模型相较于仅使用基于传统基本面因子的投资组合,能在降低投资风险的同时带来一定程度的超额收益。
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