基于风格指数轮动效应的A股择时策略

来源 :浙江工商大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuantengfei1990
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
金融市场快速发展使得风格配置策略逐渐成为量化投资领域新的热点。近年来,外资进入和价值投资兴起使得A股市场价值/成长风格轮动现象越来越明显,投资者从价值/成长风格轮动中可获得的期望收益也越来越大。在此背景下,本文针对A股市场价值/成长风格轮动现象进行深入研究,通过构建价值成长相对强弱指数(VDG指数),将传统量化择时方法迁移至风格择时过程中,为风格轮动领域提出了一种全新的风格择时方法,并验证了该法方法在A股市场的有效性。该风格择时方法包括两个阶段,第一个阶段是风格指数编制阶段,首先,通过选取具有代表性的25个因子,本文在全A股样本空间下基于XGBoost算法构建多因子选股模型以选取每一持仓期的价值/成长风格成分股,并参照沪深300指数编制方案编制了相应的价值/成长风格指数。第二个阶段是风格择时策略构建阶段,本文将传统量化择时方法中的LLT择时(低延时均线择时)、HMM择时(隐马尔可夫择时)和动量效应择时应用至VDG指数的择时过程,看多VDG指数时选择价值风格,进而买入价值风格指数成分股;而看空VDG指数时选择成长风格,买入成长风格指数成分股,以此构建价值/成长风格择时策略,轮动买入价值/成长风格组合,并与价值风格策略和成长风格策略相比较。在此基础上,本文还引入止损策略对风格择时策略进行优化,进一步降低风格择时策略的风险。回测结果表明,(1)A股市上存在显著的价值/成长风格轮动现象,通过本文提出的方法,传统量化择时策略能够较好的应用于风格择时过程。相比于单一风格策略,风格轮动策略能够在更小的风险下,获得更高的超额收益,三种风格择时方法中,HMM风格择时策略的整体表现结果最好,夏普比率为2.12,且收益风险比达到了2.53。(2)本文发现不同价值/成长风格轮动速度下,各风格择时方法的表现不同,LLT择时和HMM择时在风格轮动速度不高的情况下表现较好,而动量效应择时则在风格轮动速度较高的情况下表现较好。(3)在进行止损策略优化的过程中,本文还发现止损策略能够有效降低风格择时策略的最大回撤,且止损策略带来的优化效果与风格轮动频率有关,风格轮动频率越高,止损策略带来的超额收益越低。(4)值得注意的是,A股市场依旧存在显著的“价值溢价”,回测表明,相比于成长风格策略,价值风格策略能够带来11.9%的超额年化收益率,在A股市场执行价值投资策略也能够带来一定的超额收益,但是,显然在A股市场进行价值/成长风格轮动策略是更好的选择。
其他文献
在数理统计中,常常会涉及到非参数回归,非参数回归能够在不知道总体分布的情况下较好地利用样本数据体现的非线性特征从而来推断总体。并且非参数回归还具有回归函数受约束少、稳健性高,尤其是对于非线性问题有非常好的效果,因而非参数回归在统计推断中有着至关重要的作用。目前对于非参数回归的研究和应用也有着许多方法,例如核估计、局部多项式估计、样条估计、M估计等等。删失数据一直受到国内外众多学者的研究。因为在实际
学位
近年来,电子病历因具有高效、简便等优势得到广泛使用.这些电子病历蕴含了大量的医学信息,对其进行实体识别,可以提取出疾病部位、药物治疗等关键信息,有利于构建更完备的智能化电子病历系统,推动智慧医疗的建设.对中文电子病历进行命名实体识别主要存在技术和数据两方面的问题.技术层面上,目前对电子病历进行实体识别大多是从通用的预训练语言模型获得文本的向量表征,无法充分提取中文的偏旁部首等字形结构信息.数据层面
学位
通货膨胀是当今世界上许多国家面临的问题。通货膨胀带来的商品价格上涨会导致消费者的购买力下降,当超过一定的阈值时,就会扼杀该国经济增长。为解决上述问题,本文研究以下两个方面的内容,首先,研究赞比亚的经济增长和通货膨胀之间的关系;其次,研究与经济增长有关的特定宏观经济变量对通货膨胀的影响。以消费者价格指数衡量通货膨胀作为因变量,自变量包括利率、汇率、国内生产总值、外国直接投资、净官方发展援助、外债、净
学位
近年来,科技创新与金融的融合发展受到广泛关注。我国技术创新能力处于不断上升的趋势,高新技术产业作为科技创新的关键力量,在推动技术进步、发展新型产业过程中发挥着重要的作用,但创新过程中,常常面临融资难、融资贵的问题,导致研发活动受限,影响产业创新能力持续提高。与此同时,银行科技贷款作为科技与金融的有机结合,一方面解决了高技术产业融资难的问题,弥补了研发经费的缺口,另一方面也提高了科技创新效率,从时间
学位
随着金融服务实体经济这一本源的回归,金融与实体经济之间的联系更加紧密,实体经济内部各产业间的关联性也日渐增强。因此,在极端金融危机频发的背景下,如何准确刻画中国实体产业间的相依关系以及规避金融风险是亟待解决的关键问题,对中国经济金融体系稳定具有重要的现实意义。首先,考虑到实体产业的行业指数数据维度较高,并且指数之间的相关性较强,本文引入动态因子Copula模型估计24个行业指数间的相依关系,能有效
学位
复杂网络作为复杂系统最活跃的研究学科之一,由于其简明的交互系统拓扑结构的表达方式,已经被广泛应用在物理、生物和社会科学等领域。通常来说复杂网络都存在一定的社区结构,社区结构是对网络中节点的分组,组内连接相对紧密,组件连接相对稀疏。研究复杂网络的社团结构不仅有助于学者们分析复杂网络的各种潜在特性,而且与我们的生活也息息相关,比如图像分割、个性化推荐、主题分析等。复杂网络的社团检测方法有很多,寻找速度
学位
反向传播算法是最成功的训练神经网络的算法之一,但由于其具有收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,使得其优化和收敛性分析成为一个热门的研究方向。加入动量项是优化反向传播算法的方法之一,它可以提升算法的收敛速度。在传统的动量反向传播算法中,动量系数取为区间(0,1)内的一个固定常数。但在这个方法下,只有当当前梯度下降方向和上一步迭代时权值改变方向相近时,才有加速收敛的效果,反之则会沿着误差增加的方向运动
学位
光顺曲线具有良好的曲率分布,如何通过已知数据构造出光顺的插值曲线是计算机辅助几何设计中的基本问题。在实际应用中,我们常用Bézier曲线来表示插值曲线。一般而言,Bézier曲线的形状调整是通过能量优化的方式来完成,然而已有的研究主要集中在平面曲线,很少有专门针对空间曲线插值的研究。鉴于上述问题,本文提出了基于jerk能量最小化的空间五次G2插值曲线构造方法。针对给定的G2数据,可构造一条满足Fr
学位
奇异两点边值问题在应用数学和物理学领域有十分广泛的应用,比如:气体动力学、生理学、化学、核爆炸以及原子计算等方面。寻求奇异两点边值问题的数值解是一个十分重要而且有意义的研究问题。因此,大量学者对奇异两点边值问题的数值解展开了研究并且得到了许多重要的研究成果。本文主要给出了改进的三次B样条方法和基于B样条函数的最小二乘法来解决此问题。本文分为四个部分:第一章简单介绍了奇异两点边值问题及其国内外研究现
学位
为了去除真实超声图像中的噪声,我们提出了一种新的去噪模型,该模型结合了基于模型的优化方法和判别学习方法的优点。基于噪声模型的特点,我们用广义Kullback-Leibler散度描述数据保真项,并用一个CNN去噪器代替正则项。本文给出了两种基于CNN去噪器正则项的模型,分别使用了带扩张卷积的CNN去噪器和边缘特征引导的CNN去噪器。其中,带扩张卷积的CNN去噪器由七个扩张卷积组成,这七个扩张卷积的扩
学位