基于技術(shù)指標(biāo)的寬基指數(shù)配置策略_第1頁
基于技術(shù)指標(biāo)的寬基指數(shù)配置策略_第2頁
基于技術(shù)指標(biāo)的寬基指數(shù)配置策略_第3頁
基于技術(shù)指標(biāo)的寬基指數(shù)配置策略_第4頁
基于技術(shù)指標(biāo)的寬基指數(shù)配置策略_第5頁
已閱讀5頁,還剩12頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

目錄TOC\o"1-2"\h\z\u一、 策略框架概述 4(一)指數(shù)優(yōu)選框架 4(二)指數(shù)樣本池構(gòu)建 4二、 技術(shù)指標(biāo)選擇和特征刻畫 6(一)技術(shù)因子學(xué)術(shù)成果概述 6(二)技術(shù)指標(biāo)池構(gòu)建 8三、 因子構(gòu)建及擇時(shí) 9(一)技術(shù)因子構(gòu)建 9(二)技術(shù)因子信號觸發(fā)數(shù)量 10(三)模型構(gòu)建 四、 指數(shù)優(yōu)選及回測 12(一) 按照技術(shù)因子綜合得分優(yōu)選 12(二) 不同加權(quán)方式下指數(shù)優(yōu)選策略 12(三) 指數(shù)優(yōu)選超額收益率和凈值表現(xiàn) 14五、 附注 18圖表目錄圖表1.基于技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)優(yōu)選框架 4圖表2.樣本池指數(shù) 4圖表3.技術(shù)指標(biāo)分類 6圖表4.趨勢類技術(shù)指標(biāo) 7圖表5.震蕩類技術(shù)指標(biāo) 7圖表6.由價(jià)格、成交量和換手率等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算的技術(shù)指標(biāo)池 8圖表7.季度換倉技術(shù)指標(biāo)IC均值分布 8圖表8.年度換倉技術(shù)指標(biāo)IC均值分布 8圖表9.技術(shù)指標(biāo)構(gòu)建的因子類型 9圖表10.技術(shù)指標(biāo)因子的交易邏輯 9圖表由技術(shù)因子預(yù)測指數(shù)收益率 10圖表12.IC閾值±0.05,季度換倉觸發(fā)信號數(shù)量 10圖表13.IC閾值±0.05,年度換倉觸發(fā)信號數(shù)量 10圖表14.指數(shù)收益率預(yù)測模型構(gòu)建 圖表15.根據(jù)指數(shù)因子值進(jìn)行指數(shù)優(yōu)選 12圖表16.各因子加權(quán)方式和換倉頻率下年度超額收益率 12圖表17.采取IC穩(wěn)定策略后年度超額收益率 13圖表18.各因子加權(quán)方式和換倉頻率下收益回撤比 13圖表19.采取IC穩(wěn)定策略后的策略收益回撤比 14圖表20.季度換倉超額收益率分布特點(diǎn) 14圖表21.季度換倉各指數(shù)超額收益率分布 14圖表22.季度換倉各年份超額收益率 15圖表23.季度換倉指數(shù)優(yōu)選組合累計(jì)凈值和基準(zhǔn)凈值 15圖表24.季度換倉指數(shù)優(yōu)選組合累計(jì)超額凈值 15圖表25.季度換倉最近10個(gè)季度指數(shù)推薦 15圖表26.年度換倉超額收益率分布特點(diǎn) 16圖表27.年度換倉各節(jié)點(diǎn)未來一年超額收益率分布 16圖表28.年度換倉各年份平均超額收益率 17圖表29.年度換倉指數(shù)優(yōu)選組合累計(jì)凈值和基準(zhǔn)凈值 17圖表30.年度換倉指數(shù)優(yōu)選組合累計(jì)超額凈值 17圖表31.年度換倉最近10個(gè)季度指數(shù)推薦 17一、策略框架概述(一)指數(shù)優(yōu)選框架全球指數(shù)化投資的快速發(fā)展,使其已經(jīng)成為資產(chǎn)管理領(lǐng)域重要的投資方式,而近年來我國指數(shù)化投資方興未艾,證券市場權(quán)益類指數(shù)型基金數(shù)量為1623只,規(guī)模為20896.73億元(1003005001000等寬基指數(shù)為核心,覆蓋行業(yè)、主題、策略和風(fēng)格等各類型指數(shù)的產(chǎn)品體系,為投資人的資產(chǎn)配置提供了有效科學(xué)的基準(zhǔn)。而在指數(shù)投資中,如何構(gòu)建有效的指數(shù)輪動策略,探索持續(xù)獲取超額收益的方法,是一個(gè)長期的課題。在本篇報(bào)告中,我們嘗試用技術(shù)指標(biāo)來篩選和構(gòu)建指數(shù)輪動投資策略,以篩選的樣本池為案例,探討提升指數(shù)投資組合的超額收益方法。圖表1.基于技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)優(yōu)選框架資料來源:萬得,中銀證券(二)指數(shù)樣本池構(gòu)建可選指數(shù)代碼 可選指數(shù)全稱 可選指數(shù)代碼 可選指數(shù)全稱 基期 指數(shù)簡介H00300.CSI 滬深300全收益指數(shù) 2004/12/31滬深300指數(shù)成分,并考慮到假定指數(shù)內(nèi)所有股票的現(xiàn)金分紅都用于再投資產(chǎn)生的收益H00905.CSI 中證小盤500全收益指數(shù) 2004/12/31中證500指數(shù)成分,并考慮到假定指數(shù)內(nèi)所有股票的現(xiàn)金分紅都用于再投資產(chǎn)生的收益H00906.CSI 中證800全收益指數(shù) 2004/12/31中證800指數(shù)成分,并考慮到假定指數(shù)內(nèi)所有股票的現(xiàn)金分紅都用于再投資產(chǎn)生的收益H00852.SH 中證1000全收益指數(shù) 2004/12/31中證1000指數(shù)成分,并考慮到假定指數(shù)內(nèi)所有股票的現(xiàn)金分紅都用于再投資產(chǎn)生的收益中證紅利指數(shù)以滬深A(yù)股中現(xiàn)金股息率高、分紅比較穩(wěn)H00922.CSI 中證紅利全收益指數(shù) 2004/12/31

定、具有一定規(guī)模及流動性的100只股票為成分股,采用股息率作為權(quán)重分配依據(jù),以反映A股市場高紅利股票的整體表現(xiàn)。中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)成份指數(shù)選取節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)、新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造產(chǎn)業(yè)、新H00171.CSI 中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)成分全收益指數(shù)中證財(cái)通中國可持續(xù)發(fā)展H00846.CSI 100(ECPIESG)全收益指數(shù)

2010/12/312011/6/30

能源產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)、數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、高技術(shù)服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域具有代表性的100只公司證券作為指數(shù)樣本,以反映戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)公司證券的整體表現(xiàn)。根據(jù)ECPIESG評級方法,從滬深300指數(shù)樣本股中挑選ESG(環(huán)境、社會、公司治理)評級較高的100只公司股票組成樣本股,以反映滬深300指數(shù)中ECPIESG評級較高公司股票的走勢。資料來源:萬得,中銀證券3005008001000全收益指數(shù)、中證紅利全收益指數(shù)、中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)成分全收益指數(shù)和中證財(cái)通中國可持續(xù)發(fā)展(ECPIESG)800201014日至2023年7月1日作為回測區(qū)間,對樣本池指數(shù)收益率進(jìn)行回測。在回測過程中,分別以季度/年度作為換倉周期,以截止周期末最后一交易日信息計(jì)算因子,以下一周期第一個(gè)交易日收盤價(jià)換倉,每期持有1-2個(gè)指數(shù)。二、技術(shù)指標(biāo)選擇和特征刻畫(一)技術(shù)因子學(xué)術(shù)成果概述技術(shù)因子構(gòu)建:學(xué)術(shù)界對于技術(shù)因子構(gòu)建多停留在“多區(qū)間動量因子”相關(guān)領(lǐng)域,典型為2014年以2014Christopher的研究成果[1]2022Yao的研究[2]也未在因子構(gòu)建上出現(xiàn)突破性的變Christopher(2014)Ptt時(shí)刻s取短期(1,2,3)月數(shù),l取長期(9、12)月數(shù)。????,??=

1, ??????,??>??????,??{0, ??????,??≤??????,?????????????,??=

1??∑??=0

????????=??,??2014-2022年在技術(shù)因子選股領(lǐng)域的研究發(fā)展歷史,代表性研究成果更多體現(xiàn)在多因子復(fù)合框架上的改進(jìn),比如從簡單基于啞變量技術(shù)因子的OLS預(yù)測模型擴(kuò)展到納入宏觀基本面指標(biāo),以及考量因子多重共線性的PLS模型以及其他因子復(fù)合方式(Qi(2017)[3],Yao(2022))。??????,??=????+∑????,??????,??+????,????=1技術(shù)指標(biāo)庫整理:通過各類資料整理,將技術(shù)指標(biāo)整體總結(jié)為兩大類型,即趨勢型指標(biāo)(包含8個(gè)子指標(biāo))與震蕩型指標(biāo)(5個(gè)子指標(biāo)),在指標(biāo)處理方面,我們在季度末最后一個(gè)交易日根據(jù)指數(shù)價(jià)格、成交量和換手率(全收益指數(shù)若沒有該指標(biāo),則用對應(yīng)的價(jià)格指數(shù)指標(biāo)代替)以及選取的長短周期回溯窗口(22個(gè)交易,63252個(gè)交易日等),信號。圖表3.技術(shù)指標(biāo)分類資料來源:萬得,中銀證券圖表4.趨勢類技術(shù)指標(biāo)技術(shù)指標(biāo)類型構(gòu)建理念計(jì)算方法MACD趨勢利用收盤價(jià)的短期指數(shù)移動平均線與長期指數(shù)移動平均線之間的聚合與分離狀況,對買進(jìn)、賣出時(shí)機(jī)作出研判的技術(shù)指標(biāo)。short_ema=stock_price_close.ewm(span=lag_short).mean()long_ema=stock_price_close.ewm(span=lag_long).mean()diff=short_ema-long_emadea=diff.ewm(span=lag_dea).mean()macd=2*(diff-dea)AMA趨勢短期收盤價(jià)均值與長期收盤價(jià)均值的比例,比值越大代表短期上漲趨勢越強(qiáng)或下跌趨勢減弱。short_ema=stock_price_close.ewm(span=lag_short).mean()long_ema=stock_price_close.ewm(span=lag_long).mean()ama=(short_ema/long_ema).ewm(span=lag_short).mean()VHF趨勢VHF目的是將價(jià)格中的波動過濾掉,反映股票的趨勢,計(jì)算方法是區(qū)間最高價(jià)與最低價(jià)之差作為分子,該時(shí)間段價(jià)格波動的絕對值之和為分母。VHF越大,說明價(jià)格波動越大,市場趨勢越強(qiáng),反之趨勢越弱。high=stock_price_close.rolling(window=lag).max()min=stock_price_close.rolling(window=lag).min()hign_minus_low=hign-mindif_price=stock_price_close-stock_price_close.shift(1)total_asb_change=dif_price.abs().rolling(window=lag).sum()vhf=hign_minus_low/total_asb_changeForceIndex趨勢推力指數(shù)將股價(jià)變化與成交量(以自由流通股換手率來代表)以相乘的形式有效結(jié)合,以評估股價(jià)趨勢強(qiáng)弱。ret=stock_price_close/stock_price_close.shift(1)-1forceindex_t=ret*stock_turnover_d#換手率基于自由流通股口徑forceindex=forceindex_t.rolling(window=lag).mean()VR趨勢成交量比率VR通過分析股價(jià)上升日成交額(或成交量,下同)與股價(jià)下降日成交額比值,從而掌握市場買賣氣勢的技術(shù)指標(biāo)。其理論基礎(chǔ)是“量價(jià)同步”及“量須先于價(jià)”股票具有較強(qiáng)的上漲動能,反之則有較強(qiáng)的下跌動能。ret=stock_price_close/stock_price_close.shift(1)-1stock_volume_up=stock_volume_d.copy()stock_volume_down=stock_volume_d.copy()stock_volume_up[ret<0]=0stock_volume_down[ret>0]=0volume_up_mean=stock_volume_up.rolling(window=lag).mean()volume_down_mean=stock_volume_down.rolling(window=lag).mean()vr=volume_up_mea/volume_down_meanOBV趨勢OBV指標(biāo)稱為能量潮,表達(dá)的是成交量凈額,表達(dá)的是累計(jì)每一天成交量的需要和供給變化的趨勢線。應(yīng)用它可以通過價(jià)格變化和成交量增減關(guān)系,來判斷未來股價(jià)運(yùn)行趨勢。D=(stock_price_close>stock_price_close.shift(1)).astype(int)D[D==0]=-1OBV=(D*stock_turnover_d).rolling(window=lag).mean()PSY趨勢測算區(qū)間股票日度上漲概率,越高說明上漲強(qiáng)度越強(qiáng)。P_delta=(stock_price_close>stock_price_close.shift(1)).astype(int)psy=P_delta.rolling(window=lag).mean()TRIX趨勢測算短周期股價(jià)均值與長周期股價(jià)均值的比例,比例越高代表趨勢越強(qiáng)price_ma_short=stock_price_close.rolling(window=21).mean()price_ma_long=stock_price_close.rolling(window=63).mean()res_trix_21_63=price_ma_short/price_ma_long-1注:stock_price_close是日度股票復(fù)權(quán)收盤價(jià),stock_volume_d是股票日度成交額,stock_turnover_d是股票日度基于自由流通股換手率資料來源:萬得,中銀證券圖表5.震蕩類技術(shù)指標(biāo)技術(shù)指標(biāo)類型構(gòu)建理念計(jì)算方法RVI震蕩RVI是相對活力指標(biāo),類似于隨機(jī)震蕩指標(biāo),高數(shù)值被解釋為一個(gè)強(qiáng)烈的超買條件,低值則被視為一個(gè)強(qiáng)烈的超賣條件。MovAverage=(stock_unadj_close-stock_unadj_open).rolling(window=lag).mean()RangeAverage=(stock_unadj_high-stock_unadj_low).rolling(window=lag).mean()rvi=MovAverage/RangeAverageKDJ震蕩KDJ指標(biāo)通過測量收盤價(jià)與最高價(jià)和最低價(jià)之間的關(guān)系,來衡量價(jià)格的強(qiáng)勢或弱勢,并判斷市場的超買超賣情況。超買超賣判斷:當(dāng)K值高于80時(shí),存在拋壓被視為超買區(qū)域。當(dāng)K值低于20時(shí),被視為超賣區(qū)域;趨勢反轉(zhuǎn)點(diǎn)判斷:當(dāng)K線向上穿越D線(金叉)時(shí),表明股票價(jià)格可能出現(xiàn)上漲趨勢;當(dāng)K線向下穿越D線(死叉)時(shí),表明股票價(jià)格可能出現(xiàn)下跌趨勢;參考J值:當(dāng)J值位于高位時(shí),可能意味著市場情緒過熱,股票價(jià)格可能出現(xiàn)回調(diào)風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)J值位于低位時(shí),可能意味著市場情緒過冷,股票價(jià)格可能出現(xiàn)反彈機(jī)會。low=stock_unadj_low.rolling(window=lag).min()=stock_unadj_high.rolling(window=lag).max()rsv=(stock_unadj_close-low)/(high-low)*100KDJ_K=rsv.ewm(adjust=False,alpha=1/3).mean()KDJ_D=KDJ_K.ewm(adjust=False,alpha=1/3).mean()KDJ_J=3*KDJ_K-2*KDJ_DBIAS震蕩BIAS指標(biāo)是通過計(jì)算股票收盤價(jià)與區(qū)間移動平均線之間的差距百分比來反映一定時(shí)期內(nèi)價(jià)格與其MA偏離程度的指標(biāo)。不論股價(jià)在移動平均線之上或之下,只要偏離距離過遠(yuǎn),就會向移動平均線趨近,據(jù)此計(jì)算股價(jià)偏離移動平均線百分比的大小來判斷買賣時(shí)機(jī)。MA=stock_price_close.rolling(window=lag).mean()bias=stock_price_close/MA-1RSI震蕩RSI代表過去一段時(shí)間價(jià)格走勢的強(qiáng)弱,如果漲跌幅度過于極端,價(jià)格在一段時(shí)間內(nèi)就會回歸平均。RSI的數(shù)值范圍在0至100區(qū)間內(nèi),常用70和30作為分析判斷依據(jù)。具體表現(xiàn)為:RSI>70:代表價(jià)格快速上漲,市場可能呈現(xiàn)超買狀態(tài);RSI<30:代表價(jià)格快速下跌,市場可能呈現(xiàn)超賣狀態(tài)。P_delta=stock_price_close-stock_price_close.shift(1)P_delta_up=P_delta[P_delta>0].rolling(window=lag,min_periods=1).mean()P_delta_down=P_delta[P_delta<=0].rolling(window=lag,min_periods=1).mean()RS=P_delta_up/P_delta_downrsi=100-100/(1+RS.abs())CMO震蕩CMO指標(biāo)首先計(jì)算一段時(shí)間內(nèi)收盤價(jià)的漲跌幅,并根據(jù)漲跌幅的正負(fù)將其分別加總。然后將正漲跌幅之和減去負(fù)漲跌幅之和,得到動量值。最后將動量值與一段時(shí)間內(nèi)的總漲跌幅比較,計(jì)算出動量的變化率。CMO指標(biāo)是尋找極度超買和極度超賣的條件,邏輯與RSI相似。P_delta=stock_price_close-stock_price_close.shift(1)P_delta_up=P_delta.copy()P_delta_down=P_delta.copy()P_delta_up[P_delta<0]=0P_delta_down[P_delta>0]=0P_delta_up_sum=P_delta_up.rolling(window=lag).sum()P_delta_down_sum=P_delta_down.rolling(window=lag).sum()cmo=(P_delta_up_sum+P_delta_down_sum)/(P_delta_up_sum-P_delta_down_sum)注:stock_price_close是日度股票復(fù)權(quán)收盤價(jià),stock_uadj_xx代表股票未復(fù)權(quán)日度開盤/收盤/最高/最低價(jià),stock_volume_d是股票日度成交額,stock_turnover_d是股票日度基于自由流通股換手率資料來源:萬得,中銀證券針對一個(gè)技術(shù)指標(biāo),我們分別從指標(biāo)“當(dāng)前值”與指標(biāo)“窗口值”兩個(gè)方面進(jìn)行刻畫:指標(biāo)因子當(dāng)前值”:最小顆粒度為季頻指標(biāo),用計(jì)算的最近季度末指標(biāo)直接作為因子當(dāng)前值,在指22個(gè)交易日、63252個(gè)交易日等不同周期,使技術(shù)指標(biāo)可以覆蓋當(dāng)前時(shí)點(diǎn)的長短周期。指標(biāo)IC的“窗口值”:使用季度末的技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行擇時(shí),具有一定“偶然性”,計(jì)算技術(shù)指標(biāo)季度末“當(dāng)前值”和下期預(yù)期收益率的相關(guān)性,得到各類技術(shù)指標(biāo)的IC分布,然后通過回溯12季度(3年),20季度(5年)32季度(8年)IC數(shù)據(jù),并取窗口中位數(shù),作為刻畫該技術(shù)指標(biāo)IC“窗口值。(二)技術(shù)指標(biāo)池構(gòu)建基本面分析和技術(shù)面分析都是重要的股票研究方法,技術(shù)指標(biāo)可以幫助投資者分析股票歷史價(jià)格走勢,識別市場買入和賣出信號,進(jìn)而輔助投資者進(jìn)行擇時(shí)和風(fēng)險(xiǎn)管理。在實(shí)際的交易中,交易員對單一技術(shù)指標(biāo)使用,需要結(jié)合所處的市場環(huán)境和宏觀環(huán)境以及自身經(jīng)驗(yàn),對股票和指數(shù)進(jìn)行擇時(shí),雖然勝率不一定高,但技術(shù)指標(biāo)對大部分股票和指數(shù)具有一定的“普適”判斷意義。在實(shí)際應(yīng)用中,依靠單一技術(shù)指標(biāo)對目標(biāo)指數(shù)未來收益率進(jìn)行預(yù)測和擇時(shí)效果不佳。其原因可能在于備選指數(shù)中寬基、主題、風(fēng)格類指數(shù)都存在,單一技術(shù)指標(biāo)很難同時(shí)對同一市場環(huán)境下不同特征的指數(shù)進(jìn)行優(yōu)選,因而我們嘗試從技術(shù)指標(biāo)池出發(fā),以技術(shù)指標(biāo)因子為橋梁,構(gòu)建指數(shù)優(yōu)選策略。圖表6.由價(jià)格、成交量和換手率等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算的技術(shù)指標(biāo)池資料來源:萬得,中銀證券我們基于不同技術(shù)指標(biāo)在不同周期下的衍生類型,構(gòu)建了一共包括90個(gè)技術(shù)指標(biāo)的“指標(biāo)池”。通過測算“指標(biāo)池”IC在時(shí)間序列上的均值分布,觀察到大部分技術(shù)指標(biāo)在季度換倉上面,IC均值都為負(fù),都具有一定的“反轉(zhuǎn)”效應(yīng),但在年度換倉上面,IC均值整體右偏。圖表7.季度換倉技術(shù)指標(biāo)IC均值分布 圖表8.年度換倉技術(shù)指標(biāo)IC均值分布萬,中證券 萬,中證券三、因子構(gòu)建及擇時(shí)(一)技術(shù)因子構(gòu)建我們基于前述經(jīng)典交易信號構(gòu)建技術(shù)選股因子:根據(jù)眾多經(jīng)典的技術(shù)分析多空交易信號構(gòu)建變量因子??傮w來講,交易信號可分為如下三大類型:趨勢信號、反轉(zhuǎn)信號以及多周期共振信號;圖表9.技術(shù)指標(biāo)構(gòu)建的因子類型資料來源:萬得,中銀證券圖表10.技術(shù)指標(biāo)因子的交易邏輯注:可基于相似邏輯構(gòu)建半年度(63個(gè)交易日)和年度(252個(gè)交易日)相關(guān)因子資料來源:萬得,中銀證券ICIC窗口值(IC時(shí)間序列中位數(shù))的絕對值大于IC閾值的“有效技術(shù)指標(biāo)”,然后對樣本池指數(shù)“有效技術(shù)指標(biāo)”的因子值進(jìn)t+1時(shí)期指數(shù)預(yù)期收益率較高的指數(shù)。圖表11.由技術(shù)因子預(yù)測指數(shù)收益率資料來源:萬得,中銀證券(二)技術(shù)因子信號觸發(fā)數(shù)量技術(shù)指標(biāo)在出現(xiàn)極端值時(shí),往往被當(dāng)作一個(gè)反轉(zhuǎn)信號,在市場大幅上漲或者下跌的“單邊市”中使用往往效果更佳,但在震蕩行情中,技術(shù)指標(biāo)可能出現(xiàn)一定滯后性,對頂部和底部的判斷往往在一定時(shí)期內(nèi)多次觸發(fā)信號,使用效果根據(jù)行情或者投資者的主觀判斷而異。因而在實(shí)際應(yīng)用中,我們不依賴某一特定技術(shù)指標(biāo)的有效性,而是根據(jù)技術(shù)指標(biāo)池不同指標(biāo)在時(shí)間序列上的反轉(zhuǎn)或者動量特性,特定選取在當(dāng)前時(shí)點(diǎn)對下一期收益率預(yù)測能力更強(qiáng)的指標(biāo),進(jìn)行綜合加權(quán)打分,進(jìn)而指導(dǎo)指數(shù)的優(yōu)選和配置。我們選取和ICIC窗口值的中位數(shù)大于正的閾值或者小于負(fù)的閾值后,我們根據(jù)篩選出來的因子值大小分別做多IC窗口值絕對值大的正向和負(fù)向技術(shù)指IC均值分布在-0.10.1之間,閾值較高會降低信號觸發(fā)數(shù)量并存在過擬合”的可能性,因而以為主。圖表12.IC閾值,季度換倉觸發(fā)信號數(shù)量 圖表13.IC閾值,年度換倉觸發(fā)信號數(shù)量萬,中證券 萬,中證券(三)模型構(gòu)建圖表14.指數(shù)收益率預(yù)測模型構(gòu)建資料來源:萬得,中銀證券3年、58年數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上建立擇時(shí)模型。在進(jìn)行指數(shù)優(yōu)選的過程中,自變量為各季度末經(jīng)過IC閾值篩選的各技術(shù)指標(biāo)加權(quán)因子值,因變量為自變量對應(yīng)下一換倉周期該指數(shù)收益率。四、指數(shù)優(yōu)選及回測(一)按照技術(shù)因子綜合得分優(yōu)選tICZ-score處理并優(yōu)選因子值較高的ICZ-score處理;在t期針對指數(shù)組合建立模型后,按照不同的加權(quán)方式,我們計(jì)算t時(shí)刻各指數(shù)的綜合因子值,對未tt+11-2個(gè)指數(shù)構(gòu)建組合。每期優(yōu)選加權(quán)匯總后因子值Si最大的1組或者2組指數(shù)作為優(yōu)選組合等權(quán)配置圖表15.根據(jù)指數(shù)因子值進(jìn)行指數(shù)優(yōu)選每期優(yōu)選加權(quán)匯總后因子值Si最大的1組或者2組指數(shù)作為優(yōu)選組合等權(quán)配置t期觸發(fā)IC閾值方向(正向1,負(fù)向-1)因子處理閾值)指數(shù)1指數(shù)2指數(shù)3.........指數(shù)j技術(shù)指標(biāo)X1IC11ZX1jZX11*W11ZX12*W12ZX13*W13ZX1j*W1j技術(shù)指標(biāo)X2IC2-1ZX2jZX21*W21ZX22*W22ZX23*W23ZX2j*W2j……技術(shù)指標(biāo)XnICn1ZXnjZXn1*Wn1ZXn2*Wn2ZXn3*Wn3ZXnj*WnjT期指數(shù)優(yōu)選組合:加權(quán)因子值求和匯總

??1 ?? ?? ??注:?為指數(shù)因子值的加權(quán)方式,可以為等權(quán)、IC加權(quán)和ICIR加權(quán)等;IC的閾值可取0.05,0.1,0.15三種??,????=,????=∑??????????≤閾值0,??其他情況??=1資料來源:萬得,中銀證券(二)不同加權(quán)方式下指數(shù)優(yōu)選策略通過滾動篩選每期的最優(yōu)指數(shù)組合,可以計(jì)算出指數(shù)優(yōu)選組合在不同窗口季度回溯期和IC閾值的表現(xiàn),得到如下結(jié)論:各種加權(quán)方式都能實(shí)現(xiàn)較穩(wěn)定年化超額收益:ICIR加權(quán)、等權(quán)和IC3%-6%的平均年化超額收益率;12換倉周期下超額收益差別不明顯。圖表16.各因子加權(quán)方式和換倉頻率下年度超額收益率優(yōu)選指數(shù)個(gè)數(shù)換倉頻率IC閾值因子ICIR加權(quán) 因子等權(quán) 因子IC加權(quán) 因子ICIR優(yōu)化窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù)1220321220321220321220321季度換倉6.08%3.43%5.56%5.68%1.85%3.56%3.88%2.29%1.45%1.62%6.09%4.21%4.30%6.09%5.75%3.62%4.33%3.55%1.94%2.23%1.11%5.41%3.21%5.06%5.90%2.40%5.63%6.98%3.12%4.16%1.21%1.38%0.00%年度換倉1.60%0.87%2.14%1.36%0.69%2.33%2.02%1.59%2.35%2.73%0.47%1.99%2.06%2.49%0.28%1.80%0.33%1.29%3.58%2季度換倉2.63%2.95%1.62%1.83%1.83%2.85%3.17%2.01%2.76%-0.20%1.45%2.41%2.37%0.78%1.20%2.70%2.77%0.78%1.73%0.66%1.79%3.21%2.38%2.18%2.89%2.04%2.18%2.64%2.21%2.66%0.26%0.93%年度換倉2.20%2.48%3.23%2.88%2.86%2.75%2.88%1.92%3.54%3.09%2.64%1.65%1.34%3.12%1.75%1.91%3.11%注:樣本池回測的基準(zhǔn)為中證800全收益指數(shù),回測區(qū)間為2010.01-2023.07資料來源:萬得,中銀證券由于技術(shù)指標(biāo)因子并非傳統(tǒng)的alpha因子,IC在時(shí)間序列上并不穩(wěn)定,若我們只考慮將短期12個(gè)季度回測的IC同中期(20個(gè)季度)和長期(32個(gè)季度)的IC方向相同的部分作為信號,保持中期-短期或者中期-長期IC的一致和穩(wěn)定,剔除掉中期-短期或者中期-長期IC不一致的信號,這便是我們采取的IC穩(wěn)定策略,得到如下結(jié)論:IC穩(wěn)定策略后,不同加權(quán)方式下的年化平均超額收益率都有所提高;IC穩(wěn)定的策略后,其在閾值、12個(gè)季度的窗口回溯期下,都具有較IC加權(quán)情況下,季度換倉下年化超額收益率在8%-9%,年6.36%。圖表17.采取IC穩(wěn)定策略后年度超額收益率優(yōu)選指數(shù)個(gè)數(shù)換倉頻率IC閾值因子ICIR加權(quán) 因子等權(quán) 因子IC加權(quán) 因子ICIR優(yōu)化窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù)1220321220321220321220321季度換倉7.40%7.04%8.17%8.17%4.59%5.84%1.39%3.15%3.65%6.44%5.70%6.45%6.45%3.90%5.06%2.93%7.42%4.20%8.43%6.63%6.63%8.28%5.22%7.43%3.54%年度換倉2.39%2.76%1.90%3.57%4.89%4.89%2.53%2.75%1.43%2.72%2.02%2.16%1.62%2.15%2.08%2.15%2.31%2.44%3.99%1.66%1.42%1.13%1.17%1.17%0.50%1.54%1.56%1.28%1.68%1.28%2季度換倉3.22%3.28%2.45%3.28%3.30%3.04%1.84%2.64%5.37%3.47%2.88%2.68%4.95%年度換倉4.20%4.20%3.56%3.79%3.93%1.59%1.74%1.16%1.97%2.00%1.48%3.56%2.43%0.87%1.21%注:樣本池回測的基準(zhǔn)為中證800全收益指數(shù),回測區(qū)間為2010.01-2023.07資料來源:萬得,中銀證券我們以策略年化超額收益率除以策略歷史最大回撤作為收益回撤比,來衡量策略的收益穩(wěn)健性,可12度換倉相比季度換倉具有較好的收益回撤比。圖表18.各因子加權(quán)方式和換倉頻率下收益回撤比優(yōu)選指數(shù)個(gè)數(shù)換倉頻率IC閾值因子ICIR加權(quán) 因子等權(quán) 因子IC加權(quán) 因子ICIR優(yōu)化窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù)12 20 12 20 12 20 12 20 1季度換倉36.57%13.85%28.04%7.97%8.59%36.57%15.97%17.43%12.63%5.77%8.81%2.74%28.29%10.14%22.31%24.89%7.58%28.36%6.98%3.12%4.15%3.77%5.84%0.41%年度換倉6.61%5.05%0.23%5.74%3.62%1.91%6.82%4.07%2.83%7.57%5.94%4.76%6.29%8.68%6.34%5.91%3.74%5.64%6.33%6.78%0.74%4.73%3.34%4.25%3.68%3.03%2季度換倉6.44%7.27%8.03%9.83%-0.89%5.41%3.13%5.15%3.14%5.90%6.37%13.65%12.37%8.93%16.83%4.63%年度換倉12.15%14.06%6.08%3.62%4.49%7.57%16.13%1.38%2.87%6.85%9.72%6.41%4.77%13.27%4.96%注:樣本池回測的基準(zhǔn)為中證800全收益指數(shù),回測區(qū)間為2010.01-2023.07資料來源:萬得,中銀證券采取IC穩(wěn)定策略以后,季度換倉下收益回撤比提升較為顯著,年度換倉下收益回撤比提升較為一般。圖表19.采取IC穩(wěn)定策略后的策略收益回撤比優(yōu)選指數(shù)個(gè)數(shù)優(yōu)選指數(shù)個(gè)數(shù)換倉頻率IC閾值因子ICIR加權(quán) 因子等權(quán) 因子IC加權(quán) 因子ICIR優(yōu)化窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù) 窗口回溯季度數(shù)12 20 12 20 12 20 12 20 1季度換倉17.98%17.98%4.79%38.61%38.30%27.30%27.30%50.43%10.31%40.41%15.47%90.83%36.12%20.79%36.12%40.41%15.47%90.08%29.30%16.29%年度換倉5.11%6.03%6.24%6.90%7.50%4.41%8.46%3.43%7.33%5.41%1.10%3.43%5.02%3.95%2季度換倉12.87'%10.46%12.87%12.89%7.22%64.91%46.10%55.44%30.10%年度換倉8.80%8.81%5.50%4.28%7.07%5.76%9.01%9.94%3.00%4.34%注:樣本池回測的基準(zhǔn)為中證800全收益指數(shù),回測區(qū)間為2010.01-2023.07資料來源:萬得,中銀證券(三)指數(shù)優(yōu)選超額收益率和凈值表現(xiàn)季度換倉我們采用IC加權(quán)法,季度換倉策略在IC閾值±0.05,12個(gè)季度的IC窗口回溯期下,收益回測區(qū)間(2010-至今)對應(yīng)年化超額收益8.94%,季度勝率68.52%換倉頻率 最大值換倉頻率 最大值分位中位數(shù)分位最小值 勝率 年化超額季度 資料來源:萬得,中銀證券季度換倉情況下,季度超額收益率主要分布在[-0.05,0.1]這個(gè)區(qū)間,其中分布在[0,0.05]這個(gè)區(qū)間的比例最高,占比為44.44%。圖表21.季度換倉各指數(shù)超額收益率分布資料來源:萬得,中銀證券季度換倉情況下,2010-202352011年、2012年、2016年、20172020202113.19%,2022年13.14%20238.02%。圖表22.季度換倉各年份超額收益率資料來源:萬得,中銀證券圖表23.季度換倉指數(shù)優(yōu)選組合累計(jì)凈值和基準(zhǔn)凈值 圖表24.季度換倉指數(shù)優(yōu)選組合累計(jì)超額凈值萬,中證券 萬,中證券通過模型計(jì)算季度換倉策略近10個(gè)季度各備選指數(shù)推薦排序如下表所示,最近一次換倉(2023.07.03)800全收益。圖表25季度換倉最近10個(gè)季度指數(shù)推薦指數(shù)簡稱 中證800全收益2254535521滬深300全收益1367766742中證500全收益5522344273中證1000全收益7711251134中證紅利全收益4133117315新興成指全收益3445672456中證ESG100全收益667

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論