多因子选股之有效因子

股票量化交易策略:多因子筛选练习 基本面数据因子(特征)如此之多,那么如何去找到对应的对股票收益率比较好的。并且能在未来一段时间给我们的选股收益率提供帮助。某一期的IC指的是该期因子暴露值和股票下期的实际回报值在横截面上的相关系数1.1 什么是因子暴露度指的就是因子本身的值1.2 计算方式斯皮尔曼相关系数(Rank IC)斯皮尔曼相关系数表明 X (独立变量) 和 Y (依赖变量)的相关方向。如果当X增加时, Y 趋向于增加, 斯皮尔曼相关系数则为正与之前的皮尔逊相关系数大小性质一样,取值 [-1, 1]之间。... 阅读详情

原 多因子选股之有效因子

什么是多因子选股?

玩股票的朋友的朋友应该很清楚,股市之道无外乎:选股、择时、仓控。精通任何一点都可以说在股市中所向披靡。

这次,我们从选股入手,来谈谈量化选股的基本“套路”——多因子选股。多因子选股采用一系列的因子(主要考虑使用价值、成长、质量以及市场等四大类因子)作为选股标准,将多个具有逻辑背景的因子策略相结合,选取在各个因子上综合得分较高的股票构建投资组合。通过这种方式选出来的股票通常不会在某个因子上有特别的短板,能够综合很多信息最后得出一个选股结果。同时,因为在不同的市场情况下,总有一些因子会发挥作用,因此多因子模型的表现相对来说也比较稳定。

比如高考,高校要从高中学生中录取学业优秀的学生进入大学,需要考察学生的综合成绩,对语文、数学、外语、物理、地理、化学等各门成绩进行测评,只有综合成绩高的学生,才能最终进入高校。这里,每门功课都相当于一个候选因子,每一个因子的情况——分数都十分透明,可以帮助高校非常清晰地看清学生的实力。

各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上,第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。

一般而言,多因子选股模型有两种判断方法,一是打分法,二是回归法。

打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分,然后按照一定的权重加权得到一个总分,根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归,得到一个回归方程,然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判,然后再以此为依据进行选股。

多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。

候选因子的选取:

因子类型可以概括为9类:规模因子,估值因子,成长因子,盈利因子,动量反转因子,交投因子,波动率因子,分析师预测因子。

1、规模类因子:总市值,流通市值,自由流通市值
2、估值类因子:市盈率(TTM),市净率,

初探多因子选股:单个因子的有效性检验 因子有效性检验 在多因子选股中,因子的有效性检验是不可避免的工作,以下介绍笔者日常学习过程中摘下的几种有效性检验方法,以供日后使用。 本文将介绍目前学术界和业界普遍使用的两种方法,以供参考: 相关性检验 单调性检验 单调性检验的思路是采用排序的方法检验候选因子的选股有效性 ... 阅读详情

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量化交易——量化选股(多因子选股)

就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归,得到一个回归方程,然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判,然后再以此为依据进行选股。的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下,随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加,有的因子会逐渐失效,而。就是根据各个因子的大小对股票进行打分,然后按照一定的权重加权得到一个总分,根据总分再对股票进行筛选。另一方面,一些因子可能在过去的市场环境下比较有效,而随着市场风格的改变,这些。波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的。

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