沪深股票量化投资策略研究

1、    沪深股票量化投资策略研究    潘益峰摘要随着计算机技术的发展，量化投资作为现代数学理论和金融数据结合一种新兴投资方法，在投资领域收到越来越多的重视和认可。量化投资最重要的部分在于如何制定合理的选股策略，一个好的选股策略能帮助投资者在牛熊市以稳定的收益率盈利。关键词沪深股市 量化投资 模型策略一、量化投资的意义量化投资在中国只是刚起步阶段，但在其它的发达国家量化投资已然相当成熟。量化投资是将基本面和技术两方面分析相结合，在分析基本面中加入定量化，可以满足投资人选股及择时的需求。这种能够结合人们主观判断意识和客观数据逻辑的投资方法，一方面可以避免人

2、们的主观性，另一方面可以迅速并准确地筛选市场中庞大的数据，极具优势。在量化投资兴起以前，在市场占主要位置的是市场有效理论。投资人们认为有效市场状态下，价格充分反映信息，人们不能获取超额利润，投资是比较被动的。量化投资是将被动变为主动，通过选出优秀股票从而获取利润。大量事实证明，量化投资是可以让投资人获得超过市场平均水平的超额利润的。随着中国股市的快速发展及上市公司数量越来越多，研究股票价值的复杂度和难度也越来越难，投资人依靠基金管理人的能力获取收益的被动方式遇到了瓶颈。然而，随着金融市场渐渐变得成熟起来，更加先进的投资手段呼之欲出，量化投资就应运而生了。从本质上来说，股票价格的波动取决于供求关

3、系的影响，因此理解股市中股票的供求能够节省投资人更多的时间。在中国股市的熊市里，会有泥沙俱下的情况，白马股、优质公司往往会随着大盘和其它个股一起往下跌，而极少优质股票会走出独立大盘的走势。而在中国股市的牛市里，不管是优质股票还是没有业绩甚至亏损公司，都可以收到资金的青睐随着大盘一起往上涨，投资人只需要耐心持股就能够获得非常客观的收益，不需要过多研究公司的基本面和股票走势的技术面。一般来说，运营良好且具有合理估值的、供求关系良好的公司是不错的投资标的，有希望在将来获取股价涨幅的收益。根据中国的金融市场及投资人越来越高的要求，量化投资在未来必然会成为中国投资人的重点关注对象。由此可见，不管是从理论

4、方面亦或是实际方面，研究量化投资策略的实证性都是有很高的价值及意义的。二、沪深股市的量化投资策略理论基础（一）多因子基础理论多因子量化选股模型相对单因子模型来说比较特殊，简单说明就是考虑的因子数量从单个变为多个，运用计算机系统进行处理和分析再建立出最优的选股模型。多因子模型要比单因子模型更好用的原因是，单个因子可能会在市场的大环境下偏离其正常表现，使其作用效果出现偏差，而个多因子共同发挥作用，在复杂的股票市场中能稳定得反映出市场走向，很好的避免单因子选股带来的风险。量化投资组合有两种建立方式：一是规则，通过遵循资本市场交易规则等对其交易标的进行投资；二是采用计算机编程来构建投资组合模型，利用历

5、史数据分析处理得到风险最低的股票组合。多因子量化模型有很多的衍化模型，但其根本可以分成三大类：资本资产定价模型、套利定价模型和fama-french的三因素模型。学者们和投资者在基本模型的基础上，为找到更有效的能够解释市场行为的有效因子，新的因子也不断出现在多因子模型之中。（）capm模型资本资产定价模型是建立在马科维茨模型基础上的，马科维茨模型的假设自然包括：收益率为正态分布；收益率的方差或标准差为投资风险；期望收益率和风险两项影响投资决策；期望财富能够持续增长，财富分别同效用和收益率成函数关系。capm模型公式：ri是第i种证券的预期收益率；rf是无风险回报率，；rm是股票组合的预期收益率

6、；i是证券的beta系数，是一个用来评估资产系统风险的工具，它作为度量某项资产安全性的指针，能够反映市场对股票价格的影响，能够通过系数大小反映波动大小。capm模型认为：资产存在风险和收益，用表示无风险资产的收益，用表示市场风险补偿，表示系统风险的大小。由于非系统性的风险可以规避，于是只需要补偿系统风险。要想获得更高回报，投资高风险的股票。（三）apt模型理论策略因为capm模型的假设条件太苛刻，在投资中比较受限制，后来投资者们发掘另一个方法一套利定价理论。该模型中，资产收益率可以用多个因子来解释：rf是无风险收益率率；pj是包含j种因素的列向量；bij是因素j对收益率的灵敏度。与capm模型

7、相比，apt模型的优点在于：该模型用一个效用函数来代替，不需要假设投资者的预期；投资者的预期可以不一样，不需要假设期望收益率的概率分布；不用根据市场来评价模型。（四）fama-french三因子模型fama和french對美国股票市场上能够决定股票回报率的各个因素进行分析，研究后发现，股票市场的beta值无法解释不同股票有不同的回报率，反观，上市公司的市值、账面市值比和市盈率却能解释超额收益，他们提出了著名的fama-french三因子模型。其收益率公式为：smb（samll minus big）市值因子；hml（high minus low）账面市值比因子；si、i、hi是三个因子的系数；e

8、（rm）是市场组合的期望收益率；rf是无风险收益率。三因子模型加强了模型的解释力度，对该模型进行实证检验后，得出的结论是capm模型虽然没法很好解释个股收益率，但通过fama-french三因子模型就可以解释得通股票组合的收益率。三、建立选股模型和选股（一）對因子排序并赋予分值因子经过筛选后，选出l个因子，对任意一个期间，依据股票在各个不同因子值的情况，对各只股票进行打分排列。收益率的大小和因子值成正比，排列后的个股成小到大的顺序，股票的得分值为i（i=1，2，n）；若某个因子值越小，收益率越小，那么排序后因子的个股得分值为q+1-i（i=1，2，n）。最后对所有l个因子进行处理，得到矩阵。（

9、二）股票在全部因子下的得分均值求股票在第时期的因子得分值，求的所有时期的因子得分值后取其平均值。（三）按分值高低选出特殊个股完成以上操作就可以进行选股了，选出每个t年度分值排名前20%，40%，60%，80%，100%名的组合和分值排名后20%，40%，60%，80%，100%名的组合。（四）既然无法规避系统性风险，但可以通过组合投资来分散和降低非系统性风险。将选股的个数控制在20-30之间，因为太多股票会增加交易费用、佣金等不良效果，太少则起不到分散风险的作用。（五）模型实证数据选取：选取截止2017年11月30日所有a股市场的股票作为考察样本，共2807只股票。后续需要对样本股票进行回测和

10、检验，选取从2003年10月到2017年11月共14年的数据。回测期为2003年10月到2012年11月9个年度，在此期间进行有效性检验和因子间相关性检验，从而筛选出有效因子。检测期为2012年10月到2017年11月共5个年度，对选股模型进行检验，期望达到的目标是：用有效因子构成的选股模型选出的个股具有明显的高收益率优势，可以较大概率战胜市场。一开始选用了24个备选因子。对有效因子进行分析，可发现高管薪酬因子都与下一期个股的收益率显著负相关，表明了上市公司高管薪酬过高对盈利不理，根据经济学的原理可以看出过高的薪酬会导致一些内在的问题出现，例如公司的高级管理人员过度在意自己的收入，而忽略的对公

11、司经营情况的管理，也导致吃着公司的高薪水却不干活的现象出现。而资本结构因子中现金比率也与收益率负相关，说明了上市公司拥有过多现金流表示了公司自己利用率不高，有闲置资金导致其股票收益率低，因此需要合理分配现金流。盈利能力因子的净资产收益率、销售净利率与股票收益率的相关性是正的，只要企业能赚钱，股票的收益率自然就高。市净率越高，说明投资者对公司越认可，也就是说投资者可以预测公司的资产情况比较好，有较好的未来收益；相反的，市销率低的话，企业有更大的发展潜力。量比和区间换手率是技术指标因子，与收益率显著负相关，表示股票在市场上被频繁交易，这种情况一般是投机者为了赚钱导致。四、结论通过沪深市场上的股票对影响股票价格的因子进行研究分析，在基础理论的支持下，运用数量化的方法将每个因子输入计算机系统，对每个因子进行有效性检验，得出因子是否能够显著影响股价，对第一步筛选出的因子进行去冗，找出那些相似因子中最能影响股价的一个，排除掉冗余的，筛选出第二步的有效因子，再建立百分比模型和数量型模型，对模型收益率进行对比，得到数量型模型的选股更优