| 来源: |
平安证券研究所 |
发布时间: |
2011年03月02日 15:01 |
作者: |
蔡大贵 |
| 行业评级: |
|
评级变动: |
|
撰写时间: |
|
| |
选股因子评价体系进行了改进
在本文中采用了“超额收益率”、“Treynor指数”、“信息比率”三者对选股因子进行评价,而未继续采用“超额收益概率”,这主要是在行业量化选股中调仓的频率大大加快,现在改为1个月1次,因此组合收益率的波动大大减小。并且在加入“超额收益概率后”,发现一些能获取优异超额收益率的指标将被落选,而入选一些超额收益率非常平庸的选股指标
选股因子评分方法也进一步优化
对于一个股票数量少,股票之间的表现差异较大的行业来讲,类似于“量化选股系列报告一”中的5分制评分方法过于模糊,经常会出现两只股票数值相差很远,但是在某个指标下评分却相同的情况出现。
模型取得较好的选股收益和超额收益本中建立的模型
采用2010年1月4日——2011年2月25日的交易数据进行检验,取得了20.25%的收益,跑赢采掘业指数28.7%,跑赢沪深300指数30.82%。显示了该模型的有效性,以及获取alpha的强大能力。在14个月份里,战胜行业指数12个月,胜率为85.7%,说明该模型能够较好的获取alpha。
暂时的无奈,未来的目标
选股应该是两个维度的综合结果,一是选行业,一是行业内选股。我们建立行业量化选股模型主要是借鉴在全市场选股基础上经验,对原有模型进行一个改进,目前尚未开展关于行业选择方面的研究,因此只能暂时将这个承重的任务交给策略分析师和投资者自己把握。行业选择也是未来平安金融工程小组的研究方向,希望在这一领域能为策略分析师和投资者带来更多有借鉴意义的报告。 (具体内容请见附件)
|
| |
|
| |
|
| |
全景网刊登此文目的在于传播更多信息,与本网站立场无关并谢绝转载!全景网不保证其内容的准确性、可靠性和有效性,本版文章的原创性以及文中陈述文字和内容并未经过本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性,数据及图表的准确性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,不作为任何买与卖的建议,并请自行核实相关内容。据此操作,风险自担。 |
| |
|
| |
|
| |
|
|
|
|
|