多因子選股通過數(shù)學建模對驅動股價變化的因子進行分析,依此構建能夠獲得穩(wěn)定超額收益的投資組合,是一種被廣泛應用的量化投資策略。本文在總結已有研究成果的基礎上,將灰色關聯(lián)分析與多因子選股模型相結合,提出了基于灰色關聯(lián)分析的多因子選股模型。并從理論分析與實證檢驗兩個角度,討論和檢驗了本文所提出多因子選股模型的有效性和穩(wěn)定性、模型參數(shù)的特性以及模型的實盤模擬投資效果。模型以灰色關聯(lián)分析為相關性分析工具,通過考察因子與股票收益率的相關性及其相關關系的穩(wěn)定性來篩選有效因子,構建投資組合。實證發(fā)現(xiàn),本文所提出的多因子選股模型有效且穩(wěn)定,模型適用于我國A股市場。本文綜合理論分析和實證檢驗考察了模型的參數(shù)性質。實證發(fā)現(xiàn),對沖收益隨著有效因子個數(shù)的增多先增大后減小;對沖收益隨著加權平均打分法的權重差異的變大先增大后減小,加權平均打分法的對沖收益優(yōu)于算數(shù)平均打分法;對沖組合的收益和收益波動率皆與組合股票個數(shù)成反比。實證結果與理論分析一致。此外,本文引入股指期貨對沖基準,考察了模型的實盤模擬投資效果�；販y發(fā)現(xiàn),由于期貨升、貼水,期貨對沖組合收益與基準對沖組合常常不一致。模型的實盤投資還需考慮期貨升、貼水對投資績效的影響。
【學位單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：F832.51;F224
【部分圖文】：

合格的量化投資模型應該能夠適應不同的市場形態(tài)，在牛市、熊市和橫盤等??行情中均能獲得正的Ａｌｐｈａ收益。因此，樣本期的選取應至少包含一個完整的牛??市和熊市。我們將樣本期設定為２００６年３月３１日到２０１６年３月３１日。如圖４－１??所示，樣本期內，滬深３００指數(shù)經(jīng)歷了?２００７年和２０１５年的牛市、２００８年和２０１５??年的熊市以及其他時間的橫盤。??多因子選股模型主要基于基本面指標篩選股票，構建投資組合。一般而言，??投資組合需要在中長期才能體現(xiàn)出股票的基本面情況。因此，我們設定模型的持??倉周期為季度。每季度末構建新的投資組合并從下季度初持倉到下季度末，再調??整持倉。??此外，論文選取因子共４１個，每期選�。保皞�因子作為有效因子；每期股票??排序后，各取前后２０％的股票構造強勢股票組合和弱勢股票組合；每次篩選因子??以前４期的因子得分的平均值作為篩選依據(jù)；股票打分采用加權平均法，即以各??３２??

大學碩士學位論文?基于灰色關聯(lián)分析的多因子選股模型收益率應該顯著地優(yōu)于比較基準和弱勢股票組合；強勢股票組合地劣于比較基準。我們以滬深３００指數(shù)為比較基準，假設初始投組合、弱勢股票組合和比較基準回測期內的實際凈值曲線如圖４－２：——強勢股票組合．?Ｉ??

圖４－３強弱對沖Ａｌｐｈａ和指數(shù)對沖Ａｌｐｈａ季度收益柱狀圖??Ｆｉｇｕｒｅ?４－３?Ｓｅａｓｏｎａｌ?Ｙｉｅｌｄ?Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?ｏｆ?Ｈｅｄｇｅ?Ｐｏｒｔｆｏｌｉｏｓ??圖４－３為強弱對沖Ａｌｐｈａ和指數(shù)對沖Ａｌｐｈａ季度收益柱狀圖。由圖４－３，，兩種??對沖策略收益的正期望非常明顯�？疾熘笖�(shù)對沖Ａｌｐｈａ和強弱對沖Ａｌｐｈａ的季度回??報率的勝率并做統(tǒng)計假設檢驗。季度回報率的勝率定義為季度回報率中為正的樣??本數(shù)與總樣本數(shù)的比值；Ｔ檢驗的原假設為：季度回報率的均值小于等于０，置信??度設為０．９９。季度回報率的勝率較高并且未通過假設檢驗，則說明強勢股票組合??收益率大比例優(yōu)于弱勢股票組合，并且平均而言能夠獲得正的回報，模型的穩(wěn)定??３７??
【參考文獻】

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本文編號：2843903