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因子模型系列之十一—因子筛选与投资组合构建

作者: 叶涛,崔浩瀚
时间: 2018年10月24日
重要性: 深度报告
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摘要: 报告名称:因子模型系列之十一—因子筛选与投资组合构建
研究员:叶涛,崔浩瀚
报告类型:金融工程*专题报告
报告日期:20181023

行业/子行业:
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【内容摘要】

在实际数据的测算中发现波动量能、最高累计收益和最高趋势收益、夏普值等各项收益指标关系密切,相互影响,这些指标有“此消彼长”的关系。
因子不同特性之间要做出权衡与妥协,本文试图综合考察因子的众多指标,来挑选适合策略的因子。
对各指标进行综合考察判断,初选16个因子。依据包括:首先,相关系数高的因子尽量不同时入选;然后,着重考虑波动量能大的因子;最后综合考察累积收益指标、Sharpe值与因子背后的经济学逻辑。
在筛选因子的量化精选阶段,着眼于因子模型的整体解释能力,用少量因子尽可能提高模型的整体解释能力。即尽可能挑选那些能带来较大解释能力的因子。最后选出的因子有:A股流通市值对数、BP、3个月股价动量(反转)、HIGH/LOW(2个月)。
我们用逐层增量解释的方法在对因子收益贡献能力进行剥离,使得因子对于超额收益的贡献划分更为明晰,后续进行因子调整的时候也更有针对性。
最后提了三种适用于本模型的构建投资组合的方法,着重介绍了纯因子法与二次规划方法,并且以算例进行解释。

【摘要结束】
全文: 招商证券_金融工程_因子模型系列之十一因子筛选与投资组合构建_叶涛,崔浩瀚_20181024.pdf
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