【罗军】量化投资之旅择时、选股与衍生品(0805打印版

量化投资之旅：择时、选股与衍生品罗军广发证券金融工程2014年8月广发金融工程研究领域•多因子alpha策略•事件驱动选股策略•互联网文本挖掘选股策略•量化行业配置策略Alphahunter•中长期的量化择时•日内/短期的交易性策略BetagrazerOption&Structure为机构投资者在量化投资领域提供全方位的研究服务！•场内欧式期权的套利、套保、资产配置策略•场外复杂期权的定价与对冲策略•结构化产品的设计、定价与对冲策略一、Alpha相关策略二、Beta相关策略三、产品创新：Option&Structure四、实用小工具目录基于多因子的alpha策略框架去极值标准化行业标准化因子暴露个股收益ICIRLS胜率LS收益单调性其他指标有效Alpha因子数据预处理多因子组合因子配权+个股配权基于宏观周期基于风格回复基于事件驱动风格轮动Wind底层数据库Matlab,Vba抓取情景分析风险优化平滑因子行业中性因子挑选股指期货300ETF融资融券对冲方案多因子ALPHA策略——框架组合优化样本范围对比-行业中性全市场中证800沪深300因子加权平均加权平均加权平均加权组合类型行业中性行业中性行业中性样本区间20131231-2014063020131231-2014063020131231-20140630胜率100.00%83.33%83.33%年化收益率35.13%17.42%14.58%年化波动率3.99%5.13%5.89%信息比8.813.402.47最大回撤0.00%0.76%0.59%平均换手率（月）38.20%45.21%35.00%组合个股数量11016060（一）股票样本池比较：大样本完胜！我们分别在全市场股票、中证800成份股以及沪深300成份股中建立了多因子Alpha对冲策略，下表为上述三类策略近半年的样本外表现对比，显然受到大小盘等风格的影响，大样本组合的对冲效果远远好于小样本组合！多因子ALPHA策略——回顾1因子加权方式比较因子加权平均加权IC_IR动量加权IC_IR反转加权组合类型平均加权平均加权平均加权样本区间20131231-2014063020131231-2014063020131231-20140630胜率83.33%100.00%83.33%年化收益率37.23%50.16%28.46%年化波动率6.66%8.45%6.48%信息比5.595.944.39最大回撤0.17%0.00%0.86%平均换手率（月）49.71%24.04%64.16%组合个股数量110110110（二）因子加权方式比较：风格动量更合适！基于全市场股票样本，分别建立了因子等权、因子动量加权及因子反转加权三类多因子Alpha对冲策略，下表为上述三类策略近半年的样本外表现对比，可以看到，近半年来主流风格因子的动力效应更加强，动量多因子策略的累积超额收益及信息比都是最高的！多因子ALPHA策略——回顾2（三）个股加权方式比较：行业中性依然是稳健的选择！基于全市场股票样本，构建了多因子等权选股策略，在组合个股权重分配上分别采用了等权和行业中性两种策略，下表为两类策略近半年的样本外表现对比，行业中性对冲组合虽然在绝对收益上没有明显的优势，但其跟踪误差及累积最大回撤都显著低于个股等权组合，而信息比也更高！多因子ALPHA策略——回顾3组合加权方式比较组合类型行业中性平均加权因子加权平均加权平均加权样本区间20131231-2014063020131231-20140630胜率100.00%83.33%年化收益率35.13%37.23%年化波动率3.99%6.66%信息比8.815.59最大回撤0.00%0.17%平均换手率（月）38.20%49.71%组合个股数量110110多因子系列专题报告列表：《多因子Alpha系列报告之（一）——风格因子驱动下的行业内量化选股研究》《多因子Alpha系列报告之（二）——风格因子驱动下的行业选择：超配金融地产》《多因子Alpha系列报告之（三）——估值与动量结合的选股模型》《多因子Alpha系列报告之（四）——沪深300成份股的应用分析（上）》《多因子Alpha系列报告之（五）——沪深300成份股的应用分析（下）》《多因子Alpha系列报告之（六）——从宏观角度观察Alpha因子趋势》《多因子Alpha系列报告之（七）——大浪淘金，Alpha因子何处寻？》《多因子Alpha系列报告之（八）——观宏观经济周期,察风格因子轮动》《多因子Alpha系列报告之（九）——追踪行业特点，捕获行业ALPHA驱动力》《多因子Alpha系列报告之（十）——转融通：双刃剑之“惑”：多因子选股对冲方案分析》《多因子Alpha系列报告之（十一）——考虑换手率限制的多因子Alpha模型》《多因子Alpha系列报告之（十二）——从ICIR角度探讨风格因子的均值回复性》《多因子Alpha系列报告之（十三）——考虑非线性特征的多因子Alpha策略》《多因子Alpha系列报告之（十四）——基于情景分析的多因子Alpha策略》《多因子Alpha系列报告之（十五）——宏观事件驱动下的风格轮动》《多因子Alpha系列报告之（十六）——基于情景切换的技术选股策略》《多因子Alpha系列报告之（十七）——行业事件驱动下的风格轮动》《多因子Alpha系列报告之（十八）——基于风格特征归因的动态因子策略》《多因子ALPHA系列报告之（十九）——笑看北雁南飞南雁北归》多因子系列专题报告下载链接：报告列表行业轮动策略框架行业轮动策略——框架相似性匹配策略羊群效应策略在线优化策略新闻热度策略行业轮动寻找历史出现相似的行业涨跌顺序的时刻寻找具备最涨杀跌现象，且当前存在强势领头羊的行业在行业动量与反转策略之间动态切换根据互联网的新闻资讯挖掘行业受关注程度[1,3,12,…,5,7][2,3,12,…,4,7][3,2,10,…,5,8]观察行业最近启动先后顺序，与历史样本相匹配在历史上找到一些与当前状态最为相似的行业启动先后顺序,挑选下一期表现最好的行业作为当前计划的超配行业（1）行业启动定义及识别；（2）行业启动序列相似性匹配；（3）行业选择。核心问题：相似性行业轮动策略——原理-15.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%0.2000.7001.2001.7002.200沪深300指数超额收益率对冲策略超额净值超配行业组合净值相似性匹配行业轮动策略分年度表现时间超额收益胜率最大回撤全样本88.87%58.23%16.40%20086.80%50.00%5.70%200915.00%58.30%2.80%201023.10%66.70%1.50%2011-4.40%33.30%9.30%2012-6.50%41.70%7.80%201319.20%83.30%2.30%2014(截止05.30)17.34%83.33%0.90%相似性行业轮动策略——实证模型量化手段?现象基本想法：既然市场存在这种现象，那么可以通过检验行业在某个时点是否存在羊群效应，并在有适当龙头股领涨的情形下配置该行业。羊群效应行业配置模型就是要当股市中的牧羊人羊群效应行业轮动策略——原理-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%0.001.002.003.004.005.006.007.002006/1/62007/1/62008/1/62009/1/62010/1/62011/1/62012/1/62013/1/62014/1/6行业等权指数超额收益率对冲策略超额净值羊群效应行业行业策略分年度表现超额收益率胜率最大回撤全样本411.8%57.8%10.8%200613.4%56.3%4.5%20073.9%51.1%10.8%200870.8%65.0%7.6%200917.7%52.8%6.3%201017.3%61.3%4.1%20110.4%51.9%6.0%201223.8%65.5%1.9%201332.2%57.1%5.5%2014(截止07.04)12.2%62.5%3.8%羊群效应行业轮动策略——实证事件驱动策略——框架事件驱动策略传统事件驱动策略高管增持业绩预增业绩快报股权激励定向增发破发行价长期不出公告文本挖掘类事件驱动策略个股新闻热度挖掘上市公司公告挖掘个股股吧论坛挖掘传统事件驱动策略研究框架事件驱动策略——传统事件驱动策略原理高管增持策略业绩预增策略业绩快报策略股权激励策略长期不出公告策略定向增发首破发策略传统事件驱动寻找高管增持类个股寻找业绩预增类个股的超额收益寻找披露业绩快报且利润大幅增长类个股寻找上市公司股权激励类个股的超额收益寻找长期不出公告类个股的超额收益寻找上市公司定向增发在一定时间内首次跌破发行价个股的超额收益网络信息挖掘框架流程:内容采集垃圾页面过滤页面内容爬取内容挖掘页面内容分析页面信息处理页面信息提取行为分析信息归类分词、情感分析构建策略互联网大数据挖掘体系介绍数据抓取平台组件框架通用可扩展集群抓取线程池连接池可视化配置智能化配置网页规则识别获取网页抓取规则获取反监控规则、异常规则、设置代理IP监控系统抓取任务调度分发器常规抓取临时抓取反监控管理反监控规则异常规则恢复策略监控异常、调整反监控规则带优先级抓取消息分配调度服务器批量存储互联网大数据挖掘体系介绍文本挖掘运用举例-twitter用户情感状态变化对道琼斯指数指数涨跌有提前预测作用海外经典案例事件驱动策略——互联网文本挖掘策略互联网文本挖掘事件驱动策略框架互联网文本挖掘个股新闻热度策略上市公司公告策略股吧论坛情绪策略寻找个股新闻热度变化带来的超额收益寻找不同类别公告的超额收益根据个股论坛帖子构建情绪指标，寻找情绪指标变化所带来的超额收益表7.新闻热度择时策略年化收益率胜率赔率累计最大回撤看多占比看空占比21.84%52.47%1.4114.62%32.23%35.06%事件驱动策略——互联网文本挖掘策略案例一、Alpha相关策略二、Beta相关策略三、产品创新：Option&Structure四、实用小工具目录量化择时框架累计收益率创业板指广发金工创业板择时2014（1）2014.1.2看多至14.2.27，自1333点最高涨至1571点，涨幅17.8%。（2）2014.2.27看空至2014.5.23，自1450点最低下跌至1200，跌幅17.2%（3）自2014.5.23看多至2014.7.4，抓中年中一波超跌反弹。（5）自2014.7.4看空至今，指数由1412跌至1341点（数据截至到2014.7.15）CTA交易策略框架趋势反转择时预测EMDT策略MESA策略日内突破策略分型通道策略日内波动极值策略收敛突变策略LPTT策略NTT策略MFHT策略GFTD策略深度学习策略WPRM策略SLM策略遗传规划策略SMT策略CTA交易策略EMDT策略EMDT策略经验模态分解信号与噪声std{()()}lnstd{()}nnst-rtRrt信噪比计算R较小，信噪比较大，追逐趋势R较大，信噪比较小，不做交易历史累积收益率总交易次数576盈利次数268累积收益率174.25%亏损次数309成功率46.45%平均盈利率1.02%最大回撤-5.75%平均亏损率-0.56%广发证券金融工程CTA交易策略系列另