本报告系财通证券出品的报告,主要的投资要点有:1、引入协方差矩阵的因子有效性检验法;2、从点到面:财通金工 Alpha 因子库构建;3、集众之长:Alpha 因子合成效果检验。星火多因子专题报告(六):Alpha因子重构,引入协方差矩阵的因子有效性检验 投资要点: ●引入协方差矩阵的因子有效性检验法 ➢传统的因子 有效性检验法更多关注个股对于组合在收益上的贡献程度,忽略了个股对于组合在风险层面的影响,从而在一定程度上损失部分有效信息。 ➢引入协方差矩阵的因子有效性检验法的t值比多空分组法的t值应该更大,且与实际投资中的组合优化方法更为贴近。理论上而言是一种更能准确反映因子有效性程度的方法。 ➢带绝对值的组合优化求解更为复杂,我们提出两种引入新变量的方法和一种直接求解法,分享在此问题上的一些探索。 ●从点到面:财通金工Alpha因子库构建 ➢财通金工从 Beta、规模、动量、波动、换手、估值、成长、质量、盈利、杠杆和特色因子出发,构建57个基础因子,并对其有效性进行检验。 ➢我们综合考虑大 类因子覆盖率及子类因子表现进行手动筛选,最终选取14个基础Alpha因子,作为信号选择来源。 ●集众之长: AIlpha因子合成效果检验 ➢常用的因子合成法有等权法、RankICIR 加权法、Qian (2007) 方法等。 ➢实证结果表明,基于Qian_Shrink方法得到的合成Alpha因子效果最佳,在全样本中,多空对冲组合的信息比率达到3.51, 月胜率达到84%,且纯多头组合相较基准存在稳健的超额收益。 ●风险提示:本报告统计数据基于历史数据,过去数据不代表未来,市场凤格变化可能导致模型失效。 【更多详情,请下载:星火多因子专题报告(六):Alpha因子重构,引入协方差矩阵的因子有效性检验】 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    星火多因子专题报告(六):Alpha因子重构,引入协方差矩阵的因子有效性检验

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    年份2019
    来源财通证券
    数据类型数据报告
    关键字金融, 证券, 股票
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    发布时间2020-04-18
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    数据简介

    本报告系财通证券出品的报告,主要的投资要点有:1、引入协方差矩阵的因子有效性检验法;2、从点到面:财通金工 Alpha 因子库构建;3、集众之长:Alpha 因子合成效果检验。

    详情描述

    星火多因子专题报告(六):Alpha因子重构,引入协方差矩阵的因子有效性检验
    
    投资要点:
    
    ●引入协方差矩阵的因子有效性检验法
    
    ➢传统的因子 有效性检验法更多关注个股对于组合在收益上的贡献程度,忽略了个股对于组合在风险层面的影响,从而在一定程度上损失部分有效信息。
    
    ➢引入协方差矩阵的因子有效性检验法的t值比多空分组法的t值应该更大,且与实际投资中的组合优化方法更为贴近。理论上而言是一种更能准确反映因子有效性程度的方法。
    
    ➢带绝对值的组合优化求解更为复杂,我们提出两种引入新变量的方法和一种直接求解法,分享在此问题上的一些探索。
    
    ●从点到面:财通金工Alpha因子库构建
    
    ➢财通金工从 Beta、规模、动量、波动、换手、估值、成长、质量、盈利、杠杆和特色因子出发,构建57个基础因子,并对其有效性进行检验。
    
    ➢我们综合考虑大 类因子覆盖率及子类因子表现进行手动筛选,最终选取14个基础Alpha因子,作为信号选择来源。
    
    ●集众之长: AIlpha因子合成效果检验
    
    ➢常用的因子合成法有等权法、RankICIR 加权法、Qian (2007) 方法等。
    
    ➢实证结果表明,基于Qian_Shrink方法得到的合成Alpha因子效果最佳,在全样本中,多空对冲组合的信息比率达到3.51, 月胜率达到84%,且纯多头组合相较基准存在稳健的超额收益。
    
    ●风险提示:本报告统计数据基于历史数据,过去数据不代表未来,市场凤格变化可能导致模型失效。
    
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