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A股多维度量化择时系统构建与回测

2019-08-31 16:44:42来源:新浪财经-自媒体综合 繁体中文 打印 关闭
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来源:华宝财富魔方

在资产配置体系中,A股作为一类重要的资产,其高收益与高风险的特征,对组合的收益与风险具有较大影响,因此对于A股资产择时系统的研究是必不可少的。前期我们已经构建了债券和黄金资产的择时系统,沿用之前的框架,资产本质上受到基本面、技术面以及投资者情绪的影响,其中基本面和技术面是择时研究的两个传统领域,一个更偏向于资产本身价值,另一个更倾向于市场形态挖掘,而投资者情绪反应的是投资者短期行为对于市场的重大影响。因此本文从这三个角度入手,挖掘A股择时因子,构建A股多维度量化择时系统。

1. A股择时因子构建说明

A股市场的走势受到不同因素的影响,从基本面来看,经济运行状况决定了企业盈利的水平,企业盈利是股价的内在价值,决定未来股价波动的中枢;流动性反映了当前的实体经济的融资情况和风险偏好,其中融资周期是经济周期的先行指标,当实体融资好转意味着实体经济具备了加杠杆能力拉动经济上行,同时融资周期还影响股权风险溢价,融资周期的好转改善了投资者对未来经济预期的看法,从而推动股权风险溢价的回落提升股票估值。因此基本面对A股的影响是长期的,而短期来看,市场层面和投资者情绪的影响较大,从技术面看,市场短期具有动量趋势,而投资者情绪的则会受到某些事件的影响导致市场的波动,比如沪深港通大幅流入、产业资本的增减持等等,这类事件具有非连续性,不可作为连续性的择时指标,我们将其作为事件驱动类指标。

因此,对于A股市场,我们主要选取四个维度进行打分评判,分别为经济运行、流动性、动量趋势和事件驱动,每个维度选取相关指标生成相应的打分,最后综合各个维度得到当前权益市场综合打分。

1.1. 单指标打分

对于每个指标的打分(除了事件驱动指标),分值控制在0~10分之间,以经济运行类指标为例,越接近10分说明经济向好,反之经济走弱。其中对于经济运行以及流动性类指标的打分,主要从两个维度进行评分,趋势项和所处的历史水平,对于正向指标,当趋势向上时分值为10,反之为0,对于历史分位数分值为历史分位数*10,反之对于反向指标,趋势分值为当趋势向下时分值为10分,反之为0分,分位数分值为(1-历史分位数)*10分,对趋势分值和分位数分值进行加权得到单指标打分。对于动量指标的打分,当动量指标发出看多信号时,分值为10分,反之为0分。对于事件驱动指标,由于事件驱动指标存在看多、看空以及无信号三种情况,因此当发出看多信号时,分值为10分,发出看空信号时,分值为-10分,未发出信号时为0分。

对于经济指标,我们主要关注指标的运行趋势,因为从实战效果看,指标的运行方向较指标本身数值更能影响资产价格的变化。为便于回测及策略落地,对于经济指标运行趋势的研判,我们全部采用事前交易视角进行划分,主要划分依据为:当连续2个月上涨时,划分为上行趋势;连续2个月下跌时,划分为下降趋势。此外,为提升所划分出的趋势波段的实效性,我们还采用了一种N字型的上升或下降突破作为辅助划分方法。历史分位判断,采用指标所处过去5年历史分位数作为代表。

1.2. 单指标信号生成

指标按月生成交易信号,对于指标分值处于0~10分之间的指标,为了检验指标的有效性,设置交易信号,即对于经济运行、流动性以及动量类指标,仅有两种信号,看多或者空仓,即当指标分值高于6分为看多,低于4分为平仓,当指标处于4~6分时延续上期信号,对于事件驱动指标,设定生成三种信号类型,分值大于0看多、小于0看空以及等于0空仓。

回测设置

对于单指标的测试,我们采用沪深300指数作为择时标的,测试时间从2012年1月至2016年12月,手续费率设置为双边千分之4,测试效果采用以下评价指标:

对单指标测试完毕之后,按照一定权重比例合成各个维度指标,对于合成指标测试效果,我们通过样本内和样本外来进行观测,信号生成同样采用单指标信号生成方法,即对于经济运行、流动性、动量趋势的合成指标,按月生成信号,采用高于6分为看多,低于4分为平仓,介于4~6分则延续上期信号。对于事件驱动的合成指标,设定生成三种信号类型,看多、看空以及空仓,测试时间为2012年1月至2019年6月。

2. 单指标因子择时效果回测

2.1. 经济运行

对于经济运行类指标,我们选取了4大类指标描述当前经济运行状况,一是衡量经济增长的总体指标,包括工业增加值、发电量与铁路货运量;二是衡量经济增长的分项指标,包括固定资产投资、消费及出口;三是衡量企业盈利的指标,包括工业企业营业收入(2018年12月之前的数据采用工业企业主营业务收入作为替代),工业企业利润总额;四是衡量经济景气度的调查类指标,具体为官方PMI及财新PMI。

对于宏观指标,需要注意的是由于大部分指标存在公布的时滞性,需要对数据进行延迟处理,本文数据推至公布当月的最后一个交易日使用数据,以工业增加值为例,2019年3月的数据4月17日公布,因此工业增加值数据使用时间为2019年4月30日。其中不需要滞后的数据包括PMI和财新PMI,其余数据均需要滞后处理。另外,对于部分宏观指标由于春节因素会出现1、2月份数据失真的情况,需对其进行调整处理。

基于单指标测试结果,我们根据指标的逐笔胜率、滚动20天胜率、滚动20天平均收益率(中位数)以及年化收益率做出排序打分,并结合指标的经济逻辑与经济含义,在等权重基础上进行偏离,最终确定指标权重,其中所有经济运行类指标方向均为正向。具体来看,上述4大类指标权重分配确定为:30%、30%、20%以及20%,基本符合经济指标本身经济含义的重要性。

对单指标进行加权得到经济运行维度打分,并对合成指标进行测试,分为样本内(2012年1月至2016年12月)和样本外(2017年1月至2019年6月),测试结果如下:

测试结果表明,经济运行指标样本内交易4次,胜率为75%,年化收益为9.3%,样本外同样表现不错,交易1次,胜率为100%,年化收益为7.1%,总体来看,经济运行指标持仓周期偏长,在8个月左右,不过胜率较高,全样本年化收益率达到9.1%,较基准提高2.0%,Calmar比例达到1.54,夏普比例达到0.75。

2.2. 流动性

对于流动性指标,主要选取M1、M2、M1-M2、中长期贷款增速、贷款余额增速、社会融资规模增速衡量实体经济的流动性,信用利差反应当前投资者风险偏好。其中M1增速以及M1-M2主要用于衡量企业端的流动性变化,业内一般将其看做是实体经济的资金活化程度,当M1增速、M1-M2增速处于上行趋势时,往往是实体经济中资金从储蓄向投资转化的过程,这相应意味着投资的趋多、需求的转暖,进而实体经济的企稳回升。M2与贷款余额增速代表的间接融资体系对实体经济的流动性支持,社会融资规模则更为全面的反映了实体经济领域的广义流动性变化。而中长期贷款能更好反映金融对实体经济的支持,是企业盈利好转的先行指标。

对于流动性指标,除了信用利差数据外,其余数据均需要做滞后处理。同样,对于1、2月份数据失真的情况,需对部分指标进行处理。

基于单指标测试结果,我们同样根据指标的逐笔胜率、滚动20天胜率、滚动20天平均收益率(中位数)以及年化收益率做出排序打分,并结合指标的经济逻辑与经济含义,确定指标权重,其中除了信用利差为负向指标,其余都为正向指标。从测试效果来看,社融和中长期贷款测试效果较好,其次是信用利差,M1、M2较差。其中,对于社融和中长期贷款分配较高权重,其次是信用利差,M1、M2权重最低。

将单指标进行加权得到流动性维度打分,对合成指标进行测试,分为样本内(2012年1月至2016年12月)和样本外(2017年1月至2019年6月),测试结果如下:

测试结果表明,流动性合成指标样本内交易6次,胜率为50%,年化收益为6.2%,样本外交易2次,胜率为100%,年化收益为8.3%,总体来看,流动性指标平均持仓周期为5个月左右,全样本年化收益率达到7.2%,与基准几乎持平,但回撤有所减少,Calmar比例达到0.96,夏普比例达到0.39。

2.3. 动量趋势

采用唐奇安通道线,当沪深300指数创N日新高时,发出买入信号,反之创N/2日新低时发出平仓信号,通过设定不同期限N评判A股市场不同期限动量趋势情况。具体我们选择偏短期、中短期、中期、中长期以及长期区间进行测试,取每月最后一个交易日的信号值作为下月交易信号,将动量择时系统转化成月度频率,从而便于与其他维度的指标相结合。

通过对单指标测试,主要对胜率、滚动20天胜率、滚动20天平均收益率(中位数)以及年化收益率做出排序打分最后决定指标的权重,其中偏中长期动量趋势的胜率、收益以及收益风险比好于短期、长期动量,因而在权重设定上我们采用类似于钟形的权重设定模式,即越靠近中间的参数权重设定越大,两端权重设定较小。

通过上述权重对单指标进行加权得到动量维度打分,对合成指标进行测试,分为样本内(2012年1月至2016年12月)和样本外(2017年1月至2019年6月),测试结果如下:

测试结果表明,动量合成指标样本内交易4次,胜率为50%,年化收益为11.9%,样本外交易2次,胜率为50%,年化收益为5.9%。总体来看,动量合成指标交易胜率为50%,平均持仓周期为5个月左右,全样本年化收益率达到8.7%,比基准高出1.6%,Calmar比例达到0.94,夏普比例达到0.51。

2.4. 事件驱动

事件驱动指标生成

指数估值:当指数估值过高和过低时,往往会产生估值的修复,导致市场的下跌或者上涨。采用沪深300指数PB过去5年的分位数作为估值代表,信号生成采用阈值突破的方式,当估值指标下穿下阈值发出看多信号,当估值回归正常水平时平仓,当估值指标上穿上阈值发出看空信号,当估值回归正常水平时平仓。

一致性指数:采用沪深300指数成分股,通过计算沪深300成分股中上涨个股的占比作为一致性指数,当个股上涨或者下跌趋于一致时,往往预示着市场的反转。信号的生成采用阈值突破的方式,当一致性指数下穿下阈值发出看多信号,当一致性指数回归正常水平时平仓,当一致性指数上穿上阈值是发出看空信号,当一致性指数回归正常水平时平仓。

波动率:当市场波动率处于高位时,往往预示着市场接近顶部或者市场下跌,反之当处于低波时市场有可能迎来反转。采用沪深300指数波动率处于过去5年的分位数作为指标,信号生成采用阈值突破的方式,当指标下穿下阈值发出看多信号,当回归正常水平时平仓,当指标上穿上阈值发出看空信号,当回归正常水平时平仓。

沪深港通:沪深港通作为重要的海外资金的流入渠道,可以衡量海外资金对于A股市场的判断,由于海外市场多以机构投资者为主,当海外资金大量流入市场,说明此时处于价值洼地,对后市走势强烈看多,当资金流出市场时,说明对未来走势相对悲观。采用沪深港通买入成交净额周频数据作为代表,当连续呈现买入状态或者当出现大量买入时发出买入信号,当信号发出满足一定天数或指数涨幅达到阈值设定时,看多信号结束。由于近年来沪深港通资金整体呈持续流入状态,故我们不采用该指标进行卖出择时。

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