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基于前景理论TK因子的A股市场因子择时投资策略研究1
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2022-08-03
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摘要:本文对行为金融学中的前景理论进行分析,并构造了 TK 因子来量化人们面对损失时具有“冒险”而面对盈利时有“风险规避”的心理特性,并对 TK 因子进行描述性
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2020 年春季量化投资概论课程项目
基于前景理论 TK因子的 A股市场
因子择时投资策略研究
2020/6/30
姓名
学号
分工
陈梦玄
2019214596
单因子分析、合成因子计算、权重计算、TK 因子计算
彭天任
2019214586
因子相关性分析、合成因子计算、TK 因子计算与优化
张文杰
2019214652
平台回测函数编写、结果整理与分析
毛思梅
2019214597
结果整理与分析、报告撰写
摘要:
本文对行为金融学中的前景理论进行分析,并构造了 TK 因子来量化人们面对损失时具
有“冒险”而面对盈利时有“风险规避”的心理特性,并对 TK 因子进行描述性统计分析、
单因子测试、因子相关性分析。同时,本文还结合因子择时模型中的五种合成因子的方式进
行投资组合的构建,包括因子 IC 等权重合成因子、IC 均值加权合成因子、ICIR 因子加权合
成因子、最大化 IR 合成因子、以及半衰 IC 因子合成方式。结果表明,就多因子合成因子的
角度,样本内外半衰 IC 加权因子最优。我们还利用马科维兹优化和风险平价优化通过给组
合中标的赋予不同的权重来控制风险,发现风险平价模型可以有效降低最大回撤。历史回测
分析证实了半衰 IC 加权因子的优异性。在敏感性分析的部分,我们对 TK 时间窗口参数等
参数进行敏感性分析与检验。
关键词:前景理论、因子择时、行为金融学、多因子选股
2
目录
1、 策略前提 ................................................................................................................................... 4
2、 策略逻辑 ................................................................................................................................... 5
2.1、 单因子检验 .................................................................................................................... 5
2.2、 行为金融 TK 因子的构造 ............................................................................................ 6
2.3、 因子择时 ........................................................................................................................ 8
2.3.1、 等权重因子加权方式 ......................................................................................... 8
2.3.2、 IC 均值因子加权方式 ........................................................................................ 8
2.3.3、 ICIR 因子加权方式 ............................................................................................ 8
2.3.4、 最大化 IR 因子加权方式 ................................................................................... 8
2.3.5、 半衰 IC 因子加权方式 ....................................................................................... 9
3、 数据处理 ................................................................................................................................... 9
3.1、 数据处理方式 ................................................................................................................ 9
3.2、 因子化方法 .................................................................................................................... 9
3.3、 数据初步统计分析 ...................................................................................................... 10
3.3.1、 单因子有效性分析 ........................................................................................... 10
3.3.2、 TK 因子的描述性统计分析 ............................................................................. 12
3.3.3、 因子相关性分析 ............................................................................................... 12
3.3.4、 TK 因子分域下的秩相关系数分析 ................................................................. 13
4、 风险管理与权重优化 ............................................................................................................. 14
4.1、 基于马科维兹模型的权重优化 .................................................................................. 14
4.2、 基于风险平价模型的权重优化 .................................................................................. 14
5、 样本内和样本内外表现 ......................................................................................................... 15
6、 回测分析 ................................................................................................................................. 18
6.1、 交易成本设置,交易成分分析 .................................................................................. 18
6.2、 参数设置,参数敏感性分析 ...................................................................................... 18
6.2.1、 TK 因子的参数敏感性 .................................................................................... 18
6.2.2、 回测样本内时间长短敏感性分析 ................................................................... 19
7、 策略总结 ................................................................................................................................. 20
8、 参考文献 ................................................................................................................................. 21
3
图表索引
Figure 1 行为金融学理论 ........................................................................................................ 4
Figure 2 前景理论框架 ............................................................................................................ 5
Figure 3 价值损失函数与权重曲线 ........................................................................................ 7
Figure 4 TK 因子与 Rank IC 排名前十的因子之间相关性热力图 ...................................... 12
Figure 5 TK 因子与大类因子之间相关性热力图 ................................................................. 13
Table 1 大类因子介绍 ........................................................................................................... 10
Table 2 分组回测排名前十的单因子检验结果 ................................................................... 10
Table 3 分组回测大类因子检验结果 ................................................................................... 11
Table 4 TK 因子描述性统计 .................................................................................................. 12
Table 5 TK 因子分域下排名前 20 因子秩相关系数 ............................................................ 13
Table 6 所有因子合成后在样本内外的回测结果 ............................................................... 15
Table 7 Rank IC 排名前十因子合成在内外样本的表现 ...................................................... 16
Table 8 TK 因子敏感性分析表格 .......................................................................................... 18
Table 9 五种合成因子水木中量平台内历史回测的表现 ................................................... 19
4
1、策略前提
基于有效市场假说的资产定价理论在一定程度上对未来股票市场有解释效果和预测效
果,却无法解释股票二级交易市场中的 “异象”。有效市场假说基于三个基本假设:第一,
在市场上的每个人都是理性的“经济人”。第二, 因为套利机会的存在,股票的价格反映了
这些理性人的供求的平衡。第三, 股票的价格也能充分反映该资产的所有可获得的信息,
即“信息有效”。但实际上,投资者并非完全理性,市场也会存在长期的套利限制,价格信
息会存在信息不对称。大量统计数据表明人们对损失具有“冒险”的特性,而对收益具有“风
险规避”的特性。金融研究者们针对人们这些非理性行为进行深入研究,提出行为金融学
(Behavioral Finance)。行为金融学偏差分析分为套利风险分析、框架效应、和投资者情绪分
析,如 Figure 1 所示。框架效应又分为行为的框架效应、应急框架效应、和对结果的框架效
应。心理学家 Kahneman 和 Tversky (1979)对框架效应进一步分析,引入前景理论的概念来
分析人们在风险下的决策趋势,提出了“损失厌恶”、“处置效应”等行为金融学重要概念,
如 Figure 2 所示。
Figure 1 行为金融学理论
5
Figure 2 前景理论框架
本文根据基于行为金融学前景理论的 TK 因子,将这一因素作为一个资产定价风险因子
引入传统的多因子模型中,并对比了多种因子择时方式以及投资组合权重优化方式对中国 A
股市场进行实证分析检验。
2、策略逻辑
2.1、单因子检验
我们对单因子进行了描述性统计分析,对单因子的有效性进行了回测分析。回测的时间
窗口是 2009 年 12 月 31 日到 2020 年 4 月 30 日,数据频率和调仓频率均为月度,计算因子
的秩相关系数、多空组合的夏普比率、年化收益率、收益标准差、最大回测、收益在险价值
比、和收益相对在险价值比。
夏普比率衡量的是单位风险承担水平上的风险溢价(William,1964)。它的内在含义是“利
险相随”,承担更高的风险可以带来很大的收益,但是投资者仍然可以选择一定风险承担水
平下,超额收益更高的资产,或者超额收益一定的情况下,带来的风险最小的资产。夏普比
率是学界和业界最常用的投资策略模型绩效评价指标,它能综合代理系统性风险和非系统性
风险,体现的是资产的总体风险。夏普比率(Sharp Ratio)的公式如下所示:
Sharp Ratio=
其中
表示第 i 只股票的策略年化收益率,
表示无风险利率,
表示第 i 只股票的策略回
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萱呀
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