基于动量因子和财务指标的组合优化方法研究.pdf

量化研究 量化研究 量化选股 数量化选股模型 2009 年 09 月 28 日 基于动量因子和财务指标的组合优化方法研究 市场情绪指标与财务状况的评分，能够较好的指示股票在价格周期中所处位置。市 场情绪指标如价格指标，能够通过历史价格走势反映股票的价格周期，而财务指标 在反映股票前一年经营状况的同时，预测着未来股价将会发生的变化。这两个指标 能从不同方面，协助我们找到股票的合适买入时机。购买那些处在价格周期底部， 且业绩短期内即会出现复苏/反转的股票，能够有效节约机会成本，取得超额收益。 在之前的研究中，我们构建了 Logit Model 来研究大小盘，高低 PB 组合的风格轮动 模型，选定下一期预测收益较高的组合进行投资。在本篇报告中，基于上述四种投 资组合，我们利用上述两个指标，对组合进行优化，过滤掉在近期业绩不会显著增 长，股价处于盘整期的股票，获得进一步的超额收益。 时间窗口与数据描述。我们采用 1999 年至 2008 年的股票数据，构成 10 个样本期， 每年 8 月份构建新的基准组合并进行优化。观察优化组合之后 3、6、12、24、36 个月的累计收益情况，与基准组合进行比较。采用 8 月份的数据，是为了得到所有 相关研究 股票中报的完整数据。不采用年报的数据，是因为得到年报数据的时间，相对其上 数量化选股模型——风格轮动模型 一年的经营状况有延时。 风格轮动模型之二——大小盘轮动的关 价格动量因子优化后的组合，普遍都能获得超越基准组合的超额收益。对基准组合 键因子及其轮动效应分析 样本股之前 6 个月的收益排序，选取其中收益最低的 40%的股票构成反转组合。反 风格轮动模型之二——PB 组合轮动的 转组合在所有时间窗口上的累计收益都高于基准组合的收益。在四种组合中，对小 关键因子及其轮动效应分析 盘和高 PB 组合的优化效果相对更为显著。 财务健康指标的优化组合，同样都能取得超越基准组合的超额收益。我们选用了 15 个财务因子，对全市场上股票的财务因子进行主成份分析。利用得到的主成份作为 解释因子，构建 Logit Model 得到公司的财务状况评分。Logit Model 预测目标为股 金融工程助理分析师 票未来一年的收益水平呈正向或负向的概率。参数估计采用时间横截面上（即当年） 的所有股票数据进行回归得到。对未来一年股票收益为正的概率排序，选取概率最 郑雅斌 高的40%的股票构建财务组合。财务组合相对于基准组合存在超额收益。财务指标 的优化，对于高 PB 组合效果最优。 电 话：021 Email: zhengyb@ 双指标的过滤，综合考虑所有时间窗口上的平均影响力，对低 PB 组合和大盘组合， 优化效果增强；对高 PB 组合，与时间窗口的长度密切相关。对于低 PB 组合以及