中信证券买方培训4金融工程量化投资fin2.ppt
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1、量化投资研究方法,金融工程首席分析师 胡浩 2010.08,目录,2,量化投资研究的定位 量化投资:仓位与情绪监控 量化投资:行业配置与行业轮动 量化投资:大小盘风格轮动监测 量化投资:驱动因子及量化选股 量化投资:事件驱动交易,1.1 量化投资的思想就在你身边,量化投资强调纪律性、系统性和大概率事件 打个比方,漏斗Vs.筷子,3,1.2 定位:一张复杂的图表,4,目录,5,量化投资研究的定位 量化投资:仓位与情绪监控 量化投资:行业配置与行业轮动 量化投资:大小盘风格轮动监测 量化投资:驱动因子及量化选股 量化投资:事件驱动交易,2.1 中信证券基金仓位监测方法介绍,可以分为净值收益估计和净
2、值波动率估计两种方法 实际:股票S、债券B、现金C;假设:忽略现金部分,股票仓位a,则债券仓位1-a,震荡市线形趋势不明显时效果不好,此时波动率估计效果更好,确定估计方法之后最为重要的就是确定不同资产的收益,尤其是股票头寸 指数替代法、基金重仓股替代法、风格重仓指数替代法等,净变动更值得关注 股票S、债券B价格变动幅度不同导致仓位自然变化;基金主动调整组合导致仓位变动,我们称为净变动。(增仓行为:增加股票头寸/减少债券或者现金头寸应对赎回;减仓行为:卖出股票/申购资金没有转化成相应股票头寸),6,2.2 基金仓位估计误差控制在正负1%,中信基金仓位监测所跟踪基金数量与分类,数据来源:中信证券数
3、量化投资分析系统,保本型,偏债型,中信证券基金仓位精度分析,总体来看,基金仓位估计存在正负1%的误差;由于采用了更加适用的模型,07年2季度以后跟踪误差出现显著下降,7,2.3 仓位峰谷值与仓位趋势判断,全部样本基金与股票型样本基金历史仓位测算走势,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,仓位的谷值与峰 值可以帮助我们 判断趋势的反转。,8,2.4 情绪影响投资决策,导致投资行为偏差,投资者并非完全理性,受制于情绪波动 心理因素在投资决策和市场演绎中起着重要作用 情绪的大幅度波动导致认知偏差和情绪偏差,从而放大乐观或者悲观的情绪 投资者情绪也是产生一些金融“异象”的原因之一 投资者行为存在各种各
4、样的偏差 过度自信 过度反应与反应不足 损失厌恶与处置效应 从众心理与羊群心理 暴富心理与新股炒作 安全心理与低价股效应,洛杉机时报市场情绪周期,9,2.5 建立投资者情绪监控指标体系,拟合成情绪指数,数据来源及频率 数据来源:Wind,中信数量化投资分析系统,中登等;周频率 A股净开户数历史较短,以前四类指标为主,10,2.6 采用主成份法拟合情绪指数,形成可持续更新,采用主成份法,提取第一和第二主成份 第一主成份,称之为“投资者情绪水平指数” 第二主成份,称之为“投资者情绪变动指数” 主成份拟合步骤 周频率数据;标准化 数据来源及频率 数据来源:Wind,中信数量化投资分析系统,中登等;周
5、频率 A股净开户数历史较短,以前四类指标为主,11,2.7 情绪指数的多种应用,投资者情绪水平指数在2之间波动 可以提前12月预测股市的大顶和大底 投资者情绪变动指数衡量投资者情绪的变动幅度 历史经验表明,当情绪变动指数的值突破5时(其值一般在1.46,5.69之间波动),后续铁定出现一个跌幅超过6的调整。当情绪指数从负值上升到3附近时,后续可能出现调整,调整幅度在历史经验上不一,或不超过1,或达到5。,投资者情绪水平指数Vs.中标A股综合指数,投资者情绪水平指数Vs.未来一周涨跌幅,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,12,目录,13,量化投资研究的定
6、位 量化投资:仓位与情绪监控 量化投资:行业配置与行业轮动 量化投资:大小盘风格轮动监测 量化投资:驱动因子及量化选股 量化投资:事件驱动交易,3.1 行业比较的自上而下VS自下而上,A股市场行业结构 股改前后发生很大变化,产业转型与整合 大量市场外存量资产上市,3.2 从多个角度入手分析A股市场行业轮动规律,A股市场具有独特的投资时钟和行业轮动特征 行业间的高度联动 行业轮动快速切换,行业配置结果,15,3.3 行业选择:业绩驱动+估值回复+动量反转,结果回溯: 66.7%的月份配对66%以上行业。 长期看能配好57.8%的行业。 超配情况: 08年11月耐用消费/能源/原材料 09年4月金
7、融地产/能源 09年7月消费(零售、医药、半导体、传媒) 09年8月食品医药、健康设备、软件服务、公用事业,定量组合的历史配置情况,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,3.4 主要基于业绩驱动和估值回复进行中期行业配置,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,2009年4月30日行业配置策略不同行业超配/低配情况(按GICS行业划分),根据财务数据披露节奏季度调整历史成功概率58.9%,17,3.5 积极利用动量反转把握短期行业轮动,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,持有期和观测期均为一个月的动量反转效应,A股市场行业动量反转效应分析 短期动量效应显著:持有期和观察期均为一个月的动量效应最
8、显著 中期反转效应存在:持有期和观察期均为六个月的反转效应更明显,定量行业模型建议短期超配行业,数据来源:中信证券数量化投资分析系统,18,目录,19,量化投资研究的定位 量化投资:仓位与情绪监控 量化投资:行业配置与行业轮动 量化投资:大小盘风格轮动监测 量化投资:驱动因子及量化选股 量化投资:事件驱动交易,4.1 确定大小盘轮动指标体系,计算月度风格指针,大小盘风格轮动判断指标体系,风格指针的值通过加权计算各项指标而得到 计算公式: 大于5时,意味着投资风格倾向于大盘股;小于5时,意味着投资风格倾向于小盘股,20,4.2 通过风格指针的值判断风格轮动趋势,小盘股/大盘股Vs.月度规模风格轮
9、动指标(1996年至今),风格指针在大趋势走向上判断准确 Hit Ratio达到近60% 据此调整投资组合,超越全市场约80%,21,目录,22,量化投资研究的定位 量化投资:仓位与情绪监控 量化投资:行业配置与行业轮动 量化投资:大小盘风格轮动监测 量化投资:驱动因子及量化选股 量化投资:事件驱动交易,5.1 投资收益可以分解为市场因子、情绪因子、规模因子等,多因素模型:除市场因子外,规模、价值、动能等因子对业绩均有贡献 典型的因素模型 Fama三因素模型 包含动量的四因素模型 Two Factor :The Little Book that Beats The Market Earning
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