周浩 唐琦 楊雪

摘要：隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)的股票投資策略已經(jīng)無法適應(yīng)當(dāng)今飛速變幻的股市。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)逐步滲透進(jìn)各行各業(yè)，基于大數(shù)據(jù)的股票量化投資也逐漸興起。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);量化投資;多因子

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，本文通過對(duì)大數(shù)據(jù)的收集處理，找出影響股票漲跌的各種因子，本文通過基于多因子量化投資策略結(jié)合股票市場(chǎng)的自身特點(diǎn)進(jìn)行選股，以期防范投資風(fēng)險(xiǎn)，為中國(guó)資產(chǎn)定價(jià)提供理論和實(shí)證研究的經(jīng)驗(yàn)和借鑒。

一、研究背景及意義

近年來，A股市場(chǎng)存在明顯的風(fēng)格切換，傳統(tǒng)多因子模型已經(jīng)不能獲取穩(wěn)健的超額收益。大數(shù)據(jù)應(yīng)用算法能夠通過對(duì)因子的非線性表達(dá)，對(duì)傳統(tǒng)的多因子模型進(jìn)一步改進(jìn)，捕捉到更加準(zhǔn)確的市場(chǎng)信號(hào)，獲取較為客觀的超額收益。量化投資理念可以緊跟市場(chǎng)行情，抓住瞬息萬變的市場(chǎng)機(jī)會(huì)謀取利益，分散化投資和選股在降低風(fēng)險(xiǎn)的可能性下盡可能取得更好的收益，通過分散個(gè)股進(jìn)行重新組合也能提高收益的概率。

二、研究思路設(shè)計(jì)

（一）選擇大類因子

由Auto-Trader所得的各大類因子日頻數(shù)據(jù)分別通過選取CVaR作為風(fēng)險(xiǎn)度量，拓寬量化投資組合理論，加入相關(guān)財(cái)務(wù)因子之外對(duì)A股市場(chǎng)收益率有一定股市影響的分析師預(yù)測(cè)因子，并利用熵權(quán)法為有效因子賦權(quán)后做股票投資策略分析的單因子策略研究，并基于財(cái)務(wù)因子方面的績(jī)效分析由目標(biāo)投資優(yōu)化模型和相關(guān)股票投資理論分析得到年化夏普比率（Sharpe ratio）最優(yōu)因子。

（二）模型建立

本文數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，它是國(guó)內(nèi)目前信息最精準(zhǔn)、規(guī)模最大的金融、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。通過對(duì)分析上市公司的估值因子、成長(zhǎng)因子、盈利因子等方面，確定股票是否有投資價(jià)值。在量化形式上，選股的標(biāo)準(zhǔn)通過量化上市公司的各類指標(biāo)對(duì)股票的綜合投資價(jià)值指標(biāo)進(jìn)行量化測(cè)度，取綜合投資價(jià)值較高的股票構(gòu)建組合。

將變量X，X，X，進(jìn)行線性組合，成為互為正交的新變量Y，Y，…，Y，以確保最大方差。首先將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，求標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣，相關(guān)矩陣的特征值，方差貢獻(xiàn)率與累積方差貢獻(xiàn)率。確定主成分量，確定主因子個(gè)數(shù)，用原指標(biāo)線性組合來求個(gè)因子得分，以各因子方差貢獻(xiàn)率為權(quán)，處的w為旋轉(zhuǎn)前和旋轉(zhuǎn)后因子的方差貢獻(xiàn)率。

1.數(shù)據(jù)處理

矩陣處理后為計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R。

2.計(jì)算因子得分

解特征方程，求出特征值，并按照大小順序排列。分別求出對(duì)應(yīng)于特征值r的特征向量。

計(jì)算主成分載荷（主成分與變量之間的相關(guān)系數(shù)）后計(jì)算各主成分的得分，以主成分?jǐn)?shù)值為基礎(chǔ)，通過加權(quán)計(jì)算，最終得出各公因子得分。

3.因子分析法

報(bào)告采用SPSS22.0軟件分析，運(yùn)用最大方差法對(duì)初始矩陣正交旋轉(zhuǎn)，得載荷矩陣后以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重求加權(quán)平均值，采用百分制整數(shù)打分法進(jìn)行指標(biāo)打分，并進(jìn)行降序排序。

（三）風(fēng)險(xiǎn)控制策略

基于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)重求勝的基本投資思路，利用上市公司的各項(xiàng)指標(biāo)，運(yùn)用因子分析方法來提取公因子，再以公因子的提取平方和載入中所抽取的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，得出加權(quán)平均值.而后對(duì)公因子進(jìn)行打分排序，構(gòu)建多因子量化選股模型，選取一組風(fēng)險(xiǎn)適中、盈利尚可的股票池，力求在保證本金不受損失的前提下，獲得超額收益。

三、結(jié)論及建議

優(yōu)化后的多因子量化投資策略回撤后無論是總收益還是年化收益都比優(yōu)化前使用的策略模型要好很多，該策略能大幅度地超越基準(zhǔn)指數(shù)的收益，收益率曲線保持良好的上揚(yáng)走勢(shì)。基于資金流向的策略模型在通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用多因子模型時(shí)結(jié)合股票市場(chǎng)的自身特點(diǎn)改進(jìn)因子模型并進(jìn)行應(yīng)用，以期為中國(guó)資產(chǎn)定價(jià)提供理論和實(shí)證研究的經(jīng)驗(yàn)和借鑒?；販y(cè)的結(jié)果也表示，改進(jìn)后的量化投資多因子策略模型不僅能超額獲得利潤(rùn)，還能很好的控制風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)化后的量化投資多因子模型無論是面臨主動(dòng)還是被動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)，都能獲得走勢(shì)良好的收益，此策略模型值得信賴。

參考文獻(xiàn)：

[1]姚雨琪.基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的股票分析與預(yù)測(cè)模型研究[J].市場(chǎng)周刊，2019（2）：123-124.

[2]趙玉涵.基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用方法的股票價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究[D].焦作：河南理工大學(xué)，2017.

作者簡(jiǎn)介：

周浩，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，研究方向金融學(xué)，安徽蚌埠;唐琦，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽蚌埠;楊雪，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠。