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QuantsGeek量化极客

量化投资日记

 
 
 
 
 
 

多因子量化对冲

2014-10-24 0:23:16 阅读697 评论0 242014/10 Oct24

各位看官,我改变写作风格,只写重点,言简意赅.

常用因子说明:

风险因子:beta_24m,annualyeild_24m,annualstdevr_24m

财务因子和价值因子取值日期规则: 1-4月都用去年9-30,5-8月用去年12-31日的,9-10月用当年6-30,11-12用当年09-30日的,目前疑问: 类似于ebitaSales半年出一次,我是否之前都填0, 第二个如果两个公司,一个公司出了财务报表,一个公司没出,是不是等到都出了才用,还是出一个用一个.

财务因子:

eps_basic,grossprofitmargin,roe_ttm,roa2_ttm,ebitdatosales,catoassets,current,cashratio,cashtocurrentdebt,assetsturn,dupont_assetstoequity,ebittogr,fcff

价值因子:

pe_ttm,pcf_ocf_ttm,pb_lf

市值因子:

mkt_freeshares,mkt_cap

建模方法简述:

横截面回归细节

两种方法,一种是直接多元回归,第二种是stepwise检验,将无效值填0

用2 sigma方法去掉outlier,outlier用+-2sigma值填写

用均值方法计算系数

标准化回归因子(x-mean)/sigma

打分法选20%

作者  | 2014-10-24 0:23:16 | 阅读(697) |评论(0) | 阅读全文>>

量化投资的中国化研究

2013-8-28 23:51:49 阅读646 评论0 282013/08 Aug28

量化投资的中国化研究

-Skywalker

——如果市场完全有效,技术和基本分析将白费,这意味着定量投资研究是没有意义的。在实践中,完全有效的市场不会存在,通常可以通过异常现象获取超额收益。

计算机已经成为投资组合经理和证券分析师的必备工具。复杂的交易策略,如程序化交易和投资组合管理,没有计算机和通信基础平台的支持,就不可能实现。正如商业周刊报道,在很大的范围内在技术驱动下,金融业正在发生结构性的变化。 - KYTam,运筹学学会杂志,Sep.199

在过去的一个世纪,关于量化的投资方式,大量经济学家做出了不懈的努力。最初量化投资的讨论可以追溯到1900年,由学者Bachelor提出。不幸的是,他否认了定量投资作用。他认为商品市场的价格变动应该是相互独立的,因此定量分析是没用的,但当时没有人能证明这个理论的真伪。直到1950年,有效市场假说才开始在欧洲和北美股市进行了实证分析。肯德尔(1953),法玛(1965),布里雷,德莱顿,坎宁安和穆尔(1962)分别在英国和美国进行市场的典型试验,发现“英国市场遵循随机游走模型,而美国市场是无效的市场”。

如果市场是完全有效的,传统的技术和基本分析将白费,这意味着定量投资研究是没有意义的。在实践中,完全有效的市场不会存在,我们通常可以通过“Anomalies(异常现象)”获取超额收益,而这些“异常现象”或者来源于技术分析或者来源于基本面分析。拉蒙劳伦斯(1997)评论说:“我认为有效市场假说在理论上有一定的好处,但在现实世界,这是痛苦的,因为存在一个明显不公平的竞争。一些市场参与者有更多的信息工具洞悉这种

作者  | 2013-8-28 23:51:49 | 阅读(646) |评论(0) | 阅读全文>>

量化投资之一:配对交易(英文期刊)

2013-7-21 22:32:57 阅读436 评论1 212013/07 July21

The investment strategy we aim at implementing is a market neutral long/short strategy. This implies that we will try to find shares with similar betas, where we believe one stock will outperform the other one in the short term. By simultaneously taking both a long and short position the beta of the pair equals zero and the performance generated equals alpha.

Needless to mention, is that the hard part of this strategy is to find market neutral positions that will deviate in returns. To do this we can use a statistical tool developed by Schroder Salomon Smith Barney (SSSB). The starting point of this strategy is that stocks that have historically had the same trading patterns (i.e. constant

作者  | 2013-7-21 22:32:57 | 阅读(436) |评论(1) | 阅读全文>>

Matlab与Python比较

2012-12-22 15:58:49 阅读1903 评论0 222012/12 Dec22

MATLAB 的大部分常用功能都可以在 Python 世界中找到相 应的扩展库。和 MATLAB 相比,用 Python 做科学计算有如下优点:

●  首先,MATLAB 是一款商用软件,并且价格不菲。而 Python 完全免费,众多开源的 科学计算库都提供了 Python 的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装 Python 及其绝大多数扩展库。

●  其次,与 MATLAB 相比,Python 是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用 户编写出更易读、易维护的代码。

●  最后,MATLAB 主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域,也经常会遇到 文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而 Python 有着丰富的扩展库,可以轻 易完成各种高级任务,开发者可以用 Python 实现完整应用程序所需的各种功能。

作者  | 2012-12-22 15:58:49 | 阅读(1903) |评论(0) | 阅读全文>>

量化投资一点拙见

2012-12-15 11:38:14 阅读477 评论0 152012/12 Dec15

1.量化投资在于投资,而不在于量化建模。

2.好的模型在于是否对投资有帮助,而不在于数学模型的精妙。

3.我们主要在于挖掘更多的模式,而不在于无谓的提高精度。注意我们永远在比较逻辑和精度的性价比。

举个例子,如果我们已经发现了从中国到美国的路,可以从美国拿食物了,可能第二步从商业的角度来说是开辟从中国到印度拿食物的路,而不是继续找从中国到美国更近的路,即便找到了,也只能节省一次拿食物的时间,在多次拿食物后,通过规模经济拿到更多的食物,而后者则可以获得二倍的食物。这就是逻辑和精度的区别。

4.量化和基本面并非是鸿沟不可逾越。

如果你是一个老虎,你在一群狮子中想成为王,你必须精通狮子的语言,之后了解他们的逻辑。翻译一下,为什么美国模型很多在中国没有用,因为美国人的司法体系,金融结构和中国大不一样,如果用美国的老虎语言,在中国的一群狮子里面想称王,基本上是没有希望。但是美国老虎语言背后的推导方式,是可以借鉴的。

逻辑是基本面,你站在高山上,往下俯视,你看到的是整个村庄,这个是top-down,作量化的一种模式,你首先是决定是否做 Beta,如果决定做Beta,你就开始建仓股票,至于是否有alpha,这个是bottom-up要解决的问题。无论是top-down或者bottom-up都可以采用量化和基本面的方式,同时也可以用量化的方式做基本面,比如说当基本面的逻辑可以被量化的时候,基本上基本面做的就是量化的事情,只是大部分做基本面的人非常恐慌这件事情的发生。常规的基本面逻辑并不是那样的不能被量化,比如我们

作者  | 2012-12-15 11:38:14 | 阅读(477) |评论(0) | 阅读全文>>

通过蒙特卡洛模拟路径法划有效前沿,仅供大家参考。

2012-12-6 23:07:44 阅读391 评论0 62012/12 Dec6

'''

Created on 2012-11-27

@author: Skywalker

'''

import rpy2.robjects as robjects

import rpy2

import xlrd as xl

import numpy as np

import scipy as sp

import matplotlib.pyplot as plt

filename='/Users/Skywalker/Documents/pythonsourcecode/exceldatabase/3parameters.xlsx'

wb=xl.open_workbook(filename)

#specify portfolio and hs300

nrow=wb.sheet_by_index(4).rows

ncol=wb.sheet_by_index(4).cols

portfolio=[]

for i in range(0,ols):

portfolio += wb.sheet_by_index(1).col_values(i,2)

pathPort = robjects.r.matrix(robjects.FloatVector(portfolio), ncol=ncols)

w1=[]

w2=[]

作者  | 2012-12-6 23:07:44 | 阅读(391) |评论(0) | 阅读全文>>

逆向展期与基差投资策略:

2012-12-4 12:53:57 阅读313 评论0 42012/12 Dec4

原理:通常而言,我们定义基差是即期股指期货与基础指数之差。中国目前股指期货基准为HS300,而并非全收益指数。Wind里面基差目前是用IF00.

假设1:当基差持续上涨过程中,套利可能资金会不断进入,从而导致即期股指期货合同被持续沽空。

案例:2012-7-25-2012-7-31,基差持续放大。

7-25 涨跌117.16% 开盘6.62 收盘13.92 /HS300涨跌:-0.67%

7-26 涨跌25.79% 开盘12.27 收盘17.51 /HS300涨跌 -0.53%

7-27 涨跌31.87% 开盘16.86 收盘23.09 /HS300涨跌 0.07

7-30 涨跌21.31% 开盘22.22 收盘28.01 /HS300涨跌 -0.57%

7-31 涨跌8.10% 开盘24.12 收盘30.28 /HS300涨跌-0.12%

8-1 涨跌-63.84% 开盘26.27 收盘10.95 /HS300涨跌1.10%(同时当天期货反弹0.27%,说明期货多头并不想进入市场,纯粹是赚到了空平的钱离场)

8-2 涨跌 8.29% 开盘15.53 收盘16.32 /HS300涨跌-1.01%

结论:

1.当基差持续放大过程中,指数下降的概率极大,原因是套利资金不断地在放空股指期货合同,此期间不要做多,可以考虑放空。7-27是空头推荐建仓点,

1.  当基差开始缩小以后的指数上涨不具备任何预测作用,很

作者  | 2012-12-4 12:53:57 | 阅读(313) |评论(0) | 阅读全文>>

Python金融建模优势

2012-12-3 23:29:07 阅读1437 评论3 32012/12 Dec3

说点个人拙见,仅供各位看官参考:

1.Python为胶水语言,可以将R,MySQL,Numpy,Scipy和各种库非常轻松的沾在一起。

2.Python为免费资源,利用Python+R+MySQL三种结合可以有效地长期合法进行金融建模。

3.由于国外对金融知识产权的保护,R为逐渐流行开的金融高级语言,而Python又是极其好的金融开发语言,MySQL为开源数据库,将三者有效结合,是非常好的金融开发平台。Python,Eclipse,R,MySQL成为越来越多的国际金融院校核心研发语言,取代Matlab与SAS的地位。美国证监会也一度考虑将Python规范成为华尔街统一开发语言。

4.Python,Eclipse,MySQL可以有效地在各种平台上使用,包括 Mac,Windows,Linux,Unix。

作者  | 2012-12-3 23:29:07 | 阅读(1437) |评论(3) | 阅读全文>>

量化行业配置2010年回溯测试

2010-9-30 21:18:34 阅读416 评论0 302010/09 Sept30

在量化投资应用系列中,我详细讨论了量化行业配置在中国的应用,当时样本期间为2010年1月2日至2010年3月31日,测试期(样本外)从5月1日至7月1日。然而,这个测试比较学术化,在实际的资产管理或投资管理过程中,我们通常会在每月或者2月底根据实际情况对行业配置进行调整,而不会将配置延续2-3个月而不发生任何变化。

为此,我做了一个从2010年1月1日到9月28日的实证。在本文论证过程中,均以2个月为样本内数据,但行业配置的调整频率分别是每月或者两月。由于2010年整体看来是一个熊市,可以从一定层面反映量化行业配置在熊市市场的有效性。每月调整的行业将由我自建的量化行业配置模型运算得出,详细原理请参见量化投资在中国市场的应用之五(量化行业配置与实证分析),在此我省略计算过程,表1与表2分别给出两种不同调整频次的行业配置结果。请参考如下实证结果:

调整频率:2个月进行一次行业配置的调整

图一

调整日期

调整日期

调整日期

调整日期

调整日期

2010-1-1

2010-3-1

2010-5-1

2010-7-1

2010-9-1

交运设备(申万)

医药生物(申万)

食品饮料(申万)

食品饮料(申万)

医药生物(申万)

家用电器(申万)

信息设备(申万)

医药生物(申万)

医药生物(申万)

作者  | 2010-9-30 21:18:34 | 阅读(416) |评论(0) | 阅读全文>>

10万的资金也可以做一把量化投资

2010-9-28 21:08:27 阅读537 评论1 282010/09 Sept28

近期很多朋友反映,我之前的量化投资只适用于机构,对于个人投资者在资金量小的前提下不要运用,故此,我现在提供一个10万本金的量化投资组合,和前几篇理论基础完全一样,从9月17日开始模拟,到10月18日结束,目前一周还可以按提供的股票构成和手数进行管理。首先,从下图,我们可以看到,小资金做量化投资,最少需要10万左右的资本金,我下面提供3种算法,分别需要的成本以及在10天的涨跌幅如下:

2010-9-18至2010-9-28 优化算法1 优化算法2 优化算法3 成本 ¥101,048.00 ¥100,238.00 ¥108,328.00 市值 ¥103,875.00 ¥102,273.00 ¥110,215.00 增长率 2.80% 2.03% 1.74%

以上提供的算法需要构建的个股以及个股股数如下,我将定期跟踪实际业绩情况:

股票代码 股票名称 优化算法1手数 优化算法2手数 优化算法3手数 002024 苏宁电器 7 7 2 600058 五矿发展 0 0 2 600655 豫园商城 8 7 2 600859 王府井 1 1 1 600694 大商股份 1 1 1 600519 贵州茅台 0 0 0 000858 五粮液 1 1 1 000895 双汇发展 0 1 1 600887 伊利股份 0 0 1 600809 山西汾酒 1 1 1 0

作者  | 2010-9-28 21:08:27 | 阅读(537) |评论(1) | 阅读全文>>

量化行业配置与增强指数组合(9-17日)

2010-9-28 9:17:58 阅读250 评论0 282010/09 Sept28

量化行业配置推荐:

基于一个月的样本数据 2010-8-17 2010-9-17 801060.SI 建筑建材(申万) 801080.SI 电子元器件(申万) 801200.SI 商业贸易(申万) 801130.SI 纺织服装(申万) 801010.SI 农林牧渔(申万) 801120.SI 食品饮料(申万)

增强指数组合:

股票代码

股票名称

优化算法1权重

优化算法2权重

优化算法3权重

行业类型

002024.SZ

苏宁电器

10.81%

10.39%

3.55%

商业贸易

600058.SH

五矿发展

0.00%

0.00%

3.34%

商业贸易

600655.SH

豫园商城

12.04%

11.16%

3.46%

商业贸易

600859.SH

王府井

3.63%

2.71%

3.74%

商业贸易

600694.SH

大商股份

6.23%

6.38%

3.68%

商业贸易

600519.SH

作者  | 2010-9-28 9:17:58 | 阅读(250) |评论(0) | 阅读全文>>

谈到量化行业配置,国外经典行业配置理论是美林周期时钟,国内主流的卖方市场也相应针对这个主题发表过较多的报告。国泰君安对美林时钟进行了扩展,将美林时钟和中国行业分类匹配,提出自己的四个周期行业轮动理论,本质上只是借用美林时钟的思维框架提出自己的行业周期轮动,结论和美林时钟有较多矛盾之处。联合证券,长江证券,中金公司以及国信证券都有其独到的行业配置理论,依次从行业弹性,个股与行业指数的相关系,周期行业与非周期行业区别,以及行业关联网络等角度报道,主要原理都在于追踪市场。在本文中,我将建议性提出“内幕信息”探测器,同时将遗传算法,优化求解,多元回归,主因素分析应用于量化行业配置中,尝试构建适合于买方机构的月度量化行业配置框架和流程。

第一部分:理论框架

(一)     再论美林时钟与行业配置

国内比较流行的华安行业轮动基金,东吴行业轮动基金等都基于行业周期轮动。首先让我们将传统的美林周期时钟和中国目前的金融市场相结合进行探讨。美林时钟是一种以直观的方式将大类资产配置和行业配置与经济周期轮动相结合的研究办法。在现实经济和资本市场,有一个明显的行业轮换和投资时钟的事实。如图一所示,我们可以比较清晰地将经济周期分成四个阶段,分别为经济衰退,经济复苏,经济过热和经济滞胀,周而复始运行。

图一

在谈论四个阶段之前,我想先引入GARP选股(详见量化选股在中国市场应用之二揭开量化选股面纱),同时在美林时钟理论中,我将GARP选股和美林时钟四个阶段将结合进行探讨行业周期轮动效应。常见的行业内

作者  | 2010-9-22 4:25:22 | 阅读(647) |评论(2) | 阅读全文>>

量化投资具体案例应用-增强指数基金组合(2010年9月下)

2010-9-21 10:57:14 阅读257 评论1 212010/09 Sept21

模拟组合2(146只个股)

股票代码 股票名称 权重(算法1) 权重(算法1) 权重(算法1) 002024.SZ 苏宁电器 2.26% 2.28% 1.63% 600058.SH 五矿发展 0.80% 0.79% 0.61% 600655.SH 豫园商城 0.93% 0.92% 0.58% 600859.SH 王府井 0.67% 0.64% 0.65% 600694.SH 大商股份 0.32% 0.33% 0.59% 600415.SH 小商品城 0.95% 0.93% 0.63% 000829.SZ 天音控股 0.43% 0.44% 0.55% 600631.SH 百联股份 0.87% 0.79% 0.62% 600153.SH 建发股份 0.91% 0.90% 0.64% 600500.SH 中化国际 0.72% 0.67% 0.61% 000987.SZ 广州友谊 0.67% 0.69% 0.62% 000501.SZ 鄂武商A 0.46% 0.43% 0.63% 000417.SZ 合肥百货 0.22% 0.26% 0.59% 000759.SZ 武汉中百 0.47% 0.45% 0.62% 600828.SH 成商集团 0.17% 0.15% 0.62% 600704.SH 中大股份 0.54% 0.58% 0.50%

作者  | 2010-9-21 10:57:14 | 阅读(257) |评论(1) | 阅读全文>>

量化投资具体案例应用-增强指数基金组合(2010年9月上)

2010-9-21 10:45:25 阅读267 评论1 212010/09 Sept21

截至目前为止,我已经形成了一套完善的量化投资模式,包括详细的量化行业配置,行业内选股以及个股权重分配等全套流程。相关文章将陆续在量化投资在中国市场应用系列发表(目前已经到了第四章,国庆期间将陆续将5-7章在网上发表)。目前先将我编制的量化投资模型计算推荐投资组合(增强指数基金)公布,从即日起,将以周为频率将组合业绩与实际基准情况对比。

以下我公布两种主动型投资组合的推荐,风格迥异,由于在实验阶段,故两种组合方式个股持仓均公布。模拟组合1是涉及30个股。一种涉及146只股。两种组合均为增强指数型,可以较为稳健的战胜指数,但均是以行业周期轮换,行业资金流流向和遗传算法,优化算法为基础的主动增强型投资组合。

由于字数限制,模拟组合2在下一篇公布:

模拟1(30只个股)

股票代码

股票名称

权重(算法1)

权重(算法2)

权重(算法3)

002024.SZ

苏宁电器

3.41%

4.06%

12.54%

600058.SH

五矿发展

2.67%

3.27%

4.43%

600655.SH

豫园商城

10.28%

11.95%

3.97%

600859.SH

王府井

3.34%

2.89%

3.38%

作者  | 2010-9-21 10:45:25 | 阅读(267) |评论(1) | 阅读全文>>

量化行业配置实证结果对比(2010-9-20)

2010-9-20 9:52:01 阅读314 评论0 202010/09 Sept20

9月量化行业配置结果,样本内数据计算截止期为2010-8-25日,配置结果目前已经更新到3周,按实际结果看,远远跑赢基准,量化行业配置较为有效。

基于一个月数据进行遗传算法与优化求解的结果,模拟指数(红线)3周上涨3.58%, 实际沪深300指数(蓝线)下跌-1.78%

基于二个月数据进行遗传算法与优化求解的结果,模拟指数(红线)3周上涨4.71%, 实际沪深300指数(蓝线)下跌-1.78%

基于一个月的样本数据

2010-8-1

2010-8-25

801150.SI

医药生物(申万)

801200.SI

商业贸易(申万)

801010.SI

农林牧渔(申万)

801120.SI

食品饮料(申万)

801180.SI

房地产(申万)

801080.SI

电子元器件(申万)

基于二个月的样本数据

2010-7-2

2010-8-25

801150.SI

医药生物(申万)

801090.SI

交运设备(申万)

801160.SI

公用事业(申万)

801120.SI

作者  | 2010-9-20 9:52:01 | 阅读(314) |评论(0) | 阅读全文>>

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