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量化投资日记

 
 
 

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指数基金构建在中国的实证(中文版本)  

2010-09-15 10:04:23|  分类: 量化投资实证集 |  标签: |举报 |字号 订阅

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 由于本文是翻译我之前的一篇指数基金在中国市场构建的英文版本,为保持两篇文章的一致性,语法有些许问题,敬请谅解!

 

这部分将展示在中国股票市场的被动投资(指数基金构建)过程中的应用。前面的章节已经介绍了被动定量投资程序有2个步骤:第一个是选股,第二个是模拟。在实证测试,我采用的是分层抽样的方法,分层将覆盖9大产业和67个权重股。同时我将应用三种模拟方法构建投资组合(跟踪误差,测试版,相关性)。在附录中,图29列出的股票'这三个模拟方法及其在2010年相应价格变动的重量分配。

 

样本期间从200961日开始至20091231日。对2009年数据的基础上,3种方法用于模拟组合。表8列出在样本期间和样本外预测期间业绩的表现(201011日至2010813日)。该表左边的部分是在模拟时刻的各项统计指标汇总,而右边部分描绘了8个月后的各个统计指标实际结果。从表中可以发现这三种方法的模拟是非常成功的。在这三种方法相关法表现最好,8个月后相关系数依然保持0.9946和跟踪误差仅为0.13%。

Summary of Portfolio at Simulation Point

Summary of Portfolio after 8 months

Tracking Error Method

Tracking Error Method

Tracking Error

0.09%

Tracking Error

0.13%

Correlation Coefficient

99.86%

Correlation Coefficient

99.50%

Beta

1.00

Beta

0.98

Correlation Method

Correlation Method

Tracking Error

0.10%

Tracking Error

0.13%

Correlation Coefficient

99.86%

Correlation Coefficient

99.46%

Beta

1.02

Beta

0.99

Beta Method

Beta Method

Tracking Error

0.16%

Tracking Error

0.13%

Correlation Coefficient

99.57%

Correlation Coefficient

99.51%

Beta

1.00

Beta

0.98

Table 8

2010年09月15日 - 琦少 - 撒拉弗琦少

 2010年09月15日 - 琦少 - 撒拉弗琦少

 

从模拟投资组合之间的业绩与基准比较表我们可以得出类似结论。表9提供了沪深300的表现,三个方法组合的回报,以及在中国股市8主流指数基金业绩的对比表。从表中我们发现了相关系数模拟方法在三种模拟方法最好,在样本外比较期,得到的回报最接近沪深300Beta构建的方法得到最高的回报,但是从指数基金建设的原则上来说表现是最差的,因为它与基准的偏差8个月后最高。最后,将相关系数求解方法与主流指数基金的表现相比较,它也得到最好的业绩(8个月后,与沪深300最终误差最小)。

 

模拟组合和业绩基准表现比较:

Name

2010-1-1 to 2010-8-13

CSI 300 Return

-20.14%

Portfolio Return for Tracking Error Method

-19.62%

Portfolio Return for Correlation Method

-20.10%

Portfolio Return for Beta Method

-18.64%

100ETF

-16.94%

Huaan 180ETF

-20.78%

 Jiaoying 180ETF

-22.30%

Dividend ETF

-23.00%

Gongying 50ETF

-25.12%

Huaxia 50ETF

-23.37%

Nanfang ETF

-7.98%

Boshi ETF

-20.33%

Table 9

 

最后,就是这3种模拟方法的累计回报和沪深300(市场组合在图16)系列比较。结果表明,这三个模拟方法非常成功的模拟沪深300指数,从模拟时间开始8个月后,全部可以保持与指数最小的跟踪误差。

 

虽然中国股市不像发达国家那样有效,信息披露也并不公平,公开,但被动投资的方法在中国A股市场依然极为有效。到目前为止,从实证的角度看,相比主动投资方式,被动的定量投资结果比主动投资更为激动人心,根据与基金公司在最近的一次采访,上述现象的部分原因是来自于落后的资讯科技应用,同时,在指数基金领域,较少的定量分析师能独立写计算机编码和在很大程度上依赖于一些所谓的“黑盒子”的软件或仍在探索有效的模拟方法,。

 

2010年09月15日 - 琦少 - 撒拉弗琦少
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