基于行為金融因子的多因子量化策略研究.pdf

1、行為金融學是近年來非常熱門的金融學分支。而多因子量化策略的研究歷來是量化金融研究的重要內(nèi)容。本文的核心工作是將行為金融和多因子量化策略有機結合，進行基于行為金融因子的多因子量化策略研究。本文的主要研究環(huán)節(jié)有三個，分別是因子構造與計算、模型構建與算法設計以及實證分析。
　　在因子構造與計算環(huán)節(jié)，本文以發(fā)表于金融頂級期刊JFQA和JFE的兩篇文章為主要參考，分別構建了持續(xù)過度反應因子和趨勢因子兩個行為金融因子，并用中國股市的數(shù)據(jù)計算兩

2、個因子。
　　在模型構建與算法設計環(huán)節(jié)，本文分別圍繞單因子有效性檢驗與多因子選股模型展開研究。本文基于分層回測法和回歸分析法建立了完整的單因子有效性檢驗體系，通過對因子分組收益結果、因子收益結果、因子信息系數(shù)結果等的統(tǒng)計分析，研判因子的選股有效性。對于多因子選股模型，本文從不同角度對模型進行了分類研究，在因子選取上，本文構建了靜態(tài)多因子模型與動態(tài)多因子模型兩種模型;在選股方法上，本文研究了單因子選股后組合與多因子綜合打分后選股兩種

3、算法;在因子權重分配上，本文分析了信息系數(shù)加權、信息比率加權、因子預期收益加權等多種算法;以上多角度多算法交叉組合，形成了若干多因子量化選股模型，本文的實證環(huán)節(jié)將從中選取部分模型進行回測分析。
　　在實證分析環(huán)節(jié)，本文以中國股市滬深300指數(shù)的300只成分股為主要研究對象，先后進行了行為金融因子有效性檢驗與基于行為金融因子的多因子量化選股策略回測。
　　經(jīng)過檢驗，本文構造的持續(xù)過度反應因子和趨勢因子在中國市場上均具有較好的選

4、股有效性。持續(xù)過度反應因子的因子收益達到每月0.9％，平均年化收益率接近11％，趨勢因子的因子收益達到每月1.1％，平均年化收益率約為13％。兩個因子的分組平均收益、累計收益均有明顯的極值組差異性和組間單調(diào)性，因子收益歷史表現(xiàn)明顯好于市場基準，因子回歸分析也表明兩個因子具有顯著的選股有效性。
　　多因子量化選股策略回測中，本文基于構建的兩個行為金融因子和市值、賬面市值比、動量等由權威學者提出和驗證的有效選股因子構建多因子模型?？紤]

5、多因子模型構建流程中的不同算法，本文分別對多因子綜合打分選股、因子Rank-IC移動均值加權模型，多因子綜合打分選股、因子IC_IR值加權模型，單因子選股后組合、因子Rank-IC移動均值加權模型以及單因子選股后組合、因子IC_IR值加權模型共四個模型進行了回測分析，結果表明，基于行為金融因子，采用多因子綜合打分選股方法構建的多因子模型，在中國滬深300指數(shù)成分股上表現(xiàn)良好，策略年化收益率超過28％，年化超額收益率約為20％，除去201