获取alpha收益的数量化投资组合策略研究——基于沪深300指数的实证研究

本文的目的是以沪深300指数及其成份股为研究对象,通过建立有效的量化投资策略来构建投资组合,使得这个组合策略的收益能够稳定战胜沪深300指数收益,从而通过投资该策略取得alpha收益。

基于时间序列的Alpha投资策略设计

文章基于资本资产定价模型(CAPM)和Alpha的各类影响指标,对2015年1月1日至2019年5月1日沪深300指数的300支成分股的历史收益率进行了Alpha数值计算,通过平稳性检验、模型识别等步骤建立平稳时间序列模型,估计得出各股票未来的Alpha值,然后筛选出正Alpha数值的股票构建投资策略组合。最后根据股票仿真交易检验投资策略的准确性,并通过净值、最大回撤率和收益率检验投资策略的有效性。根据实证分析结果可知,作者建立的投资策略模型的准确性和有效性较高,这对投资者未来创建投资策略组合具有一定的借鉴意义。

对我国基金业绩评价的再考察——能力还是运气?

基于基金业绩评价指标超额收益率alpha中的能力和运气因素,分析了Kosowski和Fama&French两种方法的差异、产生原因和后果,提出了抽样方法选择时序最优区块、截面家族区块的改进bootstrap方法。采用2001年10月至2018年12月中国开放式基金的日度数据,考察了Kosowski、Fama&French和改进bootstrap方法对基金业绩中能力和运气因素的影响。结果表明,以净回报率为收益指标、以配对y-x为抽样对象,采取时序最优分块和截面家族分块的抽样方法,能更为严谨地甄别基金业绩中的能力因素。无论以何种方法评价,我国至少排名前20%的基金具有能力,至少排名后5%的基金是缺乏能力的。结合历史股票市场情况,考察了基金绩效的时序特征,为完善基金绩效评估和管理体系提供参考。

量化投资在国内投资行业中应用实践

随着金融工程理论的发展、金融投资工具的增多、计算机技术的普及和发展、交易成本的下降以及居民资产增值的需要,越来越多的机构投资者与个人投资者使用量化投资来管理并指导投资。本文介绍量化投资在国内的应用及发展。

基于量化投资策略下超额收益ALPHA模型的建立与实践

量化投资指通过编写程序,将投资理念和方法通过特定的数学模型表现出来的投资方式。目前,有效的量化投资策略包括动量策略和基本面策略。对量化投资策略进行模拟,根据GARCH模型拟合得到最优套保比率,不断地计算数据并自动调整头寸进行风险控制。通过历史数据的检验,量化策略证明动量策略和基本面策略二者融合的有效性。

量化投资理论基础概述

量化投资是二十世纪以来在传统金融学基础上发展起来的,依靠计算机技术,数学建模理论和概率分布统计优化等应用的一门交叉学科,在经历了世界范围的市场波动的考验之后,量化投资在后金融危机时代重新受到了广泛的重视,本文对量化投资的基本原理和其理论发展进行初步的探讨。