基于因子模型的配对交易策略研究

论文摘要

随着计算机技术崛起以及我国金融市场的不断完善,量化投资作为一种科学有效的投资方法得到高度重视和广泛应用。其中因子策略和配对交易都是非常经典且体系完善的策略。本文尝试将配对交易的理念引入因子选股。以中证800指数为基准,以其成分股为样本,构建阿尔法因子及交易策略,考察以配对交易思路构建的阿尔法因子能否有效获取超额收益。首先本文构建MSCI Barra CNE5多因子模型作为结构化风险模型。根据A股历史行情及基本面数据计算个股因子暴露,并通过加权最小二乘将股票收益率分解为因子收益。然后吸收配对交易的思想,尝试将配对交易引入因子模型,构建基于配对交易的阿尔法因子。以63天为时间窗口滚动估计相关系数矩阵,并结合top50、阈值设置与协整性检验计算出阿尔法因子。随后测试阿尔法因子,先计算因子分组收益通过考察收益单调性,再分别计算因子对未来收益的信息系数与经过风险模型正交化后的残余因子对风险模型超额收益的信息系数。发现因子在2016年的表现优于2015年,并且因子对于超额收益有比较稳定的预测能力。最后本文使用阿尔法因子基于因子排序构建了交易策略,与因子测试相似,策略在2016年的表现同样优于2015年,在年化收益保持平稳的前提下,回撤与波动较2015年有显著改善,同时策略相对基准取得了可观的收益。从结果来看,以配对交易思想构建的阿尔法因子具有有效选股的能力,并且以阿尔法因子构建的交易策略可以取得可观收益,因子是比较合格的阿尔法因子。目前构建因子的方法还比较简单,因子在个别细节部分有待优化,如果进一步优化因子性能并且结合风险模型设计交易策略,有望取得更好的投资效果。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 胡浩然

导师: 王德河

关键词: 量化投资,风险模型,配对交易,阿尔法因子,因子选股

来源: 首都经济贸易大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 首都经济贸易大学

分类号: F832.51;F224

DOI: 10.27338/d.cnki.gsjmu.2019.000022

总页数: 42

文件大小: 3293k

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