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1.多因子模型

多因子模型是應(yīng)用最廣泛的一種選股模型，基本原理是采用一系列的因子作為選股標(biāo)準(zhǔn)又碌，滿足這些因子的股票則被買入畅卓，不滿足的則賣出埃难。

基本概念

舉一個(gè)簡單的例子：如果有一批人參加馬拉松莹弊，想要知道哪些人會(huì)跑到平均成績之上涤久，那只需在跑前做一個(gè)身體測試即可。那些健康指標(biāo)靠前的運(yùn)動(dòng)員箱硕，獲得超越平均成績的可能性較大拴竹。多因子模型的原理與此類似，我們只要找到那些對企業(yè)的收益率最相關(guān)的因子即可剧罩。

各種多因子模型核心的區(qū)別第一是在因子的選取上，第二是在如何用多因子綜合得到一個(gè)最終的判斷座泳。

一般而言惠昔，多因子選股模型有兩種判斷方法，一是打分法挑势，二是回歸法镇防。

打分法就是根據(jù)各個(gè)因子的大小對股票進(jìn)行打分，然后按照一定的權(quán)重加權(quán)得到一個(gè)總分潮饱，根據(jù)總分再對股票進(jìn)行篩選来氧。回歸法就是用過去的股票的收益率對多因子進(jìn)行回歸香拉，得到一個(gè)回歸方程啦扬，然后再把最新的因子值代入回歸方程得到一個(gè)對未來股票收益的預(yù)判，然后再以此為依據(jù)進(jìn)行選股凫碌。

多因子選股模型的建立過程主要分為候選因子的選取扑毡、選股因子有效性的檢驗(yàn)、有效但冗余因子的剔除盛险、綜合評分模型的建立和模型的評價(jià)及持續(xù)改進(jìn)等5個(gè)步 驟瞄摊。

候選因子的選取

候選因子的選擇主要依賴于經(jīng)濟(jì)邏輯和市場經(jīng)驗(yàn)，但選擇更多和更有效的因子無疑是增強(qiáng)模型信息捕獲能力苦掘，提高收益的關(guān)鍵因素之一换帜。

例如：在2011年1月1日，選取流通市值最大的50支股票鹤啡，構(gòu)建投資組合惯驼，持有到2011年底，則該組合可以獲得10%的超額收益率揉忘。這就說明了在2011年這段時(shí)間跳座，流通市值與最終的收益率之間存在正相關(guān)關(guān)系。

從這個(gè)例子可以看出這個(gè)最簡單的多因子模型說明了某個(gè)因子與未來一段時(shí)間收益率之間的關(guān)系泣矛。同樣的疲眷，可以選擇其他的因子，例如可能是一些基本面指標(biāo)您朽，如 PB狂丝、PE换淆、EPS 增長率等，也可能是一些技術(shù)面指標(biāo)几颜，如動(dòng)量倍试、換手率、波動(dòng)等蛋哭，或者是其它指標(biāo)县习，如預(yù)期收益增長、分析師一致預(yù)期變化谆趾、宏觀經(jīng)濟(jì)變量等躁愿。

同樣的持有時(shí)間段，也是一個(gè)重要的參數(shù)指標(biāo)沪蓬，到底是持有一個(gè)月彤钟，還是兩個(gè)月，或者一年跷叉，對最終的收益率影響很大逸雹。

選股因子有效性的檢驗(yàn)

一般檢驗(yàn)方法主要采用排序的方法檢驗(yàn)候選因子的選股有效性。例如：可以每月檢驗(yàn)云挟，

具體而言梆砸，對于任意一個(gè)候選因子，在模型形成期的第一個(gè)月初開始計(jì)算市場中每只正常交易股票的該因子的大小植锉， 按從小到大的順序?qū)颖竟善边M(jìn)行排序辫樱，并平均分為n個(gè)組合，一直持有到月末俊庇，在下月初再按同樣的方法重新構(gòu)建n個(gè)組合并持有到月末狮暑，每月如此，一直重復(fù)到模型形成期末辉饱。

上面的例子就已經(jīng)說明了這種檢驗(yàn)的方法搬男，同樣的可以隔N個(gè)月檢驗(yàn)，比如2個(gè)月彭沼，3個(gè)月缔逛，甚至更長時(shí)間。還有一個(gè)參數(shù)是候選組合的數(shù)量姓惑，是50支褐奴，還是100支，都是非常重要的參數(shù)于毙。具體的參數(shù)最優(yōu)的選擇敦冬，需要用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

有效但冗余因子的剔除

不同的選股因子可能由于內(nèi)在的驅(qū)動(dòng)因素大致相同等原因唯沮，所選出的組合在個(gè)股構(gòu)成和收益等方面具有較高的一致性脖旱，因此其中的一些因子需要作為冗余因子剔除堪遂， 而只保留同類因子中收益最好，區(qū)分度最高的一個(gè)因子萌庆。例如成交量指標(biāo)和流通量指標(biāo)之間具有比較明顯的相關(guān)性溶褪。流通盤越大的，成交量一般也會(huì)比較大践险，因此在選股模型中猿妈，這兩個(gè)因子只選擇其中一個(gè)。

冗余因子剔除的方法：假設(shè)需要選出k 個(gè)有效因子捏境，樣本期共m 月于游，那么具體的冗余因子剔除步驟為：

（1）先對不同因子下的n個(gè)組合進(jìn)行打分，分值與該組合在整個(gè)模型形成期的收益相關(guān)垫言，收益越大，分值越高

（2）按月計(jì)算個(gè)股的不同因子得分間的相關(guān)性矩陣倾剿；

（3）在計(jì)算完每月因子得分相關(guān)性矩陣后筷频，計(jì)算整個(gè)樣本期內(nèi)相關(guān)性矩陣的平均值

（4）設(shè)定一個(gè)得分相關(guān)性閥值 MinScoreCorr，將得分相關(guān)性平均值矩陣中大于該閥值的元素所對應(yīng)的因子只保留與其他因子相關(guān)性較小前痘、有效性更強(qiáng)的因子凛捏，而其它因子則作為冗余因子剔除。

綜合評分模型的建立和選股

綜合評分模型選取去除冗余后的有效因子芹缔，在模型運(yùn)行期的某個(gè)時(shí)間開始坯癣，例如每個(gè)月初，對市場中正常交易的個(gè)股計(jì)算每個(gè)因子的最新得分并按照一定的權(quán)重求得所有因子的平均分最欠。最后示罗，根據(jù)模型所得出的綜合平均分對股票進(jìn)行排序，然后根據(jù)需要選擇排名靠前的股票芝硬。例如蚜点，選取得分最高的前20%股票，或者選取得分最高的 50 到 100 只股票等等拌阴。

舉個(gè)例子：可以構(gòu)建一個(gè)多因子模型為（PE绍绘，PB，ROE）迟赃，在月初的時(shí)候陪拘，對這個(gè)幾個(gè)因子進(jìn)行打分，然后得分最高的50個(gè)股票作為投資組合纤壁，在下個(gè)月按照同樣的方法進(jìn)行輪換替換左刽。持續(xù)一段時(shí)間后，考場該投資組合的收益率是否跑贏比較基準(zhǔn)摄乒，這就是綜合評分模型的建立和后驗(yàn)過程悠反。

當(dāng)然這個(gè)例子是一個(gè)最簡單的例子残黑，實(shí)戰(zhàn)中的模型可能會(huì)比較復(fù)雜，比如沃爾評分法就是一個(gè)復(fù)雜的多因子模型斋否，它是對股票進(jìn)行分行業(yè)比較梨水，算個(gè)每個(gè)行業(yè)的得分高的組合，然后再組合成投資籃子茵臭。
模型的評價(jià)及持續(xù)改進(jìn)

一方面疫诽，由于量選股的方法是建立在市場無效或弱有效的前提之下，隨著使用多因子選股模型的投資者數(shù)量的不斷增加旦委，有的因子會(huì)逐漸失效奇徒，而另一些新的因素可能被驗(yàn)證有效而加入到模型當(dāng)中；另一方面缨硝，一些因子可能在過去的市場環(huán)境下比較有效摩钙，而隨著市場風(fēng)格的改變，這些因子可能短期內(nèi)失效查辩，而另外一些以前無效的因子會(huì)在當(dāng)前市場環(huán)境下表現(xiàn)較好胖笛。

另外，計(jì)算綜合評分的過程中宜岛，各因子得分的權(quán)重設(shè)計(jì)长踊、交易成本考慮和風(fēng)險(xiǎn)控制等都存在進(jìn)一步改進(jìn)的空間。因此在綜合評分選股模型的使用過程中會(huì)對選用的因子萍倡、模型本身做持續(xù)的再評價(jià)和不斷的改進(jìn)以適應(yīng)變化的市場環(huán)境身弊。

多因子的模型最重要是兩個(gè)方面：一個(gè)是有效因子，另外一個(gè)是因子的參數(shù)列敲。例如到底是PE有效還是ROE有效阱佛；到底是采用1個(gè)月做調(diào)倉周期還是3個(gè)月做調(diào)倉周期。這些因子和參數(shù)的獲取只能通過歷史數(shù)據(jù)回測來獲得酿炸。但是在回測過程中瘫絮，要注意，不能過度優(yōu)化填硕，否則結(jié)果可能反而會(huì)不好麦萤。

2.風(fēng)格輪動(dòng)模型

市場上的投資者是有偏好的，有時(shí)候會(huì)偏好價(jià)值股扁眯，有時(shí)候偏好成長股壮莹，有時(shí)候偏好大盤股，有時(shí)候偏好小盤股姻檀。由于投資者的這種不同的交易行為命满，形成了市場風(fēng)格，因此在投資中绣版，利用市場風(fēng)格的變化胶台，進(jìn)行輪動(dòng)投資會(huì)比一直持有的效果好很多歼疮。

基本概念

投資風(fēng)格是針對股票市場而言的，是指投資于某類具有共同收益特征或共同價(jià)格行為的股票诈唬，即某類投資風(fēng)格很受歡迎韩脏，并且在某一個(gè)時(shí)間段內(nèi)具有持續(xù)性和連續(xù)性(譬如，價(jià)值投資和成長型投資兩種風(fēng)格铸磅，或者大盤股和小盤股這兩種風(fēng)格總是輪流受到市場追捧).

由于投資風(fēng)格的存在赡矢，從而產(chǎn)生一種叫做風(fēng)格動(dòng)量的效應(yīng)，即在過去較短時(shí)期內(nèi)收益率較高的股票阅仔，未來的中短期收益也較高吹散；相反，在過去較短時(shí)期內(nèi)收益率較低的股票八酒，在未來的中短期也將會(huì)持續(xù)其不好的表現(xiàn)空民。

比如：在2009年是小盤股風(fēng)格，小盤股持續(xù)跑贏滬深300指數(shù)羞迷；而在2011年袭景，則是大盤股風(fēng)格，大盤股跌幅遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于滬深300指數(shù)闭树。如果能事先通過一種模型判斷未來的風(fēng)格，進(jìn)行風(fēng)格輪動(dòng)操作荒澡，則可以獲得超額收益报辱。

晨星風(fēng)格箱判別法

晨星風(fēng)格箱法是一個(gè)3×3矩陣，從大盤和小盤单山、價(jià)值型和成長型來對基金風(fēng)格進(jìn)行劃分碍现，介于大盤和小盤之間的為中盤，介于價(jià)值型和成長型之間的為混合型米奸，共有9類風(fēng)格昼接，如表所示。

(1)規(guī)模指標(biāo)：市值悴晰。通過比較基金持有股票的市值中值來劃分慢睡，市值中值小于10 億美元為小盤；大于50億美元為大盤铡溪；10億~50億美元為中盤漂辐。

(2)估值指標(biāo)：平均市盈率、平均市凈率棕硫∷柩模基金所持有股票的市盈率、市凈率用基金投資于該股票的比例加權(quán)求平均哈扮，然后把兩個(gè)加權(quán)平均指標(biāo)和標(biāo)普500成份股的市盈率纬纪、市凈率的相對比值相加蚓再，對于標(biāo)普500來說，這個(gè)比值和是2。如果最后所得比值和小于1.75，則為價(jià)值型荣倾；大于2.25為成長型卖子；介于1.75~2.25之間為混合型。

這也就是我們經(jīng)掣孜郑看到的基金的分類，比如：華夏大盤、海富小盤等名稱的由來膳犹。

風(fēng)格輪動(dòng)的經(jīng)濟(jì)解釋

宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)強(qiáng)勁時(shí)，小市值公司有一個(gè)較好的發(fā)展環(huán)境签则，易于成長壯大须床，甚至還會(huì)有高于經(jīng)濟(jì)增速的表現(xiàn)，因此渐裂，小盤股表現(xiàn)突出的概率高于大盤股豺旬。而當(dāng)經(jīng)濟(jì)走弱時(shí)，由于信心的匱乏和未來市場的不確定性柒凉，投資者可能會(huì)傾向于選擇大盤股族阅，起到防御作用，即使低通貨膨脹膝捞、貨幣走強(qiáng)坦刀，也不足以冒險(xiǎn)去選擇小盤股。

研究發(fā)現(xiàn)蔬咬，經(jīng)濟(jì)名義增長率是用來解釋規(guī)模效應(yīng)市場周期的有力變量鲤遥。當(dāng)名義增長率提高時(shí)，小市值組合表現(xiàn)更優(yōu)林艘，因?yàn)樾」緦暧^經(jīng)濟(jì)變動(dòng)更為敏感盖奈，當(dāng)工業(yè)生產(chǎn)率提高、通貨膨脹率上升時(shí)狐援，小公司成長更快钢坦。

案例大小盤風(fēng)格輪動(dòng)策略

大小盤輪動(dòng)最為投資者所熟知，本案例就A股市場的大小盤風(fēng)格輪動(dòng)進(jìn)行實(shí)證研究咕村，通過建立普通的多元回歸模型來探尋A股的大/小盤輪動(dòng)規(guī)律场钉。

1.大小盤風(fēng)格輪動(dòng)因子如下：
(1)M2同比增速：M2同比增速為貨幣因素，表征市場流動(dòng)性的強(qiáng)弱懈涛。當(dāng)流動(dòng)性趨于寬松時(shí)逛万，小盤股相對而言更容易受到資金的追捧。

(2)PPI同比增速：PPI反映生產(chǎn)環(huán)節(jié)價(jià)格水平，是衡量通脹水平的重要指標(biāo)宇植；且PPI 往往被看成CPI的先行指標(biāo)得封。

(3)大/小盤年化波動(dòng)率之比的移動(dòng)均值：波動(dòng)率表征股票的波動(dòng)程度，同時(shí)也在一定程度上反映投資者情緒指郁；可以認(rèn)為大/小盤年化波動(dòng)率之比能夠反映出一段時(shí)間內(nèi)大/小盤風(fēng)格市場情緒的孰強(qiáng)孰弱忙上，而經(jīng)過移動(dòng)平滑處理后的數(shù)值則更加穩(wěn)定。

2.預(yù)測模型
基于上面所講的風(fēng)格因子建立如下回歸模型：
D(Rt)=α+β1·MGt-1+β2·PGt-3+β3·σt-3+εt
其中闲坎，D(Rt)為當(dāng)月小/大盤收益率差(對數(shù)收益率)疫粥；MGt-1為上月M2同比增速；PGt-3為3個(gè)月前PPI同比增速腰懂；σt-3為3個(gè)月前小/大盤年化波動(dòng)率之比的移動(dòng)平滑值梗逮；εt為誤差項(xiàng)。

本案例采用滾動(dòng)78個(gè)月的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行回歸绣溜，得到回歸系數(shù)后對后一期的D(Rt)進(jìn)行預(yù)測慷彤，由修正預(yù)測值的正負(fù)來進(jìn)行大/小盤股的投資決策。數(shù)據(jù)預(yù)測期為2004年6月至2010年11月怖喻。

3.實(shí)證結(jié)果

在78個(gè)月的預(yù)測期中底哗，準(zhǔn)確預(yù)測的月數(shù)為42個(gè)月，準(zhǔn)確率約為53.85%锚沸，并不十分理想跋选。但值得一提的是，2009年10月至2010年12月哗蜈，模型的預(yù)測效果非常好野建，

若從2004年6月開始按照輪動(dòng)策略進(jìn)行投資，則截至2010年11月底輪動(dòng)策略的累計(jì)收益率為307.16%恬叹，同期上證綜指的收益率為81.26%，小盤組合的累計(jì)收益率為316.97%同眯；輪動(dòng)策略稍遜于小盤組合绽昼，但仍較大幅度地跑贏了市場指數(shù)。

輪動(dòng)策略在2007年的大牛市中能夠很好地跟隨大盤股的節(jié)奏须蜗，而在2009年以來的結(jié)構(gòu)性行情中又能較好地捕捉小盤股的投資機(jī)會(huì)硅确。

若從2007年初開始采用輪動(dòng)策略進(jìn)行投資柿估，則截至2010年11月底累計(jì)收益率可達(dá)458.65%，大幅超越同期上證綜指及大星虹、小盤組合的收益率平夜。

3.行業(yè)輪動(dòng)模型

與風(fēng)格輪動(dòng)類似，行業(yè)輪動(dòng)是另外一種市場短期趨勢的表現(xiàn)形式很澄。在一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)周期中讯蒲，有些是先行行業(yè)旭等，有些是跟隨行業(yè)藤乙。例如坛梁，對某個(gè)地方基礎(chǔ)設(shè)施的投資而姐，鋼鐵、水泥划咐、機(jī)械屬于先導(dǎo)行業(yè)拴念，投資完后會(huì)帶來房地產(chǎn)、消費(fèi)褐缠、文化行業(yè)的發(fā)展政鼠，這就屬于跟隨行業(yè)。研究在一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期中的行業(yè)輪動(dòng)順序队魏，從而在輪動(dòng)開始前進(jìn)行配置公般，在輪動(dòng)結(jié)束后進(jìn)行調(diào)整，則可以獲取超額收益胡桨。

國外許多實(shí)證研究表明官帘，在環(huán)球資產(chǎn)配置中，行業(yè)配置對組合收益的貢獻(xiàn)的重要性甚至超過了國家配置昧谊，而且認(rèn)為行業(yè)配置的重要性在未來相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi)也將保持刽虹。行業(yè)輪動(dòng)策略的有效性原因是，資產(chǎn)價(jià)格受到內(nèi)在價(jià)值的影響呢诬，而內(nèi)在價(jià)值則隨著宏觀經(jīng)濟(jì)因素變化而波動(dòng)涌哲。

研究表明，板塊尚镰、行業(yè)輪動(dòng)在機(jī)構(gòu)投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基于行業(yè)層面進(jìn)行周期性和防御性的輪動(dòng)配置阀圾，這也是機(jī)構(gòu)投資者最普遍采用的策略。此外狗唉，周期性股票在擴(kuò)張性貨幣政策時(shí)期表現(xiàn)較好稍刀，而在緊縮環(huán)境下則支持非周期性行業(yè)。行業(yè)收益差在擴(kuò)張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異敞曹。

在國內(nèi)目前情況下，根據(jù)貨幣供應(yīng)量的變化來判斷貨幣政策周期综膀，是一個(gè)不錯(cuò)的選擇澳迫。而M2正是廣義的貨幣，反映了社會(huì)總需求的變化和未來通貨膨脹壓力剧劝。M2同比增速則可以反映流通中的貨幣供應(yīng)量變化橄登，即貨幣政策效果的實(shí)際反應(yīng)。因此，可以用M2來判斷貨幣政策或者貨幣供應(yīng)處于擴(kuò)張還是緊縮的周期拢锹。

通過移動(dòng)平均線平滑后的M2增速谣妻，將2007年6月至2011年12月劃分成表所示的幾個(gè)貨幣周期。

行業(yè)分類：周期性VS非周期性行業(yè)

為了將行業(yè)劃分為周期性行業(yè)和非周期性行業(yè)卒稳，這里選取滬深300行業(yè)指數(shù)蹋半，并且以滬深300 指數(shù)作為市場組合，利用CAPM 模型計(jì)算行業(yè)的Beta值和均值方差充坑。

從Beta 值來對行業(yè)的周期性和非周期性進(jìn)行區(qū)分减江，周期性行業(yè)有能源、材料捻爷、工業(yè)和金融辈灼；非周期性行業(yè)有可選、消費(fèi)也榄、信息巡莹、醫(yī)藥、電信和公用甜紫。

年均收益率最高的行業(yè)為醫(yī)藥降宅，其次是金融和公用，收益率最低的行業(yè)是可選棵介。

案例 M2行業(yè)輪動(dòng)策略

針對上述對周期性和非周期行業(yè)的劃分钉鸯，構(gòu)建周期性行業(yè)和非周期性行業(yè)的輪動(dòng)策略。

數(shù)據(jù)與輪動(dòng)策略的建立

（1）信息的同步性：考慮到M2 的披露時(shí)間及信息的傳導(dǎo)時(shí)間邮辽，所有投資時(shí)段都滯后了一個(gè)月的時(shí)間唠雕。

（2）組合的構(gòu)建策略：在貨幣政策處于擴(kuò)張時(shí)等權(quán)配置周期性行業(yè)，緊縮時(shí)等權(quán)配置非周期性行業(yè)吨述。

策略配置

按照順周期策略（即策略1）構(gòu)建投資組合并查看組合的收益及對應(yīng)的逆向投資（擴(kuò)張時(shí)投資非周期性行業(yè)岩睁，緊縮時(shí)投資周期性行業(yè)，初始資金1000萬）揣云。

如圖所示為周期性行業(yè)和非周期性行業(yè)按照順周期策略進(jìn)行輪動(dòng)的資產(chǎn)損益變動(dòng)圖捕儒。在每個(gè)周期開始時(shí)都重新調(diào)整等比例投資，等權(quán)分配所投資行業(yè)的權(quán)重邓夕。

后驗(yàn)結(jié)果

從2007年6月至2011年12 月的策略收益來看刘莹，不考慮交易成本，順周期行業(yè)輪動(dòng)策略獲得最高的累積收益（-19.65%）遠(yuǎn)勝于行業(yè)平均（-40.50%）和逆周期策略（-59.13%）焚刚，逆周期策略表現(xiàn)最差点弯。

此期間業(yè)績基準(zhǔn)為滬深300 指數(shù)的收益為-37.57%，順周期的行業(yè)輪動(dòng)策略則戰(zhàn)勝滬深300 指數(shù)達(dá)到17.92%矿咕，年化超額收益超過3.6%抢肛。即便扣除2%的單次換倉成本狼钮，行業(yè)輪動(dòng)策略同樣遠(yuǎn)遠(yuǎn)戰(zhàn)勝同期滬深300 指數(shù)和行業(yè)平均投資策略的表現(xiàn)。

該策略具有如下優(yōu)點(diǎn)：理念容易理解捡絮，且符合自上而下的投資理念熬芜，適合機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行行業(yè)配置；將行業(yè)劃分為周期性和非周期性進(jìn)行投資福稳，這種分類標(biāo)準(zhǔn)與實(shí)際投資中對行業(yè)屬性的認(rèn)識也非常接近涎拉，減少了對行業(yè)基本面和公司信息的依賴；在緊縮時(shí)由于選擇投資于非周期性行業(yè)能夠避免較大的不確定性灵寺，使得整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)大大降低曼库，抗風(fēng)險(xiǎn)能力得到增強(qiáng)；依據(jù)貨幣供應(yīng)增速M(fèi)2進(jìn)行輪動(dòng)略板，使得策略具有較強(qiáng)的可操作性毁枯。

行業(yè)輪動(dòng)的基本規(guī)律
http://wenku.baidu.com/view/8466cfd4b9f3f90f76c61b62.html 56

4.資金流模型

在市場中，經(jīng)常存在交易性機(jī)會(huì)叮称，其中一個(gè)就是資金流模型种玛，該模型使用資金流流向來判斷股票在未來一段時(shí)間的漲跌情況，如果是資金流入的股票瓤檐，則股價(jià)在未來一段時(shí)間將可能會(huì)上漲赂韵；如果是資金流出的股票，則股價(jià)在未來一段時(shí)間會(huì)可能下跌挠蛉，那么祭示，根據(jù)資金流向就可以構(gòu)建相應(yīng)的投資策略。

基本概念
資金流是一種反映股票供求關(guān)系的指標(biāo)谴古。傳統(tǒng)的量價(jià)無法區(qū)分市場微觀結(jié)構(gòu)中的流動(dòng)性和私有信息對股價(jià)的影響质涛，而根據(jù)委托測算的資金流，能夠有效地觀察微觀市場交易者的真實(shí)意圖及對股價(jià)造成的影響掰担。

資金流定義如下：證券價(jià)格在約定的時(shí)間段中處于上升狀態(tài)時(shí)產(chǎn)生的成交額是推動(dòng)指數(shù)上漲的力量汇陆，這部分成交額被定義為資金流入；證券價(jià)格在約定的時(shí)間段中下跌時(shí)的成交額是推動(dòng)指數(shù)下跌的力量带饱，這部分成交額被定義為資金流出毡代；若證券價(jià)格在約定的時(shí)間段前后沒有發(fā)生變化，則這段時(shí)間中的成交額不計(jì)入資金流量勺疼。

策略模型

1．逆向選擇理論

在非強(qiáng)勢有效的A股市場教寂，普遍存在信息不對稱的問題。機(jī)構(gòu)投資者與散戶投資者在對同一信息的評估能力上存在差異执庐。在大部分情況下酪耕，散戶投資者缺乏專業(yè)的投資能力和精力，那么根據(jù)“搭便車”理論耕肩，希望借助機(jī)構(gòu)投資者對股價(jià)的判斷進(jìn)行投資因妇，一旦機(jī)構(gòu)投資者率先對潛在市場信息做出反應(yīng)，羊群效應(yīng)的散戶投資者則追漲殺跌猿诸，往往導(dǎo)致在很多情況下市場對潛在信息反應(yīng)過度婚被。這樣根據(jù)逆向選擇理論，能夠準(zhǔn)確評估信息價(jià)值的投資者便會(huì)對反應(yīng)過度的股價(jià)做出交易梳虽，買入低估的址芯、賣出高估的股票，從而糾正這種信息反應(yīng)過度行為窜觉。

根據(jù)市場對潛在信息反應(yīng)過度的結(jié)論及市場投資者的行為特征谷炸，可以采取逆向選擇模型理論來構(gòu)建選股模型，即賣出前期資金流入禀挫、價(jià)格上漲的股票旬陡，買入前期資金流出、價(jià)格下跌的股票语婴。按照這個(gè)思路描孟，對一些指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行回測分析，可以得到穩(wěn)定的選股模型砰左。

2．策略模型

根據(jù)資金流各種指標(biāo)的特點(diǎn)匿醒，在選股模型中采用比較簡單的方法，即以指標(biāo)排序打分的方式來篩選股票缠导。首先通過對各個(gè)資金流指標(biāo)進(jìn)行排序打分廉羔，然后將股票對各個(gè)指標(biāo)的得分進(jìn)行求和，最后以總得分值大小來篩選股票僻造，具體步驟如下：

（1）確定待選股票池憋他。在選擇組合構(gòu)建時(shí)，剔除上市不滿一個(gè)月的股票嫡意，剔除調(diào)倉期漲跌停及停牌的股票举瑰，防止因漲/跌停無法交易。剔除信息含量小于10%的股票蔬螟，因?yàn)檫@部分股票信號不明顯此迅，無法取得有效信息。

（2）構(gòu)建股票組合旧巾。
①指標(biāo)打分：首先將待選股票池中的股票按照資金流指標(biāo)進(jìn)行排序耸序，然后采用百分制整數(shù)打分法進(jìn)行指標(biāo)打分，即以股票在各個(gè)指標(biāo)中所處位置的百分?jǐn)?shù)作為股票對于該指標(biāo)的得分鲁猩，前1%得分為1坎怪，依次遞減，最后1%得分為100廓握。

②求和排序：將股票相對于各個(gè)指標(biāo)的得分進(jìn)行求和搅窿，將和值從小到大排序嘁酿，進(jìn)行分組比較；另外男应，選擇排名靠前的N只股票構(gòu)建組合闹司。

③股票權(quán)重：采用等量權(quán)重。

（3）組合定期調(diào)整沐飘，調(diào)整時(shí)間從1到3個(gè)月不等游桩。持有到期后，利用更新后的指標(biāo)數(shù)據(jù)重新確定待選股票池耐朴，重復(fù)步驟（2）打分求和過程借卧，并將股票按照指標(biāo)得分從小到達(dá)排序，將原來分組中跌出組合的股票剔除筛峭，調(diào)進(jìn)新的股票铐刘，同時(shí)將新組合內(nèi)樣本股的權(quán)重調(diào)整到相等。

（4）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)蜒滩。分別計(jì)算各組合的收益率情況滨达，考察組合的效果。
本案例的結(jié)果來自于D-Alpha量化對沖交易系統(tǒng)的后驗(yàn)平臺(tái)‘模擬交易所’俯艰，主要數(shù)據(jù)情況如下：
（1）后驗(yàn)開始時(shí)間：2007-2-1捡遍，后驗(yàn)結(jié)束時(shí)間：2011-2-18。
（2）股票池范圍：滬深300成分股竹握；全市場画株。
（3）資金規(guī)模：現(xiàn)貨1億，3億啦辐，10億谓传；期貨:現(xiàn)貨=1:1。
（4）撮合規(guī)則：高頻數(shù)據(jù)撮合芹关，與交易所類似续挟。

5.動(dòng)量反轉(zhuǎn)模型

A股市場存在顯著的動(dòng)量及反轉(zhuǎn)效應(yīng)，按照形成期為6個(gè)月持有期為9個(gè)月的動(dòng)量策略以及形成期為2個(gè)月持有期為1個(gè)月的反轉(zhuǎn)策略構(gòu)建的投資組合表現(xiàn)最佳侥衬。從不同的市場階段看诗祸，動(dòng)量策略在熊市階段表現(xiàn)優(yōu)異，而反轉(zhuǎn)策略則在牛市階段可以取得出色的業(yè)績轴总。

動(dòng)量及反轉(zhuǎn)效應(yīng)：動(dòng)量效應(yīng)是指在一定時(shí)期內(nèi)直颅，如果某股票或者某股票組合在前一段時(shí)期表現(xiàn)較好，那么怀樟，下一段時(shí)期該股票或者股票投資組合仍將有良好表現(xiàn)功偿。而反轉(zhuǎn)效應(yīng)則是指在一定時(shí)期內(nèi)表現(xiàn)較差的股票在接下來的一段時(shí)期內(nèi)有回復(fù)均值的需要，所以表現(xiàn)會(huì)較好往堡。

動(dòng)量效應(yīng)測試結(jié)果：從超額收益來看械荷，形成期為4－9個(gè)月共耍，持有期為6－10個(gè)月的動(dòng)量組合可以取得較高的超額收益；從戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率來看吨瞎，形成期為6－8個(gè)月間征堪，持有期為9－10個(gè)月的動(dòng)量組合戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率較高。綜合來看关拒，形成期為6個(gè)月，持有期為9個(gè)月的動(dòng)量組合在整個(gè)樣本內(nèi)表現(xiàn)最佳庸娱。

反轉(zhuǎn)效應(yīng)測試結(jié)果：從超額收益來看着绊，形成期為1或2個(gè)月，持有期為1個(gè)月的反轉(zhuǎn)組合可以取得較高的超額收益熟尉；從戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率來看归露，短期組合，也即形成期和持有期都為1或2個(gè)月的反轉(zhuǎn)組合戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率較高斤儿。綜合前面兩個(gè)因素剧包，形成期為2個(gè)月，持有期為1個(gè)月的反轉(zhuǎn)組合在整個(gè)樣本內(nèi)表現(xiàn)最佳往果。

動(dòng)量策略表現(xiàn)：買入前6個(gè)月累計(jì)收益率最高的一組股票疆液，并持有9個(gè)月的動(dòng)量策略構(gòu)建的投資組合在考慮單邊0.25%的交易成本以后，在長達(dá)7年多的測試期中取得了226％的累計(jì)收益陕贮，遠(yuǎn)高于同期滬深300指數(shù)取得的117％的累計(jì)收益堕油。在整個(gè)測試階段，動(dòng)量策略戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率為58.43％肮之。這一策略在熊市中表現(xiàn)尤為出色掉缺，相對于滬深300平均每個(gè)月可以取得1.2％左右的超額收益，信息比率為0.82戈擒，熊市階段戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率在65％以上眶明。

反轉(zhuǎn)策略表現(xiàn)：買入前2個(gè)月內(nèi)累計(jì)收益率最低的一組股票，并持有1個(gè)月的反轉(zhuǎn)策略構(gòu)建的投資組合在考慮單邊0.25%的交易成本以后筐高，在長達(dá)7年多的測試期中取得了261％的累計(jì)收益搜囱，遠(yuǎn)高于同期滬深300指數(shù)取得的117％的累計(jì)收益。在整個(gè)測試階段凯傲，動(dòng)量策略戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率為51.69％犬辰。這一策略在牛市中表現(xiàn)尤為出色，相對于滬深300平均每個(gè)月可以取得接近1.5％的超額收益冰单，信息比率為0.78幌缝，牛市階段戰(zhàn)勝基準(zhǔn)的頻率接近于57％。

結(jié)論：A股市場存在顯著的動(dòng)量及反轉(zhuǎn)效應(yīng)诫欠。長期來看動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略相對于滬深300都可以取得超額收益涵卵，但是動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略在不同的市場階段表現(xiàn)不同浴栽，動(dòng)量策略在熊市階段表現(xiàn)優(yōu)異，而反轉(zhuǎn)策略則在牛市階段可以取得出色的表現(xiàn)轿偎。因此在A股市場應(yīng)用動(dòng)量或者反轉(zhuǎn)效應(yīng)選擇股票時(shí)典鸡，應(yīng)根據(jù)市場環(huán)境在動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略間進(jìn)行選擇，牛市選擇反轉(zhuǎn)坏晦，熊市則選擇動(dòng)量萝玷。

6.一致預(yù)期模型

超一致預(yù)期能夠帶來超額收益。如果年報(bào)披露凈利潤大幅超預(yù)期,則可以年報(bào)公布之后買入持有獲得超額收益昆婿。當(dāng)然,如果在年報(bào)公布之前可以提前通過預(yù)測得知大幅超預(yù)期,則也可獲得事件日前的正超額收益球碉。但是少數(shù)年度的超預(yù)期帶來的超額收益并不明顯,可能對某些利用此原理進(jìn)行事件驅(qū)動(dòng)選股策略的收益有一定影響。

預(yù)期基本面因子

預(yù)期基本面因子主要分為預(yù)期估值因子和預(yù)期成長因子仓蛆。
預(yù)期估值因子中的預(yù)期市盈率因子是長期有效的,測試時(shí)間區(qū)間內(nèi),年勝率100%,月勝率59.38%,日勝率52.92%睁冬。但是波動(dòng)較大,回撤較大。而且在近兩年采用該因子選股產(chǎn)生的超額收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于前些年看疙。

通過對復(fù)合增長率和預(yù)期凈利潤同比兩類預(yù)期成長類因子的研究,預(yù)期增長的組別的選股表現(xiàn)明顯好于預(yù)期減速的組別豆拨。而且對預(yù)期增長的組別進(jìn)一步分類,可以得到預(yù)期增速處于中等水平的股票在年報(bào)后表現(xiàn)更好更穩(wěn)定的結(jié)論。

預(yù)期情緒面因子

最常見的預(yù)期情緒面因子如一致預(yù)期凈利潤變化率,凈利潤一致預(yù)期值的環(huán)比變動(dòng)幅度,也就是指最近一期預(yù)期凈利潤被調(diào)高/調(diào)低的幅度能庆。另外,我們還結(jié)合最近一期的漲跌幅構(gòu)建預(yù)期凈利潤變化率衍生指標(biāo)(最近一期預(yù)期凈利潤變化率除以最近一期漲幅)-預(yù)期凈利潤回報(bào)施禾。構(gòu)建的預(yù)期凈利潤回報(bào)因子的刻畫作用明顯優(yōu)于預(yù)期凈利潤變化率因子。

量化選股模型構(gòu)建

綜合預(yù)期基本面因子和預(yù)期情緒面因子構(gòu)建量化選股模型搁胆。 策略組合績效總結(jié):綜合預(yù)期基本面因子和預(yù)期情緒面因子構(gòu)建的策略組合,組合績效中的各項(xiàng)指標(biāo)明顯好于各單因子選股策略組合拾积。降低了回撤幅度,模擬組合的組合收益還有所提高。平均年化超額收益為15.41%,月度勝率為70.31%,年度勝率100%,超額收益最大回撤5.99%丰涉。

7.趨勢追蹤模型

衡量股票趨勢的指標(biāo)最重要的就是均線系統(tǒng)拓巧，因?yàn)樗菓?yīng)用最為廣泛的趨勢追蹤指標(biāo)，所以均線是不可或缺的一死，把它作為捕捉大盤主趨勢的基石肛度。但是純粹的均線由于噪音等原因，使得經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)誤操作投慈，需要進(jìn)行更多的處理機(jī)制承耿，包括極點(diǎn)、過濾微小波動(dòng)伪煤、高低點(diǎn)比較策略加袋、高低點(diǎn)突破策略、長波的保護(hù)機(jī)制抱既、長均線的保護(hù)機(jī)制等概念和技術(shù)細(xì)節(jié)职烧。

均線簡化

股票價(jià)格的波動(dòng)會(huì)讓人感覺價(jià)格變化飄忽不定，很難把握。為了便于捕捉趨勢蚀之，所以需要對價(jià)格走勢曲線進(jìn)行簡化處理蝗敢，這樣可以借助于均線方法。將a個(gè)（a為模型參數(shù)）連續(xù)的交易日的收盤價(jià)取一個(gè)均值足删，形成MA(a)寿谴，比如a為10，即10個(gè)交易日數(shù)據(jù)取一均值失受，那么就可以得到股價(jià)的10日均線U讶泰，完成對價(jià)格曲線的第一步簡化。

記錄極點(diǎn)

極點(diǎn)就是局部的高點(diǎn)或者低點(diǎn)拂到，在極點(diǎn)處股價(jià)出現(xiàn)了轉(zhuǎn)折峻厚，所以它們是記錄股價(jià)變化的關(guān)鍵點(diǎn)，包含了比較多的信息谆焊。如果股價(jià)上漲至此，接下來又出現(xiàn)了下跌浦夷，那么就形成一個(gè)局部的高點(diǎn)辖试；如果股價(jià)下跌至此，接下來又出現(xiàn)上漲劈狐，那么就形成一個(gè)低點(diǎn)罐孝。這些叫做極點(diǎn)，往往是股價(jià)變化的關(guān)鍵信息點(diǎn)肥缔，將它們記錄下來莲兢，以備進(jìn)一步制定策略。

設(shè)置閥門续膳，過濾微小波動(dòng)

均線策略最大的優(yōu)勢跟蹤趨勢效果比較好改艇，在形成趨勢時(shí)能緊跟趨勢，但是最大的問題在于碰到盤整行情坟岔，均線就搖擺不定谒兄，容易頻繁地發(fā)出交易信號，所以必須對其進(jìn)行進(jìn)一步處理社付。

可以結(jié)合記錄的極點(diǎn)形成過濾微小波動(dòng)的方法承疲。當(dāng)股價(jià)形成一個(gè)極點(diǎn)M后，接下來股價(jià)波動(dòng)在M點(diǎn)股價(jià)的上下B個(gè)（B為模型參數(shù)）指數(shù)點(diǎn)內(nèi)鸥咖，就認(rèn)為股價(jià)和M點(diǎn)相比沒有變化燕鸽，這樣可以得到過濾了微小波動(dòng)的均線趨勢線W。