2021基本面量化投资

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在股票市场中,作为投资者需要了解股票相关知识,才可以更好地作出投资计划,那么大家对于基本面量化投资了解多少呢?下面是小编给大家带来的2021基本面量化投资_量化投资策略有哪些,以供大家参考,我们一起来看看吧!

2021基本面量化投资

基本面量化投资

据了解,基本面量化投资是以数据为基础,以策略模型为核心,以程序化交易为手段,以追求绝对收益为目标的投资方法。人类可以提供而量化分析却无法做到的一个技能就是,基于较小的数据量做出推理的能力。

基本面分析包括的内容有宏观分析:主要研究一个国家的财政货币政策、各种相关法律法规等,通过科学的分析方法,找出市场的内在价值,并与市场实际价值作比较,从而挑选出最具投资价值的行业和个股。微观分析:研究上市公司经济行为和相应的经济变量,如经营业绩、资信水平、发展前景、股票预期收益水平等,为买卖股票提供参考。

量化投资策略有哪些

1、量化选股。量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法,如果该公司满足了该方法的条件,则放入股票池,如果不满足,则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种,总的来说,可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。

2、量化择时。股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立,股票价格充分反映了所有相关的信息,价格变化服从随机游走,股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,从而拒绝了随机游走的假设,指出股价的波动不是完全随机的,它貌似随机、杂乱,但在其复杂表面的背后,却隐藏着确定性的机制,因此存在可预测成分。

3、股指期货套利。股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股指期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限,不同(但相近)类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。

基本面量化分析

确定三个财务因子为销售毛利率、净资产收益率、每股现金流量/每股业绩;通过features数据接口获取全市场3000多家上市公司的财务数据;单独筛选每个财务因子前500的上市公司。

最终确定三个因子都能排在前500的股票篮子;买入该股票篮子,等权重买入;一个月换仓一次,买入新确定的股票篮子。从策略结果来看,年化收益14%,应该超过了大部分公募基金,如果配合择时模型,想必效果会更好。

由于量化投资与生俱来的股票覆盖范围大、时间跨度长等原因,其在公司基本面方面的研究精细程度必然要相对传统的主动管理薄弱许多。因此在基本面层面,量化基金更多时候在做的,是挖掘基本面信息中能够显著解释股票收益的部分后,科学纳入到选股模型中,进而帮助量化模型提高选股收益或降低回撤。

但随着近年来市场面数据在获取超额收益方面的能力逐渐衰退,基本面信息在量化投资中的应用前景被重新看好,为此越来越多的量化团队也开始增加在基本面量化上的研究储备。

但基本面量化却并不像很多人直观理解上的那么容易实现。比如在对公司的基本面分析层面,量化研究员是不可能有充足的时间和精力去对每一家上市公司进行深入研究的,自然也就不可能用一个统一的模板去评估上市公司的真实价值,因为即使对行业分析师来说这都是一件极其困难的事情,毕竟可能影响公司价值的因素多如牛毛,比如资产状况、治理结构、发展空间、管理能力等。

所以量化投资技术在基本面研究中的应用还是基于一些能够标准化的,方便不同公司、不同行业间进行比较的数据或指标,比如估值水平、盈利能力等。尽管通过这些指标不足以在绝对意义上筛选出质地十分优秀的股票,但从概率意义上而言却能为投资带来明显的正向作用。

探寻如何进一步提高基本面信息对量化投资的帮助,其实就是要寻求基本面数据在覆盖范围或计算方法上的改善,来提高量化投资筛选出的优质企业的比例,进而提高预期收益。尤其是近些年来,哪怕是少数几家入选标的的改善,都能在一定程度上提高投资收益。

不妨以量化模型中使用频率较高的估值因子为例。其中应用较为广泛的估值因子包括市盈率、市净率、市销率等。如果仅从模型的角度出发,这三类指标当然都应该被纳入到因子库中,以尽可能全面地评估每一家上市公司的估值水平。

但具体到不同行业,或是同一行业中的不同公司,各类估值指标的区分效果可能会存在显著差异。比如市盈率对一些利润为负或是利润很少的公司是不适用的,而且市盈率也会天然高估TMT、医药等高技术附加值公司,低估银行、煤炭等传统公司;市净率由于只考虑市场价值与账面价值比,因此会忽略轻资产的服务型企业,而它们可能正处于爆发性增长的阶段。

还有市销率是一个既不考虑公司盈利能力又不考虑公司账面价值的指标,因此多适用于初创公司和新兴行业,他们的营收能力可能更容易赢得市场认可。为此,我们或许可以尝试在不同行业中采纳不同的估值指标,以争取挖掘到同类公司中真正被低估的个体。

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