【正文】 的紀律性，比起其他的投資方式，量化投資的策略會顯得更加科學和完善。國內(nèi)眾多的學者對于量化投資策略運用效果的研究還不是很多，因此，本文通過研究量化基金的績效及管理能力來研究量化投資策略在實際過程中的應用效果，這也是本文主要的研究意義所在，旨在提高大眾對量化投資的理解和認識。 中國從 2020年 8月 27日的第一只量化基金產(chǎn)品出現(xiàn)以來，到 2020年以來，一共有且只有 60只量化基金出現(xiàn)，這其中的總規(guī)模就已經(jīng)達到約為 500億元。 而從實際的狀態(tài)來看，通過觀察國內(nèi)量化基金的投資策略，對于投資標的的同質(zhì)化的現(xiàn)象顯得頗為嚴重。 II 盡管許多數(shù)據(jù)提供商及基金評級機構(gòu)公開了各自的基金業(yè)績評價指標或評級公式，甚至有些賣方研究所也開發(fā)了量化擇基模型，但是眾多的擇基方法不論是在數(shù)據(jù)獲取成本、客觀性、易行性等方面都存在或多或少的 問題。因而 ,任何國家都不可避免地或主動、或被動地卷入到經(jīng)濟全球化的浪潮當中 ,只是參與的程度有所一些的差別。 關(guān) 鍵 詞 ： 量化經(jīng)濟；投資策略；實施效果；績效評估 論文類型 ： 理論研究和模型設定 ABSTRACT III ABSTRACT With the development of our economy, for domestic, quantitative investment in our country is in start level, and the application of quantitative investment in recent years along with the fluctuations are steadily on the development of capital market. Many domestic scholars for the application of quantitative investment strategies to effect is also not many, therefore, in this paper, through the study of performance and quantitative funds management ability to study quantitative investment strategies in the process of practical application effect, this is the meaning, this article mainly research aimed at improving the public39。t free to use all of the financial derivatives to make to maximize investment returns. Also can lead to the same situation also appeared in the margin, financing cost rate and the limit of the number of the borrowing makes some in bear markets can also be profitable strategy can not. Based on the current situation, this article will first 15 quantitative fund accumulative total value of yield with citric ashare index parison between returns and market returns, in order to study the current performance of quant funds using quantitative investment strategies。 Investment strategy。 2 相關(guān)理論與綜述 .................................................................................. 錯誤 !未定義書簽。 國內(nèi)文獻綜述 ................................................................................ 錯誤 !未定義書簽。 4 量化投資策略的使用效果 .................................................................. 錯誤 !未定義書簽。 模型介紹 ....................................................................................... 錯誤 !未定義書簽。 檢驗選股因子的有效性 ............................................................ 錯誤 !未定義書簽。 數(shù)據(jù)范圍選取 ............................................................................... 錯誤 !未定義書簽。 7 政策建議 .............................................................................................. 錯誤 !未定義書簽。 擴內(nèi)需與加快出口貿(mào)易 ............................................................... 錯誤 !未定義書簽。 0 7 1 緒論 選題背景和研究意義 中國股票市場成立已經(jīng) 20 余年，在這期間，相應法律法規(guī)和制度建設日益完善，市場中的參與者也越來越多，經(jīng)過 2020 年股權(quán)分置改革，中國股票市場快速健康發(fā)展并不斷壯大，可投資品種也越來越多。行業(yè)量化資產(chǎn)配置策略體現(xiàn)的是行業(yè)選擇的能力、量化擇股策略體現(xiàn)的是證券選擇的能力，量化擇時策略體現(xiàn)的是時間選擇的能力。自 2020 年 8 月 27 日國內(nèi)發(fā)行第一只量化基金產(chǎn)品以來，截至目前，國內(nèi)已經(jīng)有十五只公募性質(zhì)的量化基金產(chǎn)品在運營，一些陽光 私募也開始使用量化投資策略，量化投資在我國的發(fā)展還處于起步階段。本文的研究有助于考察基金和基金經(jīng)理的真實狀況 ,分析基金經(jīng)理努力程度的“真實效應” ,基于收益數(shù)據(jù)的基金經(jīng)理努力程度評價模式不僅對基金經(jīng)理“成功”的投資行為進行了考察 ,還對其主觀努力程度進行了分析 ,因此 8 本文的研究具有重要的應用價值。近年來，高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容，基于高速的計算機系統(tǒng)實施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。 同時，也將多因子模型中有效因子藤選范圍圈定作出大膽嘗試，即分別對大盤股和小盤股觀別出適合各自風格特征的有效因子，以迎合不同時間股票市場的風格走向，多因子選股時釆用打分法來構(gòu)建投資組合時我們提出的分層賦權(quán)思想也是亮點之一。 Eugene 根據(jù)信息集的不同將效率市場分為三種類型： 弱勢效率市場 弱勢效率市場是指當前的證券價格已經(jīng)充分反映了全部能從市場交易數(shù)據(jù)中獲得的信息，這些信息包括過去的價格、成交量等歷史信息。這意味著使用任何信息進行的分析都是無效的。 資本資產(chǎn)定價模型 CAPM 由夏普（ William Sharpe）、林特奈（ John Lintner）、特里諾（ Jack Treynor）和莫辛（ Jan Mossin）等學者在資產(chǎn)組合理論的基礎上發(fā)展而來?，F(xiàn)代的資本資產(chǎn)定價理論是目前流行的基金績效、管理能力評價模型和的理論基礎，同時也是一些量化投資策略的基礎。因此，使用績效評估及管理能力評價理論研究量化投資策略的使用效果是完全可行的。投資組合凈值收益率的計算公式為： 投資組合凈值收益率 =（投資組合當期累計凈值 投資組合上期累計凈值） /投資組合上期累計凈值，即： Rp（ NAVtNAVt1） /NAVt1 2 相關(guān)理論綜述 11 其中， 表示 Rp投資組合凈值收益率， NAVt表示投資組合當期累計凈值， NAVt1 表示投資組合上期累計凈值。 Sharpe 使用該模型對美國 1954 年至1963 年之間的 34 基金進行了研究，結(jié)果顯示大部分基金的績效無法超越道瓊斯工業(yè)指數(shù)的績效，而各個基金收益率的差異主要由基金費用的不同引起。 Carhart（ 1997）通過向三因素模型中加入一個動量因子因素得出了四因素模型，該模型對投資組合收益來源的分解更加全面。通過向 詹森測度中加入一個期權(quán)項目，并通過判定該項的系數(shù)的正負來評估管理人的擇時能力，他們通過對美國 1968 年至 1980 年之間的 116 只基金進行研究，發(fā)現(xiàn)這些基金都不具備擇時能力。之后一些學者開始采用日收益數(shù)據(jù)來研究投資組管理人的擇時能力，其中一部分學者得出的研究結(jié)論傾向于管理人大多數(shù)具備正的擇時能力，比如 Bollen 和 Busse（ 2020）使用日收益數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)基金具有一定的時機選擇能力， Changce 和 Halmer（ 2020）的研究也表明基金具備一定的時機選擇能力。由于市場上目前存在的量化基金數(shù)量還較少，因此對該類型基金的研究還非常少見。他們的研究結(jié)果顯示，這些基金都不具備顯著的證券選擇能力，大部分基金具備正的市場時機選擇能力。 王守法（ 2020）在《我國證券投資基金績效的研究與評價》中，從風險與收益、風險調(diào)整收益、管理能力和績效持續(xù)性方面對 2020 年 3 月 4 日至 2020 年 10 月 31 日期間的 1只基金進行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國基金總體上很難持續(xù)跑贏大盤，也沒有證據(jù)表明其具備良好擇時能力和擇股能力，基金業(yè)績不具有持續(xù)性。另外汪光成還對基金的季度持倉變化情況進行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基金的持現(xiàn)比例在市場波動時并無明顯變化，也說明基金在季度區(qū)間內(nèi)沒有表現(xiàn)出正的擇時能力。由于量化基金目前尚在起步發(fā)展階段，國內(nèi)學者對量化投資效果的研究也十分見。使用量化投資策略的機構(gòu)投資者以公募基金、券商和私募機構(gòu)為代表。 表 31量化基金發(fā)行時間及投資策略使用情況 03量化投資的現(xiàn)狀與發(fā)展 15 除公募基金外，量化投資策略在私募投資管理機構(gòu)中的應用也快速發(fā)展。因此，量化投資相對于傳統(tǒng)投資的一個優(yōu)勢在于可以避免人為情緒對分析和判斷造成的負面影響。因此，量化投資可以有效避免投資管理人偏離潛在的業(yè) 績基準，過分追求收益而忽視風險。 風險收益率的確定：本文以一年期定期存款利率作為無風險利率，以一年期定期存款的十二分之一作為月化的無風險收益率。 基金累計單位凈值是當前基金單位凈值與基金成立后歷次累計單位分紅的總和，它可 以代表代表每單位基金的收益情況，其計算公式為： 基金累計單位凈值 =當前基金單位凈值 +歷次累計單位分紅總和。即有光大量化核心、上投摩根阿爾法股票、華商動態(tài)阿爾法、長盛量化紅利、富國量化滬深 300、華富量化、大摩多因子、申萬菱信和諾安多策略這九只量化基金的業(yè) 績可以超過同期中信 A 股指數(shù)漲幅。 從以上表格中的統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)歷過 2020 年大牛市的兩只基金光大量化 20 核心和上投摩根阿爾法均跑贏中信 A股指數(shù)，但光大量化核心只能微幅跑贏中信 A股指數(shù)； 2020年發(fā)行的五只基金中有三只跑贏中信 A 股指數(shù)； 2020 年發(fā)行的三只基金均跑輸中信 A 股指數(shù)； 2020 年發(fā)行的五只基金中有四只跑贏中信 A 股指數(shù)。其余情況可比照與中信 A 股指數(shù)的對比情況。多因子模型是眾投資者中被應用最為廣泛的一類選股模型，穩(wěn)健性較好且簡單易行，它的基本方法是綜合一系列信息給所有股票評出最后得分，即以一系列的因子為其模型的選股標準，滿足標準的股票則被選入股票池，不滿足的則被剔除。 多因子選股模型的原理很簡單，簡單概括為從與企業(yè)收益率相關(guān)的眾多因素中找到貢獻度最高的因子，然后根據(jù)這些因子的表現(xiàn)綜合考慮決定那只股票可以被選出并買入持有。簡單說，打分法按每個影響股價的候選因素的大小評分確定加權(quán)規(guī)則后再根據(jù)分值影響股價的程度對所有因子加權(quán)得到一個總分，最后就根據(jù)得到的加權(quán)總分再對股票池所有股票按得分排序進行蹄選?；貧w法相對于打分法來說，比較容易受到極端取值的影響，在股票于因子敏感度變化大的情況中效果一般。無論哪種情況，要提高投資收益就得找出更多、更全面的有效因子去提高投資模型的信息涵蓋和捕捉能力。這里我們?nèi)」善钡某钟衅跒橐粋€月，一個月調(diào)整一次既不會因為過度調(diào)倉使得交易成本過高而不利于組合表現(xiàn)，同時也能使得因子的取值隨著指標的迅速變化，讓市場信息在組合調(diào)整當中得到充分的反應。在建立模型的整個時期，針對于每個候選因子，開始計算股票池中每個股票在首個月初因子值的大小，按從小到大（也可從大到小）的順序?qū)φ麄€樣本股票進行大小排序，并按數(shù)量等分成個股票組合并一直持有到下個月初，按同樣的排序方法在下個月初再次構(gòu)建個股票組合持有至接下來的一個月初，反復如此，一直到模型構(gòu)建期結(jié)束。通過下面方法計算因子的有效性：收益 率為正的月份數(shù)總月份數(shù)（對于正向因子）或收益率為負的月份數(shù)總月份數(shù)（對于負向因子），這里是月均收益率。關(guān)于因子排序的每個候選組合中的股票基數(shù)，如 30， 50