7种量化选股模型

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案例大小盘风格轮动策略

大小盘轮动最为投资者所熟知，本案例就A股市场的大小盘风格轮动进行实证研究，通过建立普通的多元回归模型来探寻A股的大/小盘轮动规律。

1、大小盘风格轮动因子如下：

(1)M2同比增速：M2同比增速为货币因素，表征市场流动性的强弱。当流动性趋于宽松时，小盘股相对而言更容易受到资金的追捧。

(2)PPI同比增速：PPI反映生产环节价格水平，是衡量通胀水平的重要指标；且PPI 往往被看成CPI的先行指标。

(3)大/小盘年化波动率之比的移动均值：波动率表征股票的波动程度，同时也在一定程度上反映投资者情绪；可以认为大/小盘年化波动率之比能够反映出一段时间内大/小盘风格市场情绪的孰强孰弱，而经过移动平滑处理后的数值则更加稳定。

2、预测模型

基于上面所讲的风格因子建立如下回归模型：

D(Rt)=α+β1·MGt-1+β2·PGt-3+β3·σt-3+εt

其中，D(Rt)为当月小/大盘收益率差(对数收益率)；MGt-1为上月M2同比增速；PGt-3为3个月前PPI同比增速；σt-3为3个月前小/大盘年化波动率之比的移动平滑值；εt为误差项。

本案例采用滚动78个月的历史数据对模型进行回归，得到回归系数后对后一期的D(Rt)进行预测，由修正预测值的正负来进行大/小盘股的投资决策。数据预测期为2004年6月至2010年11月。

3、实证结果

在78个月的预测期中，准确预测的月数为42个月，准确率约为53.85%，并不十分理想。但值得一提的是，2009年10月至2010年12月，模型的预测效果非常好，

若从2004年6月开始按照轮动策略进行投资，则截至2010年11月底轮动策略的累计收益率为307.16%，同期上证综指的收益率为81.26%，小盘组合的累计收益率为316.97%；轮动策略稍逊于小盘组合，但仍较大幅度地跑赢了市场指数。 轮动策略在2007年的大牛市中能够很好地跟随大盘股的节奏，而在2009年以来的结构性行情中又能较好地捕捉小盘股的投资机会。若从2007年初开始采用轮

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动策略进行投资，则截至2010年11月底累计收益率可达458.65%，大幅超越同期上证综指及大、小盘组合的收益率。

3、【行业轮动模型】

与风格轮动类似，行业轮动是另外一种市场短期趋势的表现形式。在一个完整的经济周期中，有些是先行行业，有些是跟随行业。例如，对某个地方基础设施的投 资，钢铁、水泥、机械属于先导行业，投资完后会带来房地产、消费、文化行业的发展，这就属于跟随行业。研究在一个经济周期中的行业轮动顺序，从而在轮动开 始前进行配置，在轮动结束后进行调整，则可以获取超额收益。 国外许多实证研究表明，在环球资产配置中，行业配置对组合收益的贡献的重要性甚至超过了国家配置，而且认为行业配置的重要性在未来相当长一段时间内也将保持。行业轮动策略的有效性原因是，资产价格受到内在价值的影响，而内在价值则随着宏观经济因素变化而波动。

研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。 此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。 在国内目前情况下，根据货币供应量的变化来判断货币政策周期，是一个不错的选择。而M2正是广义的货币，反映了社会总需求的变化和未来通货膨胀压力。 M2同比增速则可以反映流通中的货币供应量变化，即货币政策效果的实际反应。因此，可以用M2来判断货币政策或者货币供应处于扩张还是紧缩的周期。 通过移动平均线平滑后的M2增速，将2007年6月至2011年12月划分成表所示的几个货币周期。

行业分类：周期性VS非周期性行业

为了将行业划分为周期性行业和非周期性行业，这里选取沪深300行业指数，并且以沪深300 指数作为市场组合，利用CAPM 模型计算行业的Beta值和均值方差。

从Beta 值来对行业的周期性和非周期性进行区分，周期性行业有能源、材料、工业和金融；非周期性行业有可选、消费、信息、医药、电信和公用。 年均收益率最高的行业为医药，其次是金融和公用，收益率最低的行业是可选。

案例 M2行业轮动策略

针对上述对周期性和非周期行业的划分，构建周期性行业和非周期性行业的轮动策略。

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数据与轮动策略的建立

（1）信息的同步性：考虑到M2 的披露时间及信息的传导时间，所有投资时段都滞后了一个月的时间。

（2）组合的构建策略：在货币政策处于扩张时等权配置周期性行业，紧缩时等权配置非周期性行业。

策略配置

按照顺周期策略（即策略1）构建投资组合并查看组合的收益及对应的逆向投资（扩张时投资非周期性行业，紧缩时投资周期性行业，初始资金1000万）。 如图所示为周期性行业和非周期性行业按照顺周期策略进行轮动的资产损益变动图。在每个周期开始时都重新调整等比例投资，等权分配所投资行业的权重。

后验结果

从2007年6月至2011年12 月的策略收益来看，不考虑交易成本，顺周期行业轮动策略获得最高的累积收益（-19.65%）远胜于行业平均（-40.50%）和逆周期策略（-59.13%），逆周期策略表现最差。

此期间业绩基准为沪深300 指数的收益为-37.57%，顺周期的行业轮动策略则战胜沪深300 指数达到17.92%，年化超额收益超过3.6%。即便扣除2%的单次换仓成本，行业轮动策略同样远远战胜同期沪深300 指数和行业平均投资策略的表现。

该策略具有如下优点：理念容易理解，且符合自上而下的投资理念，适合机构投资者进行行业配置；将行业划分为周期性和非周期性进行投资，这种分类标准与 实际投资中对行业属性的认识也非常接近，减少了对行业基本面和公司信息的依赖；在紧缩时由于选择投资于非周期性行业能够避免较大的不确定性，使得整个组合 的风险大大降低，抗风险能力得到增强；依据货币供应增速M2进行轮动，使得策略具有较强的可操作性。

（行业轮动的基本规律http://wenku.http://www.china-audit.com//view/8466cfd4b9f3f90f76c61b62.html）

4、【资金流模型】

在市场中，经常存在交易性机会，其中一个就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间会可能下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。

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基本概念

资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。 资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段 中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资流量。

策略模型

1．逆向选择理论

在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。在大部分情况下，散户投资者缺乏专业 的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资，一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者 则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。这样根据逆向选择理论，能够准确评估信息价值的投资者便会对反应过度的股价做出交易，买入低估 的、卖出高估的股票，从而纠正这种信息反应过度行为。 根据市场对潜在信息反应过度的结论及市场投资者的行为特征，可以采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即卖出前期资金流入、价格上涨的股票，买入前期资金流出、价格下跌的股票。按照这个思路，对一些指标参数进行回测分析，可以得到稳定的选股模型。 2．策略模型

根据资金流各种指标的特点，在选股模型中采用比较简单的方法，即以指标排序打分的方式来筛选股票。首先通过对各个资金流指标进行排序打分，然后将股票对各个指标的得分进行求和，最后以总得分值大小来筛选股票，具体步骤如下：

（1）确定待选股票池。在选择组合构建时，剔除上市不满一个月的股票，剔除调仓期涨跌停及停牌的股票，防止因涨/跌停无法交易。剔除信息含量小于10%的股票，因为这部分股票信号不明显，无法取得有效信息。 （2）构建股票组合。 ①指标打分：首先将待选股票池中的股票按照资金流指标进行排序，然后采用百分制整数打分法进行指标打分，即以股票在各个指标中所处位置的百分数作为股票对于该指标的得分，前1%得分为1，依次递减，最后1%得分为100。 ②求和排序：将股票相对于各个指标的得分进行求和，将和值从小到大排序，进行分组比较；另外，选择排名靠前的N只股票构建组合。 ③股票权重：采用等量权重。

（3）组合定期调整，调整时间从1到3个月不等。持有到期后，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复步骤（2）打分求和过程，并将股票按照指标得分从小到达排序，将原来分组中跌出组合的股票剔除，调进新的股票，同时将新组合内样本股的权重调整到相等。

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