7种量化选股模型

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（4）统计检验。分别计算各组合的收益率情况，考察组合的效果。

本案例的结果来自于D-Alpha量化对冲交易系统的后验平台‘模拟交易所’，主要数据情况如下：

（1）后验开始时间：2007-2-1，后验结束时间：2011-2-18。 （2）股票池范围：沪深300成分股；全市场。

（3）资金规模：现货1亿，3亿，10亿；期货:现货=1:1。 （4）撮合规则：高频数据撮合，与交易所类似。

5、【动量反转模型】

A股市场存在显著的动量及反转效应，按照形成期为6个月持有期为9个月的动量策略以及形成期为2个月持有期为1个月的反转策略构建的投资组合表现最佳。从不同的市场阶段看，动量策略在熊市阶段表现优异，而反转策略则在牛市阶段可以取得出色的业绩。

动量及反转效应：

动量效应是指在一定时期内，如果某股票或者某股票组合在前一段时期表现较好，那么，下一段时期该股票或者股票投资组合仍将有良好表现。而反转效应则是指在一定时期内表现较差的股票在接下来的一段时期内有回复均值的需要，所以表现会较好。

动量效应测试结果：

从超额收益来看，形成期为4－9个月，持有期为6－10个月的动量组合可以取得较高的超额收益；从战胜基准的频率来看，形成期为6－8 个月间，持有期为9－10个月的动量组合战胜基准的频率较高。综合来看，形成期为6个月，持有期为9个月的动量组合在整个样本内表现最佳。

反转效应测试结果：

从超额收益来看，形成期为1或2个月，持有期为1个月的反转组合可以取得较高的超额收益；从战胜基准的频率来看，短期组合，也即形成期 和持有期都为1或2个月的反转组合战胜基准的频率较高。综合前面两个因素，形成期为2个月，持有期为1个月的反转组合在整个样本内表现最佳。

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动量策略表现：

买入前6个月累计收益率最高的一组股票，并持有9个月的动量策略构建的投资组合在考虑单边0.25%的交易成本以后，在长达7年多的测试期中取得了226％的累计收益，远高于同期 沪深300指数取得的117％的累计收益。在整个测试阶段，动量策略战胜基准的频率为58.43％。这一策略在熊市中表现尤为出色，相对于沪深300平均每个月可以取得1.2％左右的超额收益，信息比率为0.82，熊市阶段战胜基准的频率在65％以上。

反转策略表现：

买入前2个月内累计收益率最低的一组股票，并持有1个月的反转策略构建的投资组合在考虑单边0.25%的交易成本以后，在长达7年多的测试 期中取得了261％的累计收益，远高于同期沪深300指数取得的117％的累计收益。在整个测试阶段，动量策略战胜基准的频率为51.69％。这一策略在 牛市中表现尤为出色，相对于沪深300平均每个月可以取得接近1.5％的超额收益，信息比率为0.78，牛市阶段战胜基准的频率接近于57％。 结论：

A股市场存在显著的动量及反转效应。长期来看动量和反转策略相对于沪深300都可以取得超额收益，但是动量反转策略在不同的市场阶段表现不同，动量 策略在熊市阶段表现优异，而反转策略则在牛市阶段可以取得出色的表现。因此在A股市场应用动量或者反转效应选择股票时，应根据市场环境在动量和反转策略间 进行选择，牛市选择反转，熊市则选择动量。

6、【一致预期模型】

超一致预期能够带来超额收益。如果年报披露净利润大幅超预期,则可以年报公布之后买入持有获得超额收益。当然,如果在年报公布之前可以提前通过预测得知大 幅超预期,则也可获得事件日前的正超额收益。但是少数年度的超预期带来的超额收益并不明显,可能对某些利用此原理进行事件驱动选股策略的收益有一定影响。

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预期基本面因子

预期基本面因子主要分为预期估值因子和预期成长因子。

预期估值因子中的预期市盈率因子是长期有效的,测试时间区间内,年胜率100%,月胜率59.38%,日胜率52.92%。但是波动较大,回撤较大。而且在近两年采用该因子选股产生的超额收益远远小于前些年。

通过对复合增长率和预期净利润同比两类预期成长类因子的研究,预期增长的组别的选股表现明显好于预期减速的组别。而且对预期增长的组别进一步分类,可以得到预期增速处于中等水平的股票在年报后表现更好更稳定的结论。

预期情绪面因子

最常见的预期情绪面因子如一致预期净利润变化率,净利润一致预期值的环比变动幅度,也就是指最近一期预期净利润被调高/调低的幅度。另外,我们还结合最近 一期的涨跌幅构建预期净利润变化率衍生指标(最近一期预期净利润变化率除以最近一期涨幅)-预期净利润回报。构建的预期净利润回报因子的刻画作用明显优于 预期净利润变化率因子。

量化选股模型构建

综合预期基本面因子和预期情绪面因子构建量化选股模型。 策略组合绩效总结:综合预期基本面因子和预期情绪面因子构建的策略组合,组合绩效中的各项指标 明显好于各单因子选股策略组合。降低了回撤幅度,模拟组合的组合收益还有所提高。平均年化超额收益为15.41%,月度胜率为70.31%,年度胜率 100%,超额收益最大回撤5.99%。

7、【趋势追踪模型】

衡量股票趋势的指标最重要的就是均线系统，因为它是应用最为广泛的趋势追踪指标，所以均线是不可或缺的，把它作为捕捉大盘主趋势的基石。但是纯粹的均线由 于噪音等原因，使得经常会出现误操作，需要进行更多的处理机制，包括极点、过滤微小波动、高低点比较策略、高低点突破策略、长波的保护机制、长均线的保护 机制等概念和技术细节。

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1．均线简化

股票价格的波动会让人感觉价格变化飘忽不定，很难把握。为了便于捕捉趋势，所以需要对价格走势曲线进行简化处理，这样可以借助于均线方法。将a个（a为模 型参数）连续的交易日的收盘价取一个均值，形成MA(a)，比如a为10，即10个交易日数据取一均值，那么就可以得到股价的10日均线U，完成对价格曲 线的第一步简化。 2. 记录极点

极点就是局部的高点或者低点，在极点处股价出现了转折，所以它们是记录股价变化的关键点，包含了比较多的信息。如果股价上涨至此，接下来又出现了下跌，那 么就形成一个局部的高点；如果股价下跌至此，接下来又出现上涨，那么就形成一个低点。这些叫做极点，往往是股价变化的关键信息点，将它们记录下来，以备进 一步制定策略。 3. 设置阀门，过滤微小波动

均线策略最大的优势跟踪趋势效果比较好，在形成趋势时能紧跟趋势，但是最大的问题在于碰到盘整行情，均线就摇摆不定，容易频繁地发出交易信号，所以必须对其进行进一步处理。

可以结合记录的极点形成过滤微小波动的方法。当股价形成一个极点M后，接下来股价波动在M点股价的上下B个（B为模型参数）指数点内，就认为股价和M点相比没有变化，这样可以得到过滤了微小波动的均线趋势线W。

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