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第六課 因子初探小市值因子的測(cè)試 -- 零基礎(chǔ)量化投資小課堂

2023-05-04 18:09 作者:量化的韭菜  | 我要投稿

目標(biāo):理解因子是什么并且測(cè)試市值因子

因子有很多不同的解讀方法,一般來(lái)說(shuō)“因子”就是一種可以被數(shù)量化的,解釋資產(chǎn)價(jià)值的“原因”。比如每天股票都有高開(kāi)低收這四種價(jià)格,那么這四種價(jià)格就可以理解成四個(gè)因子。再比如,股票有市值,市盈率,市凈率,總股本,凈資產(chǎn)收益率這種數(shù)據(jù),這些也都可以被稱(chēng)作因子。再比如,某個(gè)公司是有產(chǎn)品銷(xiāo)售的,那么他銷(xiāo)售的產(chǎn)品的銷(xiāo)量也可以作為一個(gè)因子。

總而言之,因子的種類(lèi)繁多,頻率也各有不同,量化投資就是想找到一些因子,使得資產(chǎn)的價(jià)格能夠被這些因子解釋?zhuān)缓髲闹姓业揭?guī)律,使用這種規(guī)律賺錢(qián)。

在海外成熟市場(chǎng)中,有效的因子挖掘難度很大,因?yàn)榇蠹規(guī)缀醢阉心鼙粩?shù)量化的東西都試過(guò)一遍了,有效果的要么就是慢慢失效,要么就是很少人知道,要么就是成本太高。

隨著市場(chǎng)的成熟和大家對(duì)因子的挖掘,因子慢慢失效是一個(gè)非常正常的事情,比如我們接下來(lái)要舉的例子,小市值效應(yīng),相信很多老股民應(yīng)該都知道,之前A股越是小盤(pán)股越容易漲,這是有統(tǒng)計(jì)規(guī)律的。但是這幾年小市值的股票相對(duì)于大市值的股票沒(méi)有那么多超額收益了。所以我們可以說(shuō)市值因子在一定程度上失效了。

這種失效有多種解釋?zhuān)话銇?lái)說(shuō)認(rèn)為是因子交易的擁擠度太高會(huì)導(dǎo)致失效。舉個(gè)例子就是你發(fā)現(xiàn)小市值的股票容易賺錢(qián),賺了一大筆,然后過(guò)段時(shí)間又有別人發(fā)現(xiàn)了,他趕在你前面買(mǎi)了,于是你買(mǎi)的價(jià)格就相對(duì)之前高一點(diǎn),賺的也比以前少了。再過(guò)了一段時(shí)間,大家都發(fā)現(xiàn)了小市值的股票容易漲,于是都去買(mǎi),直到小市值的股票相對(duì)來(lái)說(shuō)再也沒(méi)有性價(jià)比的時(shí)候,這個(gè)因子就失效了。

這節(jié)課我們要使用的工具叫做alphalens,這是一個(gè)很方便的開(kāi)源因子測(cè)試工具,他的名字中包含了另一個(gè)概念–alpha。alpha可以翻譯成超額收益,對(duì)應(yīng)的beta翻譯為基準(zhǔn)收益。舉個(gè)例子就是假設(shè)上證綜指在一年內(nèi)上漲10%,你通過(guò)自己的不懈努力獲得了20%的收益,那么你的策略在一年中就實(shí)現(xiàn)了20-10=10%的alpha,市場(chǎng)的漲幅就是beta。

做量化投資的一個(gè)主線任務(wù)就是尋找alpha,在市場(chǎng)下跌的時(shí)候比別人跌的少,在市場(chǎng)上漲的時(shí)候比別人漲的多,追求穩(wěn)穩(wěn)的幸福。兩個(gè)典型的例子就是指數(shù)增強(qiáng)基金和一些私募或者櫥窗基金。

指數(shù)增強(qiáng)基金選定一個(gè)指數(shù)作為基準(zhǔn)收益,希望通過(guò)一系列的操作獲得超過(guò)這個(gè)指數(shù)的超額收益,但不會(huì)偏離指數(shù)太多。比如這幾年比較火的300指增,500指增或者1000指增等,他們的基準(zhǔn)收益就分別是滬深300指數(shù),中證500指數(shù)和中證1000指數(shù)。

另一些量化私募或者櫥窗基金追求穩(wěn)穩(wěn)的超額收益,對(duì)沖之后盡量不受行業(yè)的影響,比如下圖就是一個(gè)去年很火的基金,可以看到他的走勢(shì)幾乎是一路穩(wěn)穩(wěn)的向上,市場(chǎng)跌的時(shí)候也不怎么跌甚至還在漲。這種就是量化領(lǐng)域追求的。

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說(shuō)了很多概念的東西,下面我們來(lái)實(shí)操一下,測(cè)試我們剛才說(shuō)的第一個(gè)因子,市值因子??纯醋罱∈兄倒善笔遣皇沁€是比大市值的漲的好。

首先,我們安裝本節(jié)課需要的alphalens包,安裝過(guò)程和以前一樣使用pip。

之后我們讀取所需的數(shù)據(jù),這里數(shù)據(jù)的處理過(guò)程比較繁雜,因?yàn)樾枰⑸闲袠I(yè)的數(shù)據(jù),但都是一些基礎(chǔ)操作,就不放在這里了。處理好的數(shù)據(jù)格式如下:

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這份數(shù)據(jù)包含17年至今市場(chǎng)上所有股票的收盤(pán)價(jià),申萬(wàn)行業(yè)分類(lèi),市值,和中性化之后的市值因子。

那么普通市值因子和中性化之后的市值因子有什么不同呢?

市值就是收盤(pán)價(jià)乘股本,這個(gè)很好理解。中性化這里指的是行業(yè)中性化,意思就是我們?cè)诜治鲆粋€(gè)因子的時(shí)候,需要刨去行業(yè)對(duì)該股票價(jià)格的影響,比如最近傳媒漲的很好,無(wú)論是什么牛鬼蛇神,只要沾了傳媒這個(gè)行業(yè)的邊了,就會(huì)暴漲,那么我們就需要把股票價(jià)格變動(dòng)里受行業(yè)影響的那一部分去掉,讓我們想測(cè)試的因子更加純粹。

這里的行業(yè)中性化使用的是回歸的方法,具體過(guò)程理解起來(lái)可能稍困難,需要一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ),但初級(jí)階段我們不需要了解細(xì)節(jié),只需要知道有一些封裝好的工具,只要我們提供行業(yè)和價(jià)格,就能自動(dòng)把影響股票價(jià)格的行業(yè)因素剔除掉就可以了。

除了行業(yè)中性化以外,這里還對(duì)市值做了歸一化處理,因?yàn)槭兄颠^(guò)大的股票和市值過(guò)小的股票相差太大,不做歸一化處理的話很難計(jì)算。歸一化之后因子值在0附近,并且相差不大。

之后,我們只需做一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)格式變換,使得我們的數(shù)據(jù)符合alphalens需要的數(shù)據(jù)格式即可,之后把數(shù)據(jù)輸入alphalens,導(dǎo)出因子測(cè)試的結(jié)果。




本節(jié)的代碼非常短,只有十多行,但是需要理解的概念較多。
下面我們針對(duì)他的一些輸出做一些簡(jiǎn)要的說(shuō)明。

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這張圖代表了我們把所有的股票按因子值大小分為十組,每一組的收益率,這里我們的因子就是市值,說(shuō)明最小市值的一組股票在測(cè)試期內(nèi)取得了最高的收益率,市值中等的股票較差,市值最大的股票也還行。

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這張圖代表著我們按照因子值大小,就是市值大小每天調(diào)倉(cāng)加權(quán)買(mǎi)入因子值最大的股票,獲得的賬戶總收益率。這張圖其實(shí)應(yīng)該倒過(guò)來(lái)看,因?yàn)槲覀兊囊蜃犹幚矸绞绞且蜃釉叫∈兄翟叫?,所以我們?yīng)該買(mǎi)入因子最小的數(shù),所以你可以在上面的處理的時(shí)候給因子值取一個(gè)負(fù)號(hào),那么這條線會(huì)好看很多。但無(wú)論怎樣,只要這條線是單調(diào)且穩(wěn)定的,無(wú)論是向上還是向下都足夠好。

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這張圖代表著我們按因子值大小分組,每一組的收益率。從這里我們可以看到在2021年初的時(shí)候有一個(gè)很明顯的市場(chǎng)風(fēng)格切換,從大家都差不多,但是大市值股票稍好,變成了小市值股票的市場(chǎng)。結(jié)合實(shí)際來(lái)看看是不是這樣呢?

其余的圖形和功能這里就不多贅述了,不明白的可以去alphalens的官方文檔或者網(wǎng)上的信息查閱更多資料,總而言之這是一個(gè)很強(qiáng)大的工具,可惜的是現(xiàn)在好像不太更新了,但目前來(lái)說(shuō)夠我們用了。

還需要注意的一點(diǎn)就是我們這里關(guān)閉了多空測(cè)試,意思就是只讓它用多頭去測(cè)試因子,這也符合A股的邏輯,如果你正在做的是一個(gè)別的能夠做空的資產(chǎn),比如大餅,就可以把多空開(kāi)關(guān)打開(kāi),會(huì)有不一樣的效果。

順便一提大餅剛火的那兩年隨便用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)兩個(gè)模型得到的因子的收益率都是一飛沖天的。。

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第六課 因子初探小市值因子的測(cè)試 -- 零基礎(chǔ)量化投資小課堂的評(píng)論 (共 條)

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