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在之前的Barra模型系列文章中#xff0c;我们已经初步讲解、构建了Size因子和Beta因子#xff0c;并分别创建了对应的单因子策略。通过回测发现#xff0c;其中Size因子的小市值效应具有很强的收益能力。而本篇文章将在该系列下进一步构建Momentum因子。 二、模型…一、摘要
在之前的Barra模型系列文章中我们已经初步讲解、构建了Size因子和Beta因子并分别创建了对应的单因子策略。通过回测发现其中Size因子的小市值效应具有很强的收益能力。而本篇文章将在该系列下进一步构建Momentum因子。 二、模型理论
Barra模型的Momentum因子的计算方法如下 基于上述定义Barra模型的动量因子是由最近2年期的长期动量减去最近1个月的短期动量构建而成的而动量的构成是基于指数加权移动平均方法而该方法在Beta因子中已有用到。无风险收益假设为2%。日频的1个月短期动量往往具有反转效应为此在计算长期动量时需要剔除近期涨跌幅的影响切莫追高哦。 三、因子分析
使用alphalens进行对Momentum因子进行分析2022年。 从收益分析来看Momentum因子的alpha收益随着调仓周期的增大而降低beta收益随着调仓周期的增大而增大但alpha收益远大于beta收益因子值的最小分组贡献正收益最大分组贡献负收益且收益主要集中于负收益端。 从信息系数来看IC均值IC Mean为正IC均值随着调仓周期单调递增且IC均值大于0.05选股能力强10日和21日的IC标准差相对较小经计算可知21天的调仓周期下IR为1.11(0.5)该周期下因子稳定获取超额收益的能力较强。 从因子分组的平均期望收益来看Beta因子的单调性很好但问题在于收益主要集中于弱动量端的负收益上而强动量端虽然贡献了正收益但第4组-第10组的正收益区分度较小且正收益并不是很强。这说明后边构建的股票多头策略可能收益并不能很亮眼。 四、回测分析
回测时间2022-01-01至2023-01-31月底换股
回测品种全A股剔除ST股、停牌股和一年以内的次新股
初始资金100万
手续费0.0007双边万二佣金单边千一印花税共千1.4即双边万7
滑点0.00123双边千1.23
最大持仓数量30只 从回测结果来看策略年化收益率为-3.55%最大回撤29.92%。虽然能够跑赢大盘指数但波动率和最大回撤偏大策略效果并不理想。
而这与我们前文的因子分析结论相一致。虽然强动量在2022年的A股市场表现一般但弱动量能够贡献很强的负收益虽然不能直接做空弱动量但如果在其他策略中过滤弱动量股票相信能够带来很大的改善。
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