动态情景多因子Alpha模型-东方证券-20160525

由qxiao创建，最终由qxiao更新于2022-08-31 01:49 被浏览 198 用户

研究结论

传统多因子Alpha模型大多是在全市场范围内对股票一视同仁地进行打分评价，忽视了个股之间的基本面情况差异和选股因子在不同风格股票池里的适用性，能够捕捉不同股票之间差异性的动态情景模型(Dynamic Contextual Alpha Model)应运而生, 并且在海外市场获得了优异的业绩。

本文借鉴了国外同行的先进经验，并根据中国A股市场作出了相应调整，将全市场的股票按照规模、估值、成长、盈利能力和流动性水平进行了划分，并且在不同的股票类型中采取最优的因子权重配置方式，构建了一套动态情景alpha模型。

实证检验表明，动态情景alpha模型能够更加精确地捕捉横截面股票定价信息，并且大幅提升了模型对市场风格剧烈切换的适应能力，动态情景alpha模型的月度Rank IC高达12%，IC_IR高达1.64。

根据该动态情景模型构建的中证500指数增强策略和模拟对冲组合在超额收益和稳定性方面都大幅战胜传统alpha模型，月度调仓增强组合的年化收益率为39%，信息比率高达4.06，月度胜率高达88%。对冲组合的年化收益率为24%，夏普比率超过4。

动态情景alpha策略在2016年表现优异，截至2016年3月31日，中证500增强组合超额收益率5.83%，对冲组合收益率7.68%，最大回撤仅1.23%。

风险提示

研究成果基于历史数据，如未来市场结构发生重大变化，部分规律可能失效