量化投研平臺(tái)(招商證券績效分析系統(tǒng))（課堂PPT）

1、深圳國泰安數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司Quantitative Investment and Research Platform 量化投研平臺(tái)CHAPTER ONE概述概述本產(chǎn)品的主要價(jià)值，是為用戶在投組分析過程中，提供基礎(chǔ)的、初步的、共性的工具。http:/:3449/#產(chǎn)品的流程和每個(gè)流程對(duì)應(yīng)的功能如下：因子數(shù)據(jù)提取構(gòu)建投組股票和因子篩選投組風(fēng)險(xiǎn)和績效分析l量化因子庫說明及數(shù)據(jù)查看；l風(fēng)控因子庫說明及數(shù)據(jù)查看；l多因子選股和回測；l因子區(qū)間回測；l股票Z-score得分；l基于馬科維茨模型構(gòu)建投組；l單因子風(fēng)險(xiǎn)分析；lBarra多因子績效歸因分析；lBrison績效分析模型；l投組績效指標(biāo)。CHAPT

2、ER TWO各流程、功能介紹量化因子庫說明及查看量化因子庫主要分1010類，共計(jì)254254個(gè)因子。目前支持excel導(dǎo)數(shù)據(jù)，后續(xù)支持其他多種語言提取數(shù)據(jù)。量化因子庫的主要目的是投資決策?；久嬉蜃樱?7個(gè)）技術(shù)因子（68個(gè)）復(fù)合因子（13個(gè)）行為因子（3個(gè)）高頻因子（3個(gè)）事件因子（29個(gè)）行業(yè)因子（2個(gè)）宏觀因子（35個(gè)）市場因子（22個(gè)）衍生物因子（2個(gè)） 量化因子庫說明及查看風(fēng)控因子庫說明及查看風(fēng)控因子風(fēng)險(xiǎn)因子回報(bào)協(xié)方差矩陣股票殘差波動(dòng)率行業(yè)因子（24）風(fēng)險(xiǎn)控制因子數(shù)據(jù)庫建立在基本面多因素風(fēng)險(xiǎn)模型基礎(chǔ)上，它假設(shè)股票的收益可以由一系列公共因子和一個(gè)股票自身的殘差收益來解釋，主要功能是提供

3、度量股票波動(dòng)率及股票間協(xié)方差矩陣的有效方式。風(fēng)險(xiǎn)因子包含兩個(gè)類型：行業(yè)因子行業(yè)因子和風(fēng)格因風(fēng)格因子子。風(fēng)格因子（10）風(fēng)控因子庫說明及查看下面的案例，是34個(gè)風(fēng)控因子在2012年10月的風(fēng)險(xiǎn)因子回報(bào)。同時(shí)你還可以提取股票殘差波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)因子回報(bào)協(xié)方差矩陣。概述本產(chǎn)品的主要價(jià)值，是為用戶在投組分析過程中，提供基礎(chǔ)的、初步的、一致性的工具。http:/:3449/#產(chǎn)品的流程和每個(gè)流程對(duì)應(yīng)的功能如下：因子數(shù)據(jù)提取構(gòu)建投組股票和因子篩選投組風(fēng)險(xiǎn)和績效分析l量化因子庫說明及數(shù)據(jù)查看；l風(fēng)控因子庫說明及數(shù)據(jù)查看；l 多因子選股和回測；l 因子區(qū)間回測；l 股票Z-score得分；l基于馬科維茨模型構(gòu)建投

4、組；l單因子風(fēng)險(xiǎn)分析；lBarra多因子績效歸因分析；lBrison績效分析模型；l投組績效指標(biāo)。 因子選股頁面，可以實(shí)現(xiàn)排名選股的策略案例。即通過設(shè)定因子和各因子權(quán)重，構(gòu)造單因子或者多因子組合，得到加權(quán)后的因子值，再根據(jù)所得值排序后，根據(jù)選定的多空頭的方向和分位點(diǎn)進(jìn)行多空選股，每日進(jìn)行調(diào)倉，展示出投資組合主要的績效指標(biāo)，和累積收益率變化情況。多因子選股和回測多因子選股：根據(jù)所選指標(biāo)，構(gòu)建一個(gè)股票組合，計(jì)算回驗(yàn)區(qū)間內(nèi)股票的績效指標(biāo)。多因子選股和回測n 案例使用公司總資產(chǎn)和流動(dòng)資產(chǎn)合計(jì)2個(gè)因子，在2013071020131015期間做多因子選股回測。通過因子回測，我們能篩選出，在指定時(shí)間內(nèi)哪些因

5、子對(duì)固定股票組合是有效的。 與多因子選股類似，區(qū)間回測也是使用因子加權(quán)后的值。不同的是，多因子選股般選擇高排名組合與低排名因子組合構(gòu)造多空組合進(jìn)行套利，而區(qū)間回測則是根據(jù)因子得分將候選池分成多個(gè)區(qū)間，并計(jì)算每個(gè)區(qū)間的收益情況，在更微觀層面考察因子排名在各得分區(qū)間的收益變動(dòng)趨勢。因子區(qū)間回測因子區(qū)間回測n 案例采用公司總資產(chǎn)、總資產(chǎn)增長率、流動(dòng)資產(chǎn)合計(jì)3個(gè)因子，按照因子排名將股票分為5組進(jìn)行區(qū)間回測。因子區(qū)間回測，可以判斷所選因子進(jìn)行股票篩選的有效性。 Z-Score模型源于紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院教授、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)家愛德華阿特曼對(duì)美國破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)的觀察創(chuàng)立，用以衡量一個(gè)公司的財(cái)務(wù)健康狀況，并

6、對(duì)公司在2年內(nèi)破產(chǎn)的可能性進(jìn)行診斷與預(yù)測。股票Z-score得分股票Z-score得分n 案例計(jì)算平安銀行、民生控股和陜國投A 3支股票的Z-score得分。在投組構(gòu)建界面，用戶可以選擇選擇單只或者多只股票，設(shè)定Alpha值（初始為頁面初始日期之前一個(gè)月(22個(gè)交易日)股票的平均回報(bào)），再設(shè)定投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡等級(jí)，進(jìn)而根據(jù)馬科維茨的有效前沿理論，得出最優(yōu)投資組合的各個(gè)股票的權(quán)重?；隈R科維茨模型構(gòu)建投組基于馬科維茨模型構(gòu)建投組概述本產(chǎn)品的主要價(jià)值，是為用戶在投組分析過程中，提供基礎(chǔ)的、初步的、一致性的工具。http:/:3449/#產(chǎn)品的流程和每個(gè)流程對(duì)應(yīng)的功能如下：因子數(shù)據(jù)提取構(gòu)建投組股票和因

7、子篩選投組風(fēng)險(xiǎn)和績效分析l量化因子庫說明及數(shù)據(jù)查看；l風(fēng)控因子庫說明及數(shù)據(jù)查看；l多因子選股和回測；l因子區(qū)間回測；l股票Z-score得分；l基于馬科維茨模型構(gòu)建投組；l 單因子風(fēng)險(xiǎn)分析；l Barra多因子績效歸因分析；l Brison績效分析模型；l 投組績效指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)控制模型分為兩種。一種是從基本面多因子模型出發(fā)，假定股票的回報(bào)可以由兩部分構(gòu)成，一部分可以由因子暴露和因子回報(bào)計(jì)算得到，一部分是殘差回報(bào)，且股票間的殘差回報(bào)應(yīng)該是獨(dú)立的。另一種是基于CAPM模型，將投組的風(fēng)險(xiǎn)分為兩個(gè)部分，一是市場組合可以解釋的部分，一是殘差部分。多因子模型風(fēng)險(xiǎn)分析和基于CAPM模型的單因子風(fēng)險(xiǎn)分析多因子模

8、型風(fēng)險(xiǎn)分析和基于CAPM模型的單因子風(fēng)險(xiǎn)分析n 案例構(gòu)建由武鋼股份和東風(fēng)汽車組成的投組。對(duì)2013/9/11當(dāng)日進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，得到以上不同部分的風(fēng)險(xiǎn)值。Barra模型常被一些國外學(xué)者和投資機(jī)構(gòu)用來對(duì)投組的風(fēng)險(xiǎn)和收益進(jìn)行研究，它能將市場許多的信息進(jìn)行綜合，得出對(duì)投組產(chǎn)生影響的公共因子，然后運(yùn)用這些公共因子進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和歸因分析。本功能采用的因子包括基本面因子和行業(yè)因子，其中10個(gè)基本面因子為：交易回報(bào)因子、成長因子、相關(guān)性因子、價(jià)值因子、杠桿因子、市值因子、價(jià)波動(dòng)因子、流動(dòng)性因子、量波動(dòng)因子、動(dòng)量因子。Barra多因子績效歸因分析Barra多因子績效歸因分析n 案例是構(gòu)建由東風(fēng)汽車、中國國貿(mào)、首

9、創(chuàng)股份和上海機(jī)場組成的投組，并分析其14個(gè)因子的累計(jì)回報(bào)和收益。分析周期為2017071120140101。Brison績效分析模型Brison績效分析模型，是基于Brinson等人在1980年代發(fā)表的論文，將投資組合的收益分為超額資產(chǎn)配置收益、超額個(gè)股選擇收益、交互收益和基準(zhǔn)收益4個(gè)部分。按照績效分析時(shí)長，Brison模型分為單期模型和多期模型。運(yùn)用多期歸因分析模型，我們將提供以下4個(gè)分析框架：行業(yè)資產(chǎn)收益分析風(fēng)格資產(chǎn)配置分析個(gè)股收益分析大類資產(chǎn)績效分析Brison績效分析模型大類資產(chǎn)績效分析將投資標(biāo)的分為股票、權(quán)證、可轉(zhuǎn)債、逆回購和債券幾個(gè)大類。分析不同資產(chǎn)類型在投組中的貢獻(xiàn)比例。但是在權(quán)

10、證、可轉(zhuǎn)債、逆回購和債券層面上不再繼續(xù)細(xì)分。分析如示意圖所示：Brison績效分析模型風(fēng)格資產(chǎn)配置分析投組績效很大程度上會(huì)受到投資風(fēng)格影響。本模型將分析投組收益中有多少比例來自市場大盤、中盤、小盤和投資風(fēng)格（成長或價(jià)值）。單期風(fēng)格資產(chǎn)配置和風(fēng)格資產(chǎn)配置歷史推移如示意圖所示：Brison績效分析模型行業(yè)資產(chǎn)收益分析分析投組收益主要來自哪些行業(yè)，并計(jì)算投組在每個(gè)行業(yè)內(nèi)的超額收益率。行業(yè)資產(chǎn)收益分析如示意圖所示：Brison績效分析模型個(gè)股收益分析分析投組收益中個(gè)股的貢獻(xiàn)比例。通過個(gè)股分析，還可以提煉出一些投組運(yùn)作的規(guī)律。個(gè)股收益分析示意圖如圖一：基于個(gè)股收益分析，還能得到某只個(gè)股、行業(yè)和投組的貢獻(xiàn)

11、度比較。以招行個(gè)股貢獻(xiàn)度為例，如圖二：圖一圖二投組績效指標(biāo)n 初始權(quán)益n 期末權(quán)益n 累計(jì)盈虧n 累計(jì)收益率n 年化收益率n 年化超額收益率n 手續(xù)費(fèi)n 夏普比例n 盈利因子n 索提諾比率n Omega比率n 上側(cè)風(fēng)險(xiǎn)n 信息比率n 交易總數(shù)n 平均盈利n 平均盈利率n 連續(xù)盈利的交易次數(shù)n 連續(xù)虧損的交易次數(shù)n 最大回撤n 最大回撤時(shí)間n 最大回撤結(jié)束時(shí)間n 盈利交易次數(shù)n 勝率n 總盈利n 平均盈利n 平均盈利率n 虧損交易次數(shù)n 虧損率n 總虧損n 平均虧損n 平均虧損率投組績效指標(biāo)計(jì)算結(jié)果示意圖如下所示：投組績效指標(biāo)以權(quán)益曲線為例，將交易績效指標(biāo)繪制圖表示意圖如下功能模塊功能模塊1818已在已在V1.0V1.0全部開發(fā)和測試工作將于全部開發(fā)和測試工作將于5 5月下旬完成；月下旬完成；V2.0V2.0版本已規(guī)劃以下新增和改進(jìn)功能：版本已規(guī)劃以下新增和改進(jìn)功能：改進(jìn)因子數(shù)據(jù)提取，增加其他格式的因子數(shù)據(jù)導(dǎo)出；（目前僅支持excel導(dǎo)出）改進(jìn)Barra多因