滬深股票量化投資策略研究

潘益峰

[摘要]隨著計算機技術的發展，量化投資作為現代數學理論和金融數據結合一種新興投資方法，在投資領域收到越來越多的重視和認可。量化投資最重要的部分在于如何制定合理的選股策略，一個好的選股策略能幫助投資者在牛熊市以穩定的收益率盈利。

[關鍵詞]滬深股市 量化投資 模型策略

一、量化投資的意義

量化投資在中國只是剛起步階段，但在其它的發達國家量化投資已然相當成熟。量化投資是將基本面和技術兩方面分析相結合，在分析基本面中加入定量化，可以滿足投資人選股及擇時的需求。這種能夠結合人們主觀判斷意識和客觀數據邏輯的投資方法，一方面可以避免人們的主觀性，另一方面可以迅速并準確地篩選市場中龐大的數據，極具優勢。

在量化投資興起以前，在市場占主要位置的是市場有效理論。投資人們認為有效市場狀態下，價格充分反映信息，人們不能獲取超額利潤，投資是比較被動的。量化投資是將被動變為主動，通過選出優秀股票從而獲取利潤。大量事實證明，量化投資是可以讓投資人獲得超過市場平均水平的超額利潤的。隨著中國股市的快速發展及上市公司數量越來越多，研究股票價值的復雜度和難度也越來越難，投資人依靠基金管理人的能力獲取收益的被動方式遇到了瓶頸。然而，隨著金融市場漸漸變得成熟起來，更加先進的投資手段呼之欲出，量化投資就應運而生了。

從本質上來說，股票價格的波動取決于供求關系的影響，因此理解股市中股票的供求能夠節省投資人更多的時間。在中國股市的熊市里，會有泥沙俱下的情況，白馬股、優質公司往往會隨著大盤和其它個股一起往下跌，而極少優質股票會走出獨立大盤的走勢。而在中國股市的牛市里，不管是優質股票還是沒有業績甚至虧損公司，都可以收到資金的青睞隨著大盤一起往上漲，投資人只需要耐心持股就能夠獲得非常客觀的收益，不需要過多研究公司的基本面和股票走勢的技術面。一般來說，運營良好且具有合理估值的、供求關系良好的公司是不錯的投資標的，有希望在將來獲取股價漲幅的收益。

根據中國的金融市場及投資人越來越高的要求，量化投資在未來必然會成為中國投資人的重點關注對象。由此可見，不管是從理論方面亦或是實際方面，研究量化投資策略的實證性都是有很高的價值及意義的。

二、滬深股市的量化投資策略理論基礎

（一）多因子基礎理論

多因子量化選股模型相對單因子模型來說比較特殊，簡單說明就是考慮的因子數量從單個變為多個，運用計算機系統進行處理和分析再建立出最優的選股模型。多因子模型要比單因子模型更好用的原因是，單個因子可能會在市場的大環境下偏離其正常表現，使其作用效果出現偏差，而個多因子共同發揮作用，在復雜的股票市場中能穩定得反映出市場走向，很好的避免單因子選股帶來的風險。

量化投資組合有兩種建立方式：一是規則，通過遵循資本市場交易規則等對其交易標的進行投資；二是采用計算機編程來構建投資組合模型，利用歷史數據分析處理得到風險最低的股票組合。

多因子量化模型有很多的衍化模型，但其根本可以分成三大類：資本資產定價模型、套利定價模型和Fama-French的三因素模型。學者們和投資者在基本模型的基礎上，為找到更有效的能夠解釋市場行為的有效因子，新的因子也不斷出現在多因子模型之中。

（）CAPM模型

資本資產定價模型是建立在馬科維茨模型基礎上的，馬科維茨模型的假設自然包括：

收益率為正態分布；收益率的方差或標準差為投資風險；期望收益率和風險兩項影響投資決策；期望財富能夠持續增長，財富分別同效用和收益率成函數關系。

CAPM模型公式：

r_i——是第i種證券的預期收益率；r_f——是無風險回報率，；r_m——是股票組合的預期收益率；β_i——是證券的Beta系數，是一個用來評估資產系統風險的工具，它作為度量某項資產安全性的指針，能夠反映市場對股票價格的影響，能夠通過系數大小反映波動大小。

CAPM模型認為：①資產存在風險和收益，用表示無風險資產的收益，用表示市場風險補償，表示系統風險的大小。②由于非系統性的風險可以規避，于是只需要補償系統風險。③要想獲得更高回報，投資高風險的股票。

（三）APT模型理論策略

因為CAPM模型的假設條件太苛刻，在投資中比較受限制，后來投資者們發掘另一個方法一套利定價理論。該模型中，資產收益率可以用多個因子來解釋：

r_f——是無風險收益率率；p_j——是包含j種因素的列向量；b_ij——是因素j對收益率的靈敏度。

與CAPM模型相比，APT模型的優點在于：①該模型用一個效用函數來代替，不需要假設投資者的預期；②投資者的預期可以不一樣，不需要假設期望收益率的概率分布；③不用根據市場來評價模型。

（四）Fama-French三因子模型

Fama和French對美國股票市場上能夠決定股票回報率的各個因素進行分析，研究后發現，股票市場的Beta值無法解釋不同股票有不同的回報率，反觀，上市公司的市值、賬面市值比和市盈率卻能解釋超額收益，他們提出了著名的Fama-French三因子模型。其收益率公式為：

SMB（samll Minus Big）——市值因子；HML（High Minus Low）——賬面市值比因子；s_i、β_i、h_i——是三個因子的系數；E（r_m）——是市場組合的期望收益率；r_f——是無風險收益率。

三因子模型加強了模型的解釋力度，對該模型進行實證檢驗后，得出的結論是CAPM模型雖然沒法很好解釋個股收益率，但通過Fama-French三因子模型就可以解釋得通股票組合的收益率。

三、建立選股模型和選股

（一）對因子排序并賦予分值

因子經過篩選后，選出L個因子，對任意一個期間，依據股票在各個不同因子值的情況，對各只股票進行打分排列。收益率的大小和因子值成正比，排列后的個股成小到大的順序，股票的得分值為i（i=1，2，…N）；若某個因子值越小，收益率越小，那么排序后因子的個股得分值為Q+1-i（i=1，2，…N）。最后對所有L個因子進行處理，得到矩陣。

（二）股票在全部因子下的得分均值

求股票在第時期的因子得分值，求的所有時期的因子得分值后取其平均值。

（三）按分值高低選出特殊個股

完成以上操作就可以進行選股了，選出每個t年度分值排名前20%，40%，60%，80%，100%名的組合和分值排名后20%，40%，60%，80%，100%名的組合。

（四）既然無法規避系統性風險，但可以通過組合投資來分散和降低非系統性風險。將選股的個數控制在20-30之間，因為太多股票會增加交易費用、傭金等不良效果，太少則起不到分散風險的作用。

（五）模型實證

數據選取：選取截止2017年11月30日所有A股市場的股票作為考察樣本，共2807只股票。后續需要對樣本股票進行回測和檢驗，選取從2003年10月到2017年11月共14年的數據。回測期為2003年10月到2012年11月9個年度，在此期間進行有效性檢驗和因子間相關性檢驗，從而篩選出有效因子。檢測期為2012年10月到2017年11月共5個年度，對選股模型進行檢驗，期望達到的目標是：用有效因子構成的選股模型選出的個股具有明顯的高收益率優勢，可以較大概率戰勝市場。一開始選用了24個備選因子。對有效因子進行分析，可發現高管薪酬因子都與下一期個股的收益率顯著負相關，表明了上市公司高管薪酬過高對盈利不理，根據經濟學的原理可以看出過高的薪酬會導致一些內在的問題出現，例如公司的高級管理人員過度在意自己的收入，而忽略的對公司經營情況的管理，也導致吃著公司的高薪水卻不干活的現象出現。

而資本結構因子中現金比率也與收益率負相關，說明了上市公司擁有過多現金流表示了公司自己利用率不高，有閑置資金導致其股票收益率低，因此需要合理分配現金流。

盈利能力因子的凈資產收益率、銷售凈利率與股票收益率的相關性是正的，只要企業能賺錢，股票的收益率自然就高。

市凈率越高，說明投資者對公司越認可，也就是說投資者可以預測公司的資產情況比較好，有較好的未來收益；相反的，市銷率低的話，企業有更大的發展潛力。

量比和區間換手率是技術指標因子，與收益率顯著負相關，表示股票在市場上被頻繁交易，這種情況一般是投機者為了賺錢導致。

四、結論

通過滬深市場上的股票對影響股票價格的因子進行研究分析，在基礎理論的支持下，運用數量化的方法將每個因子輸入計算機系統，對每個因子進行有效性檢驗，得出因子是否能夠顯著影響股價，對第一步篩選出的因子進行去冗，找出那些相似因子中最能影響股價的一個，排除掉冗余的，篩選出第二步的有效因子，再建立百分比模型和數量型模型，對模型收益率進行對比，得到數量型模型的選股更優質，也就是選出的股票能夠獲得較高的收益，從而得到建立簡單的多因子數量型模型是比較穩健也有較好的市場表現。