汇聚财智共享成长

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以正合，以奇胜—— 量化方法在投资中的作用


目录一、量化投资一、量化投资

二、宏观环境的量化

三、市场面的量化

四、行业和风格的量化

五、量化选股


量化分析可以做哪些事

一、量化投资

宏观研究

传统主动投资传统主动投资

策略研究

行业和风格配置

研究员选股

复杂非参数神经网络

宏观量化研究

一般量化研究一般量化研究

技术分析 / 动量分析

基于景气 / 动量的配置

量化选股

优化模型

舆情舆情

我们的特点我们的特点

各种预警指标各种预警指标

趋势和上升指数趋势和上升指数

因子模型和事件驱动因子模型和事件驱动

优化模型优化模型


目录一、量化投资

二、宏观环境的量化二、宏观环境的量化



五、量化选股


宏观指标可以量化么？

不显著？


资料来源： Wind, 长江证券研究部资料来源： Wind, 长江证券研究部

图 1 ：上证综合指数与 M1 关系图图 1 ：上证综合指数与 M1 关系图

　 M1

Beta 0.0768

T 0.6370

R-Square 0.0025

表 1 ：回归结果表 1 ：回归结果



宏观指标可以量化么？

都不显著么？


表 2 ：宏观经济变量与上证综指回归结果表 2 ：宏观经济变量与上证综指回归结果

Beta TR-

squareBeta T

R-Square

M1 0.0768 0.6370 0.0025 固定资产投资 0.0012 0.0154 0.0000

M1 与 M2 的剪刀差 -0.1426 -0.8845 0.0048 CPI -0.3823 -1.4085 0.0122

居民储蓄 / M2 0.0311 0.1901 0.0002 外汇储备 -0.0303 -0.6405 0.0025

工业增加值 0.0636 0.3378 0.0007 美元兑人民币汇率 2.1055 0.9332 0.0054

原材料库存 0.1130 0.6660 0.0083 新订单 0.0583 0.7624 0.0108

用电量 -0.0068 -0.0519 0.0000 进出口额 -0.0601 -1.5537 0.0148

发电量 -0.1094 -1.2623 0.0098 出口额 -0.0468 -1.2090 0.0090



宏观指标的状态？

状态比数值更重要？


图 2 ：宏观经济变量与上证综指回归结果图 2 ：宏观经济变量与上证综指回归结果




图 1 ：上证综合指数与 M1 关系图图 1 ：上证综合指数与 M1 关系图


从状态的角度再看 M1 和上证指数


表 2 ： M1 状态变量与上证综指收益率回归结果表 2 ： M1 状态变量与上证综指收益率回归结果


样本区间 1995 年 12 月 -2010 年 09 月

周期短期（ 3 个月）

中期（ 5 个月）

长期（ 9 个月）

回归系数3.6529（ 2.793

5 ）

4.0671（ 3.127

1 ）4.6261

（ 3.5914 ）R-

square0.0432 0.0535 0.0694



与其看数值，不如看状态

多数情况下，同一个宏观变量，短期、中期、长期对股市的影响不是一致的

重要变量

生产：用电量

投资：固定资产投资

消费： CPI

对外贸易：外汇储备



除了宏观经济指标，还有什么？ —— 舆情指标

读取各大财经网站文章通过文本识别，判断文章多空倾向汇总得到市场整体多空情绪


Web 数据源

Web 数据抓取程序

编码转换程序

初级数据库

证券词库

语义词库

语法库

识别程序

信息分类统计总结

舆情指标

图 3 ：舆情程序示意图图 3 ：舆情程序示意图

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部


除了宏观经济指标，还有什么？ —— 舆情指标

长期来看，舆情是很好的说明市场状态的指标


图 4 ：舆情指标和上证指数图 4 ：舆情指标和上证指数





三、市场面的量化三、市场面的量化


五、量化选股


最常用的市场面量化 —— 技术指标

默认参数一般非最优横向参数敏感纵向参数敏感


图 5 ：单根日均线横向敏感性分析图 5 ：单根日均线横向敏感性分析


指标常规参数全局最优 2000-2005

2006-2010

均值 0.0594% 0.0848% 0.1363% 0.0059%

标准差 1.1726% 1.1808% 1.4699% 0.8411%

超额收益均值 0.0202% 0.0457% 0.0403% 0.0099%

超额收益标准差 1.2822% 1.2602% 1.5320% 1.0824%

最佳均线 20 96 36 87

表 3 ：单根日均线纵向敏感性分析表 3 ：单根日均线纵向敏感性分析



趋势跟踪——个股趋势识别

趋势跟踪的理念

趋势识别的核心

主趋势的识别

扰动的过滤

三、市场面的量化图 6 ：个体趋势识别图 6 ：个体趋势识别

资料来源：长江证券研究部资料来源：长江证券研究部

开始

读取股票价格数据

产生短期均线序列

识别极点

过滤微小波动

产生滤波后的均线

识别高低点

进行策略判断•高低点比较策略•高低点突破策略•大波段保护策略•长均线保护策略

判断是否上升趋势

结束


从个体趋势到上升指数

处于上升趋势的股票比例

平滑且很少滞后的指标


图 8 ： 2010 年上升指数与上证综指图 8 ： 2010 年上升指数与上证综指

资料来源： Wind资讯长江证券研究部资料来源： Wind资讯长江证券研究部

图 7 ： 2009 年上升指数与上证综指图 7 ： 2009 年上升指数与上证综指

资料来源： Wind资讯，长江证券研究部资料来源： Wind资讯，长江证券研究部


上升指数的优点——对比 N 日均线向上的股票比例


图 10 ： 20 日均线向上的比例与上升指数图 10 ： 20 日均线向上的比例与上升指数


图 9 ：上涨家数与上升指数图 9 ：上涨家数与上升指数

图 11 ： 60 日均线向上的比例与上升指数图 11 ： 60 日均线向上的比例与上升指数

1500

2000

2500

3000

3500

4000

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

09-1 09-2 09-3 09-4 09-5 09-6 09-7 09-8 09-9 09-10 09-11 09-12 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5

上证综指

60日均线向上比例

上升指数 1500

2000

2500

3000

3500

4000

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

09-1 09-2 09-3 09-4 09-5 09-6 09-7 09-8 09-9 09-10 09-11 09-12 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5

上证综指

60日均线向上比例

上升指数


能不能不要老说右侧？

舆情指标、趋势跟踪是典型的右侧指标

左侧会不会有指标呢？

波动率

基金分歧

行业分歧度

股指期货多空仓单

A50 中国基金的卖空盘



波动率与收益率

国内市场没有 VIX 历史波动率和未来收益率也有反向关系


图 12 ：波动率与收益率对照图图 12 ：波动率与收益率对照图




图 13 ：基金分歧与市场走势图 13 ：基金分歧与市场走势


基金分歧

基金的分歧比仓位更重要对于基金主导的变盘很有效



图 14 ：行业分歧与市场走势图 14 ：行业分歧与市场走势


行业分歧

行业分歧度达到一定程度，市场往往会下跌行业走势非常散乱说明市场是没有模式、没有热点



图 15 ：多空仓单与市场走势图 15 ：多空仓单与市场走势


股指期货多空仓单

中金所披露的前 20 大期货公司的多单量、空单量轧差合计的净持仓数净持仓的增减和大盘的涨跌有一定的相关性，而且可能会有领先作用



图 16 ： A50 ETF卖空比例图 16 ： A50 ETF卖空比例


香港安硕 A50ETF

“卖空金额 / 总成交额”可以作为香港投资者看空 A 股的一个指标这一比例高过 20% 的时候，大部分都对应着未来几天之内的大幅下跌！





四、行业和风格的量化四、行业和风格的量化

五、量化选股





图 17 ：钢铁行业景气指数与行业股价表现图 17 ：钢铁行业景气指数与行业股价表现


均值标准差 t 值预测超额收益 >0 （ 50

次） 0.0197 0.0514 2.7078

预测超额收益 <0 （ 37次） -0.0211 0.0439 -2.8791

表 4 ：不同行业景气指数下行业超额收益表现表 4 ：不同行业景气指数下行业超额收益表现

钢铁行业景气指数

对于超额收益有一定的预测作用研究员和基金经理都看重的指标会自我实现



图 18 ：煤炭行业景气指数与行业股价表现图 18 ：煤炭行业景气指数与行业股价表现


均值标准差 t 值预测超额收益 >0 （ 37

次） 0.0465 0.0643 4.3949

预测超额收益 <0 （ 30次） -0.0435 0.0559 -4.2666

表 5 ：不同行业景气指数下行业超额收益表现表 5 ：不同行业景气指数下行业超额收益表现

煤炭行业景气指数

类似的角度也可以构建煤炭行业景气指数



图 19 ：中证 500/ 中证 100相对趋势图 19 ：中证 500/ 中证 100相对趋势


图 20 ：医药 /采掘相对趋势图 20 ：医药 /采掘相对趋势

选择强势行业和风格

识别相对趋势，趋势跟踪






五、量化选股五、量化选股


五、量化选股量化选股 VS 研究员选股

基本面选股

量化：财务指标、估值指标

研究员：财务分析，调研信息

技术面选股

参数的问题无法回避

大量数据处理：量化选股的优势


三因子模型

方法市场因子（沪深 300 ），大小盘因子，高低市净率因子估计每个因子的 Beta 根据打分选取最靠前的 N 只股票

五、量化选股

图 21 ：三因子选股模型表现图 21 ：三因子选股模型表现


图 22 ：三因子选股模型累计超额收益倍数图 22 ：三因子选股模型累计超额收益倍数


事件驱动型投资机会

盈利超预期股票的超额收益

限售股解禁前后的超额收益

高分红送转股票的超额收益

发布异常交易公告股票的超额收益

调出指数成分股票的超额收益

五、量化选股


俞文冰， CFA ，同济大学数学系统计学专业本科，上海财经大学统计学研究生，曾在中海基金负责产品设计，风险控制和金融工程研究工作，目前长江证券研究所担任金融工程研究员。曾获得深交所第八届会员单位与基金公司研究成果评选投资策略类二等奖。

分析师介绍

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长江证券金融工程部Tel: 8621 6875 1782

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