1. Резюме
В предыдущих статьях серии моделей Барра мы построили фактор размера, бета-фактор, фактор импульса и фактор остаточной волатильности и соответственно создали соответствующие однофакторные стратегии.В этой статье далее строится фактор нелинейного размера в этой серии. По результатам ретроспективного тестирования с 2022 года эта стратегия достигла годовой нормы прибыли более 47%, что значительно опережает рынок.
2. Теория моделей
Метод расчета фактора нелинейного размера модели Барра заключается в следующем:
Фактор нелинейного размера — это нелинейный фактор, измеряющий акции средней капитализации . Во-первых, фактор NLSIZE получается путем кубирования на основе предыдущего фактора Размера, а затем выполняется регрессия с коэффициентом Размера для получения остатка, и выполняется ряд факторной обработки.
3. Факторный анализ
Используйте alphalens для анализа фактора нелинейного размера (2022 г. — 18 февраля 2023 г.).
Основываясь на приведенном выше анализе доходов, наибольшая группа значений факторов дает положительную доходность, в то время как наименьшая группа значений факторов дает отрицательную доходность, а положительные доходы намного превышают отрицательные; при трех частотах ребалансировки разница в годовой альфа-доходности не имеет значения, в то время как бета-отдача уменьшается по мере увеличения цикла ребалансировки.
Из анализа информационного коэффициента следует, что 21-дневный цикл ребалансировки имеет более высокое среднее значение IC и более низкое стандартное отклонение IC , а среднее значение IC больше 0,05, что указывает на то, что этот фактор обладает сильной способностью выбора акций; дальнейший расчет IR (среднее значение IC/стандартное отклонение IC) равно 0,57 и больше 0,5, что указывает на то, что способность получать избыточную прибыль в рамках 21-дневного цикла ребалансировки относительно стабильна.
График дохода группировки показывает, что фактор нелинейного размера имеет хорошую монотонность и монотонно возрастает , что согласуется с предыдущим анализом.Ожидается, что однофакторная стратегия, основанная на факторе нелинейного размера, будет иметь хорошую положительную доходность.
4. Анализ истории
Время тестирования: с 01.01.2022 по 18.02.2023 (обмен акциями в конце месяца)
Тестовые виды: все акции A (за исключением акций ST, приостановленных акций и субновых акций в течение одного года)
Начальный капитал: 1 млн.
Плата за обработку: 0,0007 (двусторонняя комиссия 10 000 + односторонняя 1 000 гербового сбора, всего 1,4 тысячи, то есть двусторонняя 10 000 7)
Проскальзывание: 0,00123 (две стороны 1,23 тыс.)
Максимальное количество позиций: 30
В период ретроспективного тестирования стратегия фактора нелинейного размера достигла годовой доходности 47,29%, максимальной просадки 16,91% и коэффициента Шарпа 1,66.
Однако, сравнивая стратегию фактора размера, можно обнаружить, что тенденции доходов этих двух компаний относительно постоянны. При дальнейшем рассмотрении позиций двух стратегий обнаруживается, что большинство позиций двух стратегий совпадают. Причину можно увидеть из определения фактора нелинейного размера:
Исходное уравнение регрессии: NLSIZE factor*3=A+B*NLSIZE factor+ε . ε — остаток, то есть ε=коэффициент NLSIZE*3-AB*коэффициент NLSIZE, когда коэффициент NLSIZE особенно велик или очень мал, ε положителен, а когда коэффициент NLSIZE находится в середине, ε отрицателен, поэтому Фактор нелинейного размера можно рассматривать как фактор средней капитализации.
Таким образом, естественно, фактор нелинейного размера, как положительный фактор, оказывается акциями с большой и малой рыночной капитализацией, а также акциями с короткой рыночной капитализацией.
Выше исходный код стратегии этого выпуска был предоставлен сообществу Nuggets Quantitative, и вы можете получить его самостоятельно по ссылке ниже.
Портал: https://bbs.myquant.cn/thread/3381
Ссылки по этому вопросу:
1. Китайская модель акций Barra (CNE5) — MSCI — MSCI
Ссылка: https://www.docin.com/p-1377763566.html
2. Исикава правильно понимает чисто факторную модель Барры.
Ссылка: https://zhuanlan.zhihu.com/p/38280638
3. Предварительное исследование модели Founder Securities по модели Барра, анализ стиля рынка А-акций.
4. Мысли BOC Securities о модели акций CNE5 компании Barra в Китае
5. Количественные инвестиционные ноты серии Barra
Ссылка: https://zhuanlan.zhihu.com/p/68110181
6. Понимание фактора нелинейной рыночной стоимости NLSIZE/MIDCAP
Ссылка: https://zhuanlan.zhihu.com/p/150310851?from_voters_page=true