【摘 要】
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如何提升多因子模型对超额收益的经济解释同时兼顾实际的投资效果一直是资产定价和投资学研究领域的热点和棘手问题之一.在因子的提取问题上,大部分实证研究局限在改变或替换因子上.将机器学习中的K-NN最临近点算法应用到因子提取之中,不仅提升了多因子模型的经济解释能力,而且保证了较好的实证结果的统计性质,进而据此给出了一个量化选股策略.通过选取沪深300指数全部股票从2014年至2019年的相关数据进行实证分析,并使用2020年1月至9月的数据进行了外推及效果验证.实证结果表明,给出的因子提取方法具备更好的统计检验
【机 构】
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中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190;中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190;中国科学院大学经济与管理学院,北京100190
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如何提升多因子模型对超额收益的经济解释同时兼顾实际的投资效果一直是资产定价和投资学研究领域的热点和棘手问题之一.在因子的提取问题上,大部分实证研究局限在改变或替换因子上.将机器学习中的K-NN最临近点算法应用到因子提取之中,不仅提升了多因子模型的经济解释能力,而且保证了较好的实证结果的统计性质,进而据此给出了一个量化选股策略.通过选取沪深300指数全部股票从2014年至2019年的相关数据进行实证分析,并使用2020年1月至9月的数据进行了外推及效果验证.实证结果表明,给出的因子提取方法具备更好的统计检验效果且能得到更高的累计收益,并且量化选股策略具有更优秀的收益风险表现.
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