一种学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法技术

本发明专利技术请求保护一种基于学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法，解决了在不同市场情景相对应的优选策略选择和资产配置问题；本发明专利技术提出如下科学假设、证明和实施方案：1)在股市量化投资中，存在两种不同的优选策略：学习型竞争策略(L‑策略),和差异化竞争策略(D‑策略)；2)在群体快速成长环境中(如“牛市”)，L‑策略占优；3)在群体低迷成长或下滑环境中(如“熊市”)，D‑策略占优；4)在不成熟市场中，L‑策略较D‑策略具有比较优势。本发明专利技术技术方案产生的动态资产组合，尽管市场动荡，风险中性投资组合累计增长率仍达100倍以上；本发明专利技术对于长效投资资金管理具有重要的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法
本专利技术属于金融工程、资产管理、基金管理、量化投资分析、股市分析等应用领域；具体涉及一种针对市场状态而作出相应竞争策略选择的量化投资分析方法。
技术介绍
任何量化分析模型管理的资产规模和有效性都是有限的，因此股市投资分析模型的需求也必然是多样的。市场中运用模型分析的投资者多了，投资理性和市场效率也会相应增加(Lee和So,2017)。理性投资者的“事前”期望投资功效，是投资决策时对可获取数据、信息的综合描述，而投资功效的“事后”检验指标一般是务实的收益率。因此，我们有理由假设，投资理性应充分包含与收益率相关的变量或因子，涉及价值、动量、成长、规模、和分析师预测等多类别因子。我们根据以下有效因子检验标准，以沪深A股2006-2015年数据为样本，选择总市值、市盈率、市净率、市现率、三个月动量、净利润、一致预测每股收益、净资产收益率八个指标作为有效因子。这些有效因子检验标准包含三个方面：(1)单因子优势组合高于市场基准的超额收益率，在95％置信水平下显著为正；(2)单因子优势组合跑赢市场基准的频率不低于60％；(3)单因子分组组合序数与相应本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法，其特征在于，在量化投资分析中，针对牛市或熊市市场情景，按对应的优选逻辑进行资产配置；具体包括：在群体快速成长环境中即市场表现判断为“牛市”，则选择学习型竞争策略L‑策略进行资产配置；在群体低迷成长或下滑环境中即市场表现判断为“熊市”，选择差异化竞争策略D‑策略进行资产配置；在不成熟市场中，如果市场情景不确定，选择选择L‑策略进行资产配置，L‑策略指的是通过减小参照差的改进策略；D‑策略指的是通过增大参照差的改进策略；所述参照差定义为：假设公司Uj以Ub为参照，则参照差定义为Ub的自评值与Uj对Ub评价值的差距，优选逻辑分别是：L‑策略最大化被动...

【技术特征摘要】
1.一种学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法，其特征在于，在量化投资分析中，针对牛市或熊市市场情景，按对应的优选逻辑进行资产配置；具体包括：在群体快速成长环境中即市场表现判断为“牛市”，则选择学习型竞争策略L-策略进行资产配置；在群体低迷成长或下滑环境中即市场表现判断为“熊市”，选择差异化竞争策略D-策略进行资产配置；在不成熟市场中，如果市场情景不确定，选择选择L-策略进行资产配置，L-策略指的是通过减小参照差的改进策略；D-策略指的是通过增大参照差的改进策略；所述参照差定义为：假设公司Uj以Ub为参照，则参照差定义为Ub的自评值与Uj对Ub评价值的差距，优选逻辑分别是：L-策略最大化被动他评值，同时最大化主动评他值；D-策略最大化被动他评值，同时最小化主动评他值。2.根据权利要求1所述的学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法，其特征在于，所述按对应的优选逻辑进行资产配置前还包括以下步骤：步骤一：确定有效因子并规范化；所述有效因子是与收益率显著相关、因子回报显著的因子，同时符合因子优势组合标准、单因子优势组合跑赢市场基准、单因子分组组合序数与相应组合的年化收益率为强相关的股票特征因子为有效因子；步骤二：计算含负数变量的最大化自我评价标准及衍生的评他值与他评值；步骤三：计算L-策略和D-策略优势指数；L-策略优势指数：按照最大化评他值且最大化他评值的优化方向，分行业按月计算各上市公司的L-策略优势指数；D-策略优势指数：按照最小化评他值且最大化他评值的优化方向，分行业按月计算各上市公司的D-策略优势指数。3.根据权利要求2所述的一种学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法，其特征在于，所述有效因子满足的条件包括以下规则：(1)单因子优势组合高于市场基准的超额收益率，在95％置信水平下显著为正；(2)单因子优势组合跑赢市场基准的频率不低于60％；(3)单因子分组组合序数与相应组合的年化收益率为强相关，正相关则相关系数大于0.6，负相关则小于-0.6。4.根据权利要求3所述的一种学习型与差异化竞争选择的量化投资分析方法，其特征在于，所述有效因子确定过程如下：1)分组计算单因子组合月收益率，确定单因子优势组合；2)显著性检验，将各组单因子组合分别与市场基准做配对样本t检验，在95％的置信水平下检验该因子组合月超额收益率是否显著为正；3)超越频率检验。计算该因子优势组合超越市场基准的频率或跑赢概率；4)相关性检验。计算每月五组因子组合序数与因子回报排名的相关系数并判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄东宾，李富伟，王琳琳，汪涌，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50