HIST 模型:基于 SAM 产业链的策略研究及因子挖掘

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核心观点

• 本文将公司主营产品分项为预定义概念的 HIST 模型作为实验组，每只股票可对应多个预定义概念; 将行业分类作为预定义概念的 HIST 模型作为对照组，每只股票只对应一个预定义概念。在实测时加 入了预定义概念 point-in-time 的操作逻辑。
  

• 实证表明，以主营产品分项为预定义概念的 HIST 模型，能获得 13.48% 的超额收益(相对于沪深 300 基准)，且比对照组的超额收益高出近 3.94%。
  

• 将 HIST 模型输出当作因子，进行了常规的因子测试。具体因子包括:综合因子 [ 模型最终的预测值 pred ] 、预定义概念信息因子 [ 来自预定义概念的共有信息 pred_es ]、隐含概念信息因子 [ 来自隐含概 念的共有信息 pred_is ]、股票特质信息因子 [ 股票自身特有的特质信息 pred_indi ]。
  

• 上述因子在市值行业中性化后，因子有效性有所降低，但稳定性得到很大提升;对于综合因子 pred， 长期持仓的因子有效性优于短期持仓的因子有效性，而且有效性衰减很慢，甚至不降反增，说明 HIST 模型能较好捕捉股票的长期变动趋势;股票特质信息因子在短期持仓下表现更优，而预定义概念因子、 隐含概念因子在长期持仓下表现更优。
  

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关键词：策略研究 hist 产业链 SAM IST