基于数库行业的特质波动率策略

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1、引言BARRA 风险模型可以根据历史价格推算出不同因素对于股票价格变动产生的不同影响，是业界的标准模型。在 BARRA 风险模型中，波动率因子是一类对股价有显著影响的因子。实证研究也表明，波动率较低的股票可以获得超过市场平均回报的收入。传统的计算方法中，波动率是通过计算股票历史收益率的标准差而得到。然而，学术界通过对 Fama-French 模型的研究表明，股票收益率可以显著的被某些因子所解释。因此，通过股票收益率直接计算得到的波动率包含有市场、或者其它因子的成分，并不能真实的解释该股票的波动情况。该报告基于 Fama-French 三因子模型，并结合数库行业分类创新的提出了新的因子模型，并利用因子模型计算股票的特质收益率，从而构建基于特质波动率因子的策略。2、改进 Fama-French 模型Fama和French为解释股票收益率，提出三因子模型，因子分别是：股票市场总体回报（beta），小股票超额回报（small minus big）以及价值超额回报（high minus low）。该报告创新的提出一个改进的因子模型：其中，r 代表股票收益率，IND 代表所在数库一级行业收益率，SMB 代表流通市值对数值，HML 代表相对市净率，Ivol 代表股票特质波动率，T 代表观测期时间范围。相比 Fama-French 模型，改进模型中采用了股票所在行业收益率，比采用市场收益率解释性更强；采取相对市净率，消除了不同行业不同估值的特征，可比性更强。同时，在计算股票特质波动率的时候，会分行业计算，无论从市值角度还是估值角度，都可以消除不同行业特征的影响，使得计算结果可比性更强。3、特质波动率策略（1） 每个月第一个交易日换仓，剔除停盘、ST、*ST 和上市不满 60 个交易日的股票；（2） 按照数库一级行业分类分别计算每只股票的特质波动率，观察期时间窗口为 40 个交易日；（3） 根据股票的特质波动率从小到大排序，选取前五分之一构建投资组合；（4） 回测时间 2010 年 1 月 4 日至 2016 年 8 月 1 日，利用日度数据对选股策略进行精细回测，券商手续费千分之一，印花税千分之一，滑点千分之 2.5。换仓日买入股票开盘涨停或停盘无法买入，直到持仓期内可以买入时候再买入；换仓日卖出股票开盘跌停或停盘无法卖出，直到可以卖出时再卖出。4、结合其它因子增强策略在特质波动率策略的基础上，结合其它因子以增强策略5、结合择时模型结合数库量化部另一篇策略《基于隐马尔科夫的择时模型》，对大盘进行择时：当模型发出空仓信号时策略平仓，当模型发出买入信号时根据策略持仓重新买入。6、特质波动率因子风险分析分析特质波动率因子与市值、动量以及估值的关联性，通过计算每期策略持仓股票特征与大盘进行比较，结果如下表7、策略资金规模分析以结合其它因子的特质波动率策略为可交易策略，平均每月持仓股票 9.42 只。以股票最近20 日成交量的百分之一视为其最大可容纳资金，计算每期策略的资金容量欢迎加入本站公开兴趣群量化投资群兴趣范围包括：量化投资，算法交易，金融建模，统计套利等等QQ群 517910091

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关键词：波动率 FRENCH 股票收益率 三因子模型 行业收益率 行业