什么是α收益:一揽子可以自定义低估同质化并且有波动的股票,不断买入更便宜的,卖出更贵的,从而获得的收益。例如:几个跟着沪深300的ETF,你发现手中持有的沪深300ETF溢价2%了,而市场上同时存在一个折价1%的ETF,那么就卖出溢价高的沪深300ETF,去买折价的,这样虽然始终持有沪深300ETF,但获得了超越沪深300指数本身的收益,就是α收益。解释一下同质化:明显所有的沪深300ETF是同质化的,也可以认为最小市值20个股票是同质化的,所有银行股是同质化的,分级A是同质化的。下文中有解释自定义低估。

什么是β收益基本面本身上涨是β收益。例如,自定义最小市值的10个股票为一个指数,这些最小市值从5亿涨到20亿,这就是β收益。自定义最低股价10个为一个指数,从牛市的5元跌到2元,那么β收益就是负的


知道α,β收益后,就该理论指导实践,创建量化策略了

量化策略创建三个步骤:1.策略的理论基础,2.历史回测,3.找到策略黑天鹅。 

(一)、策略的理论基础:大致分为三类:一、基本面理论,二、技术面理论,三、风险套利

1.按基本面又可以分为:1.价值型,2.成长型,3.品质型,按中国特色A股基本面又可以添加:4.小市值型,5股价型

2.按技术面又可以分为:1.趋势型,2.趋势反转型,3.缩量反弹,4.指数轮动,5.择时

3.风险套利(或者称轮动):不断买入更便宜的,卖出更贵的

       注意:1.有些理论基础并不牢固,并且不能很好解释(这也导致了各种投资流派互相不服)

                  2.有些量化跳过了理论基础,直接根据历史统计进行量化(本文不讨论),例如,统计两会前后涨跌,一季度历史表现最好板块

      对策略理论的解释:

        1.基本面策略可以定义什么是低估,比如低PE是低估,低市值是低估,低股价是低估,高ROE是低估,高成长是低估;也可以自定义低估,PB*PE是低估,总市值*流通市值小是低估

        2.基本面理论提供了一揽子同质化并且有波动的股票。有些基本面策略的股票间波动较小,例如最低PE股,一段时期内总是那么几个银行股;有些波动较大,比如小市值型

        3.技术面理论有些很难定义什么是低估,比如趋势型;有些则看似可以定义低估,例如,BIAS最小,20日跌幅最大,其实也不是

        4.能自定义低估的策略是风险套利,不能自定义低估的策略是统计   

        5.基本面本身能上涨,就获得了β收益


       我得出的结论风险套利策略的核心是对自定义低估的轮动,即不断获得α收益!!

1.如何获得α收益:大部分基本面策略的收益是因为风险套利获得的;也就是不断买入更低估的,卖出更贵的;也就因为调仓周期内因不同股票的波动而产生收益,因此适当缩短周期有利于提高收益;所以在一年内交易次数越多,alpha收益越大(投资大师说的减少交易次数,并不适用于套利)

2.理论本身获得的β收益并不多,甚至为负(价值型由于近几年市场估值不断降低,不调仓的话,收益是负的)

3.我们应当寻找的是:基本面理论本身能上涨,且能提供同质化,波动较大的策略(即获得α,又获得β)

4.统计策略其内在逻辑说服力小,是过去的概率来预测未来

(二)、历史回测:回测中最重要一点是:不要欺骗自己

       历史回测中要用到一个哲学思想,叫做奥卡姆剃刀:较简单的理论比复杂的理论更好,因为它们更加可检验

       1.改变测试起始时间。调仓周期超过2天的策略,应该试遍每个起始时间,取平均收益,这才最接近策略真实历史回测,因为理论上起始时间变化一两天对策略收益影响是不大的,如果变化很大就说明过度优化。

       2.不要创建静态股票池。历史上每个阶段都有大牛股,完全可以收集大牛股作为股票池,算好调仓周期,每个阶段买最牛的,收益可以美到不敢想象

       3.不要用PE.PB等指标精确逃顶抄底,最多用来确定一个大致范围。每次大顶点位都是不同的,这样的择时毫无意义。

       4.先用25个以上股票测试,确定策略有效性,再减少数量做策略,如果25个测试无效,那么一两个即使收益很好,也该放弃。 

       5.改变条件权重。如果稍微改变权重,收益变化很大,那么就降低策略未来预期收益,别指望策略以后会表现这么好。

       6.尽量从07年开始测试。除非你能确定每个时间市场的风格,显然这是不可能的。

       7.同一套择时系统,如果用在策略1上回撤是30%,用在策略2上回撤是15%,你肯定会选择策略2,如果策略1和2本质上是差不多的策略,别太高兴,在未来,策略1和2表现谁好谁坏也是难说的

(三)、找到黑天鹅:每个策略都有黑天鹅

       1.价值型,成长型,品质型策略,黑天鹅是过一个季度,可能财务数据完全变了,因此持仓个数不能太少,行业要分开

       2.小市值,低价,低交易额策略,黑天鹅是出现仙股

       3.统计类,技术类策略,黑天鹅是理论本身就不完美

说明及解释

1.以下各种理论的历史回测中一律使用5天调仓,测试个数25个,测试开始时间为2007年6月1日(因为涉及长时间的数据2007年1月4日还没有,像20日涨幅,60日成交量),所有策略公开在这里https://www.guorn.com/user/home?uid=4010,如果觉得参数设定有错误,欢迎指正

2.几本量化投资的书下载:在官方QQ群里

3.一个人的思维有限,我只想到这么多分类,以后想到了继续补充

4.文章不定时更新,还未完成。


下面是历史回测及黑天鹅

年化收益最高排行如下


年化收益最低排行如下

  1.价值型。首先要说的是价值类型只是很普通的一种策略,价值投资并不是带着光环,高人一等。

理论基础是:低估的将会最终回归。

黑天鹅是:1.低估的将一直低估,市场非理性时间足够长到你破产。2.PE和PB不是连续指标,一个季度公布报表后,PE和PB可能突然变很大,从而不再低估。

历史回测:https://www.guorn.com/stock/strategy?sid=4010.R.34259645710201

自定义PE*PB且大于0,

测试结果为:5日年化12.57%,20日年化12.13%,60日年化10.19%,120日年化10.84%,240日年化12.46%(价值投资怎么也要持股1年吧)

同时单独回测PE,PB,得到类似结果:

测试低PE,年化15.09%,https://www.guorn.com/stock/strategy?sid=4010.R.34266141693794

测试低PB,年化14.86%,https://www.guorn.com/stock/strategy?sid=4010.R.34266221721051

结论:分析数据看,第一期PE*PB50个平均数为76.82,最后一期PE*PB平均数为14.85,这意味着市场最低估的50个股票比07年6月跌幅为56%,市场估值不段降低

PS:如果市场最低PE是5倍,且长期存在几百个PE是5倍左右的股票,那么采用低PE策略也会有惊人的收益,这时价值投资者一定会欢呼,但这其实是因为套利才取得的收益,


2.成长型。

理论基础是:高速成长会带来股价上涨

黑天鹅是:1.成长股不一定上涨,只是降低估值,2.成长很难量化,单季度变化大,

历史回测:首先测试的是增速,营业利润、营收、预期收入等都可以有增速,因此都用上https://www.guorn.com/stock/strategy?sid=4010.R.34766016244034

测试结果为:5日20.88%,20日18.6%,60日13.5%,120日11.91%,240日9.91%

另外测试PEG,由于PEG指标里有PE,其实是包含了低估和成长两套理论https://www.guorn.com/stock/strategy?sid=4010.R.34765767905547

测试结果为:5日18.96%,20日18.34%,60日13.48%,120日11.38%,250日5.41%

结论:1.用PEG选低于1的竟然如此至少,现在全市场十分高估,2.用分析师预期增长率结果也不好,不信你试试


3.品质型

理论基础是:高ROE、ROIC、高股息的股票长期跑赢市场

黑天鹅是:不是连续指标,单季度变化大,

历史回测:一年净资产收益率:

测试结果为:

五年净资产收益率:

测试结果为:

结论:净资产收益率,简单从高到低做测试不科学,净资产收益率超过100%的就有好几个


4.小市值型