券商股在沪深300中权重超8%，最高达12%，且与其他行业相关性低，需单独建模。本报告基于2010-2017年数据，发现估值类因子（BP_LF、EP_TTM、SP_TTM等）在券商内选股效果显著，纯估值因子模型对冲组合年化收益9.5%，最大回撤-4.03%，IR达1.88。对比常规建模、银行单独建模和银行券商单独建模，后者年化收益9.13%，IR 2.43，最大回撤-3.33%，表现最优。适合量化研究员、金融工程师、指数增强策略开发者、券商分析师及投资组合管理者。
券商股在沪深300中权重超8%，最高达12%，且与其他行业相关性低，需单独建模。本报告基于2010-2017年数据，发现估值类因子（BP_LF、EP_TTM、SP_TTM等）在券商内选股效果显著，纯估值因子模型对冲组合年化收益9.5%，最大回撤-4.03%，IR达1.88。对比常规建模、银行单独建模和银行券商单独建模，后者年化收益9.13%，IR 2.43，最大回撤-3.33%，表现最优。适合量化研究员、金融工程师、指数增强策略开发者、券商分析师及投资组合管理者。
券商股在沪深300中权重超8%，最高达12%，且与其他行业相关性低，需单独建模。本报告基于2010-2017年数据，发现估值类因子（BP_LF、EP_TTM、SP_TTM等）在券商内选股效果显著，纯估值因子模型对冲组合年化收益9.5%，最大回撤-4.03%，IR达1.88。对比常规建模、银行单独建模和银行券商单独建模，后者年化收益9.13%，IR 2.43，最大回撤-3.33%，表现最优。适合量化研究员、金融工程师、指数增强策略开发者、券商分析师及投资组合管理者。核心数据:券商股在沪深300权重8%-12%;纯估值因子模型年化收益9.5%;最大回撤-4.03%。
本报告由东方证券发布,发布于 2017 年。
覆盖 2017 年,全文约 14。
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适合量化研究员、金融工程师、指数增强策略开发者、券商分析师等读者参考。
重点分析了金融投资、券商内因子、之二十九、东方证券等议题。