行业研究报告

因子研究系列:从网络结构模型识别“中心资产” - 浙商证券量化选股策略

2021-05金融投资14浙商证券

本报告引入网络结构模型,利用动态时间规整算法刻画股票非线性关系,通过最小生成树节点中心性识别“中心资产”。回测表明,中心度得分因子在沪深300成分股中月度选股,头部组合相较基准获得2.29%超额收益,月度胜率54%,最大回撤仅14%,为量化投资提供新视角。

报告摘要

本报告引入网络结构模型,利用动态时间规整算法刻画股票非线性关系,通过最小生成树节点中心性识别“中心资产”。回测表明,中心度得分因子在沪深300成分股中月度选股,头部组合相较基准获得2.29%超额收益,月度胜率54%,最大回撤仅14%,为量化投资提供新视角。

核心要点

  1. 网络结构模型,中心度因子选股,金融市场的层级结构特性

报告信息

文件全名
因子研究系列:从网络结构模型识别“中心资产”-浙商证券
适合读者
投资者金融分析师量化研究员
核心数据
  1. 2.29%
核心议题
金融投资中心资产因子系列

常见问题

《因子研究系列:从网络结构模型识别“中心资产” - 浙商证券量化选股策略》主要包含哪些内容?

本报告引入网络结构模型,利用动态时间规整算法刻画股票非线性关系,通过最小生成树节点中心性识别“中心资产”。回测表明,中心度得分因子在沪深300成分股中月度选股,头部组合相较基准获得2.29%超额收益,月度胜率54%,最大回撤仅14%,为量化投资提供新视角。核心数据:2.29%。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由浙商证券发布,发布于 2021 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2021 年,全文约 14。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合投资者、金融分析师、量化研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、中心资产、因子、系列等议题。

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