2018国泰君安量化专题:风格域划分下的基本面多因子选股策略
国泰君安2018年金融工程报告,基于风格域划分理念,构建基本面多因子选股模型。研究发现,在市值、盈利、波动等风格域下,各类因子对不同风格股票收益预测能力存在显著差异,通过差异化因子权重提升模型精度。策略自2013至2018年6月实现年化超额收益18%,信息比率2.81,最大回撤显著下降,近两年优势愈发明显。报告详细阐述因子分域研究方法、最优权重匹配及预期收益整合,适合量化投资者、金融工程研究员及基金经理参考,助力优化选股模型。
国泰君安2018年金融工程报告,基于风格域划分理念,构建基本面多因子选股模型。研究发现,在市值、盈利、波动等风格域下,各类因子对不同风格股票收益预测能力存在显著差异,通过差异化因子权重提升模型精度。策略自2013至2018年6月实现年化超额收益18%,信息比率2.81,最大回撤显著下降,近两年优势愈发明显。报告详细阐述因子分域研究方法、最优权重匹配及预期收益整合,适合量化投资者、金融工程研究员及基金经理参考,助力优化选股模型。
国泰君安2018年金融工程报告,基于风格域划分理念,构建基本面多因子选股模型。研究发现,在市值、盈利、波动等风格域下,各类因子对不同风格股票收益预测能力存在显著差异,通过差异化因子权重提升模型精度。策略自2013至2018年6月实现年化超额收益18%,信息比率2.81,最大回撤显著下降,近两年优势愈发明显。报告详细阐述因子分域研究方法、最优权重匹配及预期收益整合,适合量化投资者、金融工程研究员及基金经理参考,助力优化选股模型。
国泰君安2018年金融工程报告,基于风格域划分理念,构建基本面多因子选股模型。研究发现,在市值、盈利、波动等风格域下,各类因子对不同风格股票收益预测能力存在显著差异,通过差异化因子权重提升模型精度。策略自2013至2018年6月实现年化超额收益18%,信息比率2.81,最大回撤显著下降,近两年优势愈发明显。报告详细阐述因子分域研究方法、最优权重匹配及预期收益整合,适合量化投资者、金融工程研究员及基金经理参考,助力优化选股模型。核心数据:年化超额收益18%;信息比率2.81;最大回撤显著下降。
本报告由国泰君安发布,发布于 2018 年。
覆盖 2018 年,全文约 17。
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适合量化投资分析师、金融工程研究员、基金经理、证券分析师等读者参考。
重点分析了金融投资、金融投资研究等议题。