Alpha的持续性与稳定性研究.docx

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资源描述

1、Alpha的持续性与稳定性研究 摘要:本文基于 Alpha 中性策略的判断方法,讨论了不同回溯期计算的超额收益最大释放期限,对于一定持有期最佳的回溯期间。本文首先通过Alpha 策略选出了 151 只股票,以周为单位时间,发现回溯一年的组合最佳持有期为一周。选出对冲标的行业占比最大的个股,分析 Alpha持续性,根据其显著性水平给出建仓建议。 下载 关键词: Alpha 套利;超额收益;稳定性;持有期 一、背景介绍 运用 a1Dha 中性策略需选择具有显著超额收益的股票组合。如何用历史数据预测未来,增加选股的可信度,根据不同回溯期间的阿尔法值得到选股的可行策略,本文将就此探讨。 二、实证检验

2、(一)持有期探究 以 2014 年 11 月 4 日为建仓点,从沪深两市 2700 只股票中,选取回溯期为 1年,简单算术收益率 alpha 显著的股票,共计 151 只。计算这 151 只股票从 2013 年 11月 1 日至 2014 年 12 月 19 日的对数 收益率。以 2014 年 10月 31 日为终点,回溯 2 天 -1年前到终点日期时,计算每只股票的阿尔法、贝塔和阿尔法的 t统计量,观察阿尔法的稳定性和显著性水平。 计算 alpha 和 p的模型: Ri=at+Bt*Rhs300+et。 首先进行单位根检验,发现 a值离建仓点越近,发散程度越大, a 序列为一阶单整。所以运用

3、一年期计算的 a代替对最近交易日 a的预测是十分不准确的。 B值也并不十分稳定,但较 a波动幅度更小,并且大部分上距离入市期越近有下降的趋势。 B并不严格平稳,但相对于 a更平稳,部分可在 5%、20%或 60%不等的水平下平 ?,而 a100%不平稳。观察不同回溯期阿尔法的 t统计量可知,和算数收益率的结果不同,几何收益率 a的一年期 t统计量并不都显著大于 2的,整体上显著性水平有变化的趋势,这也证明运用一年期a 来预测未来五天 a 值大概率上是不合适的。 假设按照之前选择一年期计算未来 a和 B持有三个投资期,即于 2014年11 月 3日建仓,然后分别于 11 月 6 日, 11 月

4、13日, 11月 20 日, 11 月 27日, 12 月 4日平仓,进行对冲操作,观察其五个时期收益大于零的概率。 11月 6日平仓,获得超额收益的样本概率为 52.98%,约等于 50%。 11月13 日平仓,样本概率为 19.87%,不足 20%。 11 月 20日平仓,样本概率为32.45%。概率较持有 9天略有上升。 11 月 27日平仓,样本概率为 33.12%。12 月 4日平仓,样本概率为 17.88%。从概率上而言,虽然一年期估计阿尔法不准确,但如果按照之前一年期估计阿尔法、贝塔计算股票未来收益,可知,持有 1 期有最大的收益概率。需要每期重新寻找股票。 接下来选取个股,分析

5、更好的回溯期间和相应的投资策略。 (二)选择某个行业个股具体分析 观察这 151 股票的 行业分布,其中金融股为 0,地产股有四只,考虑到金融地产在沪深 300构成中占有较大比重,所以选择这两个行业的股票进行详细分析。由于这四只股票回溯一年的阿尔法都显著为正,但到近期并非如此,想研究这四只股票阿尔法显著性的持续时间,所以选择回溯三年的股票价格。即自 2011 年 11 月 1 日至 2014 年 12 月 19 日股票价格。依然以2014年 11月 3日为建仓时点,以 2014 年 10月 30日为量化分析终点,向前选取 3年一 1天的时间窗口,对股票对数收益率和沪深 300对数收益率进行回归

6、,求得各只股票的阿尔法、贝塔和阿尔法显著性水平统 计量 t统计量。在观察了各只股票的阿尔法和贝塔图像可知,前期均较为稳定,距离建仓事件越近的阿尔法和贝塔越不稳定。这也可能与时间区间较短,数据量较少有关。再观察阿尔法的 t统计量的变化曲线。因为显著性是我们量化选股的重要指标。 所以选择在 151 只股票中选择 t 统计量两种变化趋势的股票进行分析研究。在这 151只股票中选择阿尔法 t统计量在整个计算期内有大于 2的情况。经过计算分析,可以得出在 T2 时入市, T2 时出市,有大概率可以获得收益。 (三)对 t统计量的变化情况分析研究。 将 t统计量的 变化情况分类。选择 t 统计量显著大于

7、2 的股票,共 28 只进行形态与收益关系的分析,寻找选股策略。分为 t值下降、平稳后下降、平稳至建仓点、其他等 4类形态,寻求对应的收益率变化。具体结论如后。 三、结论 1.如果回溯一年计算阿尔法和贝塔,结合技术分析,持有一期得到正收益的可能性可以大于 50%。 2.阿尔法和贝塔并不是一直不变的,在估计时需要回溯不同的时间区间,观察阿尔法的变化趋势。 3.阿尔法具有一定的均值回归特征,选取股票进行阿尔法估计时需要考虑该因素。 4.根据回溯期阿尔法的形态特征进行选股,可以 提高选股的准确度。 5.阿尔法存在一定的趋势,围绕趋势进行波动变化。 6.运用回溯阿尔法选股,如果 t统计量呈现大幅下降趋势,而在近期 1周内出现回升,可以选择买进。如果期间阿尔法的 t统计量一直长期处于高位,大于 2,仅在近期有所下降,可以选择买入,依照情况可以持有 1-2周。如果阿尔法的 t统计量一直下降,可以不选择买入。如果阿尔法的 t统计量有大幅频繁波动,依据近期一周的情况知道它接下来一周的情况,以及根据变化的深度判断返回长度,选择持有时间区间。期间注意阿尔法 t 统计量的变化趋势。

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