다중 요소 모델을 구축하기 전에 단일 요소의 효과를 어떻게 검증합니까?

다중 요소 모델을 구축하기 전에 단일 요소의 효과를 어떻게 검증합니까?

Alpha 구조적 다변량 위험 모델은 지수 향상 및 알파 헤지펀드에 널리 사용되는 분석 도구입니다. 다변량 모델을 구축하기 전에 효과적인 요소를 찾아야 합니다. 그렇다면, 도대체 어떤 방법으로 단일 요소를 검사해야 할까요?

가장 일반적인 방법은 목표 계수를 사용하여 리테스트를 위한 조합을 구축하고, 리테스트 결과를 보고 계수의 유효성을 검증하는 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언) 오늘 우리는' 20 일 상대적 강약 (RSI)' 요소를 예로 들어 자세히 설명했다.

데이터 처리

포트폴리오를 만들기 전에, 우리는 원시 요소 값, 즉 극치와 직교화를 처리해야 한다.

극값 제거: 데이터의 극값을 제거하여 비정상적인 주식이 전략 주식 풀에 선정되는 것을 방지하여 정책 수익 실적이 비정상적입니다.

현재 극한값을 제거하는 데 일반적으로 사용되는 방법은 다음과 같습니다.

1, 평균에서 극값까지의 분산

극값을 찾는 2, 3 배 표준 편차 방법

3, 분수에서 극값까지.

여기서 우리는 평균 분산을 선택하여 극한값을 제거한다.

직교화: 계수 자체의 가치는 주식의 업종과 시가의 영향을 받기 때문에 계수를 직교화하여 업종과 시가의 영향을 제거한다. 일반적인 방법: 회귀 잔차 방법.

포트폴리오를 구성하다

목표 계수 선택:

여기서 우리는 "20 일 RSI" 를 예로 들어 보겠습니다.

샘플 시장 선택:

A 주 주식은 ST 를 제외한 모두 정지되어 상장기간이 3 개월 미만이다.

창고 조정 및 테스트 시간 창의 빈도를 결정합니다.

5 일 전창과 10 일 전창, 20 13 1 에서 20 18 1 까지.

계수 IC 및 IR 값에 따라 계수 정렬 방법을 결정하고, 계수 값에 따라 주식을 정렬하고, 상위 20% 의 주식 매입을 선택합니다. 위치 조정 주기에 따라 위치를 변경합니다.

역추적 테스트

10 일 IC 값: -0.0542 10 일 IR 값: -0.3869 10 일 역추적 테스트:

5 일 IC 값: -0.06085 일 IR 값: -0.43585 일 역추적 측정:

결과 분석:

20 일 RSI 재테스트 10, 연간 매출 27.2%, 5 일 33.9% 입니다. 4 일, 8 일, 14 일 RSI 요소를 테스트한 결과 4 일 RSI 요소 효과가 좋지 않은 반면 8 일, 14 일, 20 일 RSI 요소 효과는 비슷하고 효과적이었다.