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2018-03-23 为什么股票市值是当前的样子?

2023-05-10 14:56:27

 
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  4 分钟 
 

标签:市值解释,机器学习

今天研究了一下文章《【量化课堂】机器学习多因子策略》,大受启发。

我觉得“机器学习多因子策略”不准确,应该叫“机器学习市值解释策略”。

因为策略用了一些因子,来描绘这个市场当前的市值情况,然后买入那些相对当前市值情况向下偏离大的股票。

这个策略应该如何理解呢?

我们打个比方,这个市值情况的描绘结果,可以理解为一个平面,而那些个公司,可以理解为平面周边的一个个点。

有些点在平面内,有些点在平面上方,有些点在平面下方。

那些不在平面内的点,我们预计它最终会回归到平面上,于是就去选择处于平面下方的点。

也就是买入可能会上涨的公司。

文章《【量化课堂】机器学习多因子策略》中,该策略所用来描绘市值的因子有净资产、财务杠杆、净利润、营业收入同比增长率、开发支出、所处行业(申万一级行业)。

用来进行机器学习的数据,是交易日当天的数据,下图我将交易的时间设置为14:50分的效果:


每天14:50分执行调仓


为什么不用过去多日的数据呢?

正如上面所说,每天市场整体的情况就是一个平面,而平面的位置每天都是不一样的,如果使用了多天的数据,那么其实就相当于取了多个平面的平均值。

用多日面的平均值,来看当日点的偏离程度,就不是那么准确了:


采用过去10个交易日的数据进行机器学习


而且,只使用当日数据也有一个好处,那就是策略能够自动适应市场风格的变化。

例如在2017年4月左右,市场风格突变,策略虽然也因此下挫,不过后面资金曲线依然向上:


适应市场风格转变


不过策略还是有些瑕疵:


瑕疵


你看上图,虽然黄色的超额收益曲线走势比较稳定,但是在牛市来临,市场快速拉升阶段,超额收益是在下降的。

我猜想,是因为描绘市场市值情况的因子,大部分都是财务数据,所以这里跟不上市场的节奏。

估计加上动量方面的指标,应该会有所改善。

所以,这里尝试加入了一个技术指标CYE,我们看一下效果:



虽然不大明显,但也能看到超额收益曲线相对于原来更加平滑了,最大回撤下降了,夏普比率也比原来提升了一点点。

这也说明,增加动量方面的指标,对于市值解释还是有帮助的。

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