基于基本面分析的量化投资——以券商行业为例.pdf
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1、Statistics and Application 统计学与应用统计学与应用,2023,12(5),1392-1405 Published Online October 2023 in Hans.https:/www.hanspub.org/journal/sa https:/doi.org/10.12677/sa.2023.125144 文章引用文章引用:金洲.基于基本面分析的量化投资J.统计学与应用,2023,12(5):1392-1405.DOI:10.12677/sa.2023.125144 基于基本面分析的量化投资基于基本面分析的量化投资 以券商行业为例以券商行业为例 金金 洲洲
2、浙江财经大学数据科学学院,浙江 杭州 收稿日期:2023年9月23日;录用日期:2023年10月14日;发布日期:2023年10月30日 摘摘 要要 本文先是对基本面分析以及量化投资的背景进行介绍,然后对基本面分析以及量化投资的概念模型进行本文先是对基本面分析以及量化投资的背景进行介绍,然后对基本面分析以及量化投资的概念模型进行阐述。在分析层面先是对我国券商行业的几个宏观指标做出了研究。通过基本面分析的量化投资理论,阐述。在分析层面先是对我国券商行业的几个宏观指标做出了研究。通过基本面分析的量化投资理论,找取了找取了A股市场的所有股市场的所有50支券商股票,先通过数据预处理选出支券商股票,先通
3、过数据预处理选出38只券商股票,然后借助只券商股票,然后借助R、SPSS、MATLAB和和LINGO软件对券商软件对券商2020年年1月月1日至日至2021年年12月月31日的所有真实数据先进行月平均处理,并对下个月日的所有真实数据先进行月平均处理,并对下个月的数据进行预测,之后对预测值先进行基于熵权法的的数据进行预测,之后对预测值先进行基于熵权法的Topsis算法,得出其中综合得分较好的算法,得出其中综合得分较好的5支股票。支股票。再通过均值再通过均值方差模型画出有效边界图,并给出其中一种最优的投资权重组合及收益。方差模型画出有效边界图,并给出其中一种最优的投资权重组合及收益。关键词关键词
4、基本面分析,量化投资,基本面分析,量化投资,Topsis算法,券商算法,券商 Quantitative Investment Based on Fundamental Analysis Taking Securities Industry as Examples Zhou Jin School of Data Sciences,Zhejiang University of Finance and Economics,Hangzhou Zhejiang Received:Sep.23rd,2023;accepted:Oct.14th,2023;published:Oct.30th,2023 Ab
5、stract This paper first introduces the background of fundamental analysis and quantitative investment,and then expounds the conceptual model of fundamental analysis and quantitative investment.金洲 DOI:10.12677/sa.2023.125144 1393 统计学与应用 At the level of analysis,several macro indicators of Chinas secu
6、rities industry are studied.Based on the quantitative investment theory of fundamental analysis,all 50 securities stocks in the A-share market are selected,and 38 securities stocks are selected through data preprocess-ing.Then,all real data of securities companies from January 1,2020 to December 31,
7、2021 are processed on a monthly average basis with the help of R,SPSS,MATLAB and LINGO software.Then,Topsis algorithm based on entropy weight method is used to predict the predicted value,and 5 stocks with good comprehensive scores are obtained.Then the effective boundary graph is drawn by means of
8、mean-variance model,and one of the optimal investment weight portfolios and returns are given.Keywords Fundamental Analysis,Quantitative Investment,Topsis Algorithm,Securities Industry Copyright 2023 by author(s)and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution Int
9、ernational License(CC BY 4.0).http:/creativecommons.org/licenses/by/4.0/1.引言引言 1.1.课题背景课题背景 基本面量化投资(一种新的量化与价值相结合的智能量化投资方法),其关键是通过研究证券基本面和超额收益率间的关联。通过基本面研究和定量投资相互促进,使基本面投资成为实现价值投资的现代手段。基本面定量的选股模式,是对企业财务指标、证券市场状况、行业情况等各种因素综合加以衡量,从而利用数学手段合理地解释并估计证券市场的异常收益情况。当我们将基本面分析结果纳入量化模型框架,将有助于对股票投资以及股票组合作出更全面、更可靠的
10、研究结果。其优势在于:首先,基本面分析为定量模型的建立奠定了坚实的逻辑基础;第二,量化投资分析可以从大量历史数据中获得更可靠的统计规则;第三,基本面分析考虑公司未来的增长,选择相关因素,并根据历史数据检验因素的有效性;第四,基本面投资可以深入分析投资组合的绩效及其影响因素。1.2.研究意义研究意义 从表面上看,基本面分析指的是对宏观经济和政治数据的综合分析。事实上,它的目的是判断金融市场的未来趋势。基本面分析主要适用于周期长、证券市场相对成熟、预测精度要求低的地区的证券价格预测。基本面分析以证券的内在价值为基础,关注影响证券价格和趋势的各种因素,从而决定投资哪些证券以及何时购买。本文正是在这样
11、的背景下,研究者期望从证券公司的投资状况中获得的利益,对其进行基本面量化投资研究。通过对量化模型的分析,获得最佳的量化投资战略,为证券公司未来的量化投资提出了一些宝贵的建议。一方面,以量化为基础的投资组合,在试图引进基本面分析的过程中,往往会出现一些问题。量化投资的专家往往把专门技术看作是一个重要的区别。因此,在进行量化基本面时,他们常常缺少相关的经验,从而造成了失误;而在另一种情况下,对那些注重于量化的公司而言,模式的解释同样是一个棘手的问题。模型的可解释性可比单纯的建立一个量化模型要困难的多。因此,基本面与量化的融合是一个非常重要的课题,寻找二者的相似性,进行更深一步的剖析。Open Ac
12、cessOpen Access金洲 DOI:10.12677/sa.2023.125144 1394 统计学与应用 1.3.国内外研究现状国内外研究现状 1.3.1.国外研究现状国外研究现状 Gordon 和 Shapiro 1基于未来现金流量的折现,研究了基于公司当前股息和公司基本面的股息增长计量,并论证了基本面分析的合理性,但该分析模型对高增长公司的预测精度仍然较低。Feltham G 和 Ohlson J 2提出了非常收益模型,考虑了股息的折现和资产价值的剩余收益,并对当前的会计基础和公司未来的收益进行了调查,以研究并得出结论。在此基础上,Rappaport 3提出了贴现现金流模型。贴现
13、现金流模型结合了公司的基本因素、增长和未来创造现金流的能力,通过当前现金流预测股票价值,更好地研究股票。Lee 和 E.C.4提出,基本面量化投资是一种新的投资方法,将定量投资(机器驱动)和价值投资(人力驱动)结合起来。它是近年来备受关注的一种智能量化投资方法。基本面定量投资的核心是分析股票基本面因素与风险溢价之间的关系,或者通过分析准确预测股票收益。他们通常通过对市场异常现象的研究来分析学术研究中的基本因素,并分析能够提供超额回报的公司的特征。Feng 等5使用 lasso 方法测量因素对资产定价的贡献,发现利润因素和投资因素比之前发现的数百个因素具有更显著的统计解释力。1.3.2.国内研究
14、现状国内研究现状 张然和汪荣飞6基本面量化投资是量化投资和价值投资的深度融合,其核心因素是超额收益与股票的基本面因素之间的关系。基本面投资与数量投资的互补性使基本面数量投资成为现代价值投资手段。同时机器学习算法是一种能够有效识别异常因素与超额收益之间复杂模式的算法,它的投资策略比传统的线性算法和所有单一因素都能获得更好的投资性能。李斌7基于 A 股市场的 96 个异常因素,采用预测组合算法、lasso(套索)回归、岭回归和偏最小二乘回归等 12 种机器学习算法,系统比较了机器学习驱动模型和线性回归模型在中国市场的实证表现,并从机器学习的角度检验了模型中异常因素的重要性,研究将基本面量化投资引入
15、机器学习将有助于促进人工智能、机器学习、经济学和管理学的交叉融合。王伦8引入了 gcforest 算法,建立了基于 gcforest 的股票投资市场多因素量化投资策略。周隽和何鹏飞9基于从价值因素、盈利能力因素、经营能力因素、增长能力因素、偿债能力因素和质量因素六个维度中选择的候选因素,最终通过模糊 c 均值聚类(FCM)算法筛选出影响因素,建立多因素模型。侯晓辉和王博10对基本面量化投资进行了梳理,探讨了基本面分析、量化投资理论与实践的发展以及基本面量化的内涵。然后介绍了其重要的理论基础和测量方法,系统梳理了相关实证研究进展,并提出了未来的研究展望,为该领域的后续研究提供有力的参考。1.4.
16、研究方法研究方法 1)时间序列滑动平均法 时间序列的滑动平均法。该方法采用按顺序逐期增减数据来求取移动平均数,从而剔除偶然性变化影响,先查明新事物变化,而后再加以预测的方法。2)基于熵权法的 Topsis 算法评价方法 熵权法:信息熵是对信息的不确定性程度进行的一个衡量。信息量就越大,不确定性就越小,熵值也就越小,因此基于信息熵的特点,既可以利用计算熵值来确定某个事件的随机程度,也可以利用信息熵值来确定一个指数的离散程度,当指数的离散程度越大时,该指数对事件综合评价的影响程度也越大。金洲 DOI:10.12677/sa.2023.125144 1395 统计学与应用 Topsis 法:对于给定
17、有限个的评价对象与理想化目标的接近程度进行排列顺序的方法,是对现有的评价对象进行评价好坏的一种算法。基于熵权的 Topsis 算法评价方法:我们在执行评价中在 Topsis 算法的基础之上引入熵权来确定决策矩阵的各项指标的权重。3)均值方差模型 均值方差模型又称马科维茨模型11,是马科维茨在 1952 年提出的投资组合优化模型。该投资组合理论主要是用均值和方差来表述股票的收益和风险这两个关键因素对投资的影响。而其中的均值是指股票组合的平均期望收益率。而方差则是指投资组合的回报率的平均值,它既反映了实际回报率与均值之间的离散性,也说明了投资组合所面临的风险。2.数据来源与处理数据来源与处理 2.
18、1.数据准备数据准备 本文选择A股市场中券商板块50 家券商公司2020年1 月1 日至2021 年12 月31日财务报表的数据,实验数据均来自 wind 数据库。由于全部数据量很大,以下给出数据的部分截图,以表 1 申万宏源公司 2020年 1 月的流通市值、市盈率、市盈率(静态)、基本每股收益、每股净资产、beta 值 6 个指标为例给出数据。Table 1.Index data of Shen Wan Hongyuan in January 2020 表表 1.申万宏源 2020 年 1 月指标数据图 申万宏源 基本每股收益 每股净资产 市盈率 市盈率(静态)流通市值 Beta 值 20
19、20/1/2 0.2239 3.3892 22.4841 23.0058 12,895,571.45 1.0724 2020/1/3 0.2239 3.3892 22.5278 23.0505 12,920,611.39 1.0724 2020/1/6 0.2239 3.3892 22.3531 22.8718 12,820,451.61 1.0724 2020/1/7 0.2239 3.3892 22.5278 23.0505 12,920,611.39 1.0724 2020/1/8 0.2239 3.3892 22.0039 22.5144 12,620,132.06 1.0724 20
20、20/1/9 0.2239 3.3892 22.1349 22.6484 12,695,251.89 1.0724 2020/1/10 0.2239 3.3892 22.0475 22.5591 12,645,172 1.0724 2020/1/13 0.2239 3.3892 22.1785 22.6931 12,720,291.84 1.0724 2020/1/14 0.2239 3.3892 22.0912 22.6038 12,670,211.95 1.0724 2020/1/15 0.2239 3.3892 21.9166 22.4251 12,570,052.17 1.0724 2
21、020/1/16 0.2239 3.3892 21.8729 22.3804 12,545,012.22 1.0724 2020/1/17 0.2239 3.3892 21.9602 22.4697 12,595,092.11 1.0724 2020/1/20 0.2239 3.3892 22.1349 22.6484 12,695,251.89 1.0724 2020/1/21 0.2239 3.3892 21.8292 22.3357 12,519,972.28 1.0724 2020/1/22 0.2239 3.3892 21.8292 22.3357 12,519,972.28 1.0
22、724 2020/1/23 0.2239 3.3892 21.0434 21.5316 12,069,253.28 1.1514 2.2.数据预处理数据预处理 缺失值处理缺失值处理 由于股票在选择期内未上市等原因导致数据缺失,并且由于每家上市公司公布的财务数据之间存在金洲 DOI:10.12677/sa.2023.125144 1396 统计学与应用 差异,或者说收集者在收集数据时存在遗漏都可能会在导出原始数据后出现缺失值。因此,我们需要补充填写缺失的数据值。我们主要通过以下方式处理数据的缺失值:1)删除缺失值:主要有简单删除法和加权法。简单删除法是处理缺失值的最简单方法之一。简单的删除方法主
23、要是是直接删除缺失的样本。若存在数据缺失的问题,只需删除少量样本即可实现,那么这种方法是最有效的。但当缺失值的类型为不完全随机缺失时,则需要通过加权数据来减少数据的偏差。本文采用直接删除缺失值的方法,由于财达证券、中金公司、中泰证券、国联证券和中银证券的流通市值存在大量缺失不易于进行补充,所以需要直接删去这 5 家公司;由于华西证券、长城证券、华林证券、中信建设、天风证券、红塔证券、南京证券的 beta 值存在大量缺失不易于进行补充,所以直接删去这 12 家公司。最后将这些证券公司删除,将样本从 50 家公司缩小为 38 家。2)用可能的值来插值补充缺失值:这个方法的主要思想是通过使用方法来用
24、最可能的值插补缺失值,这可能比删除所有数据会减少信息损失。所以对于部分缺失值较少的公司(如华安证券等),我们可以采用拉格朗日插值算法来填充缺失的数据,步骤如下:给定 k+1 个取值点:()()00,kkxyxy,其中ix对应自变量,iy对应函数位置所在的值。假设任意给定的两个ix互不相同,应该使用拉格朗日插值公式得到拉格朗日插值多项式为:()()1ki ijL xy lx=,()1100,011kjjikiiijjijjjjjjkxxxxxxxxxxlxxxxxxxxxxx+=+=,本文对于缺失值也采用了拉格朗日插值法来填充缺失的数据,以下图 1 是基于拉格朗日插值算法对华安证券的基本每股收益
25、进行拟合,我们发现插入的数值符合曲线曲度,准确性较高。Figure 1.Fitting chart of basic earnings per share of Huaan Securities 图图 1.华安证券基本每股收益拟合图 金洲 DOI:10.12677/sa.2023.125144 1397 统计学与应用 2.3.指标选取指标选取 我们在筛选股票进行基本面分析的量化投资,必须对基本面的财务指标进行选取,必须较好的分析券商板块每个公司的各项指标。借鉴于周隽,何鹏飞9在文章中通过研究将资料的市盈率、市净率、市销率、总资产收益率、净资产收益率、销售净利率、固定资产比例、总资产增长率、流通
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