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本篇报告中我们通过决策树方法构建了因子择时模型,根据拟合得到的决策树模型,结合当前有效的择时信号对于因子未来收益进行预测,为投资者提供系统的风格配置建议。https://www.arquitetogeek.com【乐投_letou乐投官网】本框架用到了因子离散度、拥挤度、宏观趋势等不同指标作为择时信号,来预测短期表现强势的A股风格。https://www.arquitetogeek.com(乐投_letou乐投官网)我们将择时结果与多因子选股框架进行结合,风格轮动择时效果明显。决策树模型在沪深300中各风格上平均月度胜率为66%,多空收益年化有61%,策略多头相对于沪深300的超额收益年化高达36%;中证500中各风格上平均月度胜率为59%,多空收益年化有32%,策略多头相对于中证500的超额收益年化也有14.05%。
本报告主要分三部分:
1)首先,我们介绍了A股市场大类因子体系:包括八大类因子,以及因子历史收益率走势。
2)其次,我们对因子择时信号进行介绍以及展示了有效性测试。
2.1因子离散度:因子离散度与因子动量都对因子未来收益有一定预测作用。
2.2因子拥挤度:因子拥挤度对于因子未来回撤可能有一定预警作用。
2.3宏观趋势择时:我们基于DDM模型选择影响股票收益的两大宏观因素-ROE、10年期国债利率,并研究宏观因素趋势对于不同风格风险溢价的影响。
3)决策树:我们将因子择时模型与决策树结合起来,优化目标为预测下一期因子收益正负的准确率
3.1介绍决策树相关理论,包括熵、信息增益、基尼系数等概念。
3.2构建流程:我们对决策树输入相关特征,利用历史数据对每期因子构建决策树。
3.3优化流程:对决策树进行修剪限制,减少过拟合问题。
3.4滚动回测:我们在中证500以及沪深300中分别对测试集的每一期进行滚动回测。
本期结论:当前8月份,模型建议在沪深300中高配beta、动量、质量、换手因子,低配小市值、低波动、成长性、估值因子。在中证500中建议高配动量、市值、质量、换手率因子,低配波动、高成长、低估值因子。
风险提示:模型测试基于历史数据,市场未来可能发生变化。
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