黄旭成,2018[3]对风格轮动现象进行观察,并归纳出了A股风格轮动的表现形式和特征。其一,轮动:按照各类风格因子对股票进行划分,得到的各风格的股票组合的表现时强时弱,不断轮动;其二,对立:对立风格的股票组合收益通常一强一弱。 以A股大小盘风格轮动为例,车潇雅,2018[4]以申万大盘指数与申万小盘指数,分别代表大盘...
在前文中,我们对1992年至2006年的A股因子风格轮动情况进行了分析。为了更全面地比较和分析更长时间尺度下的因子风格情况,我总结了1992年至2024年长达30多年的A股风格轮动数据。通过这样的分析,我们可以了解常用因子在一段时间内的有效性、有效周期,以及因子轮动的规律。本文是我个人的【择时研究】之一,旨在探究特定风...
2009年、2012年的风格轮动路径,以及近年来的风格转移概率,从不同侧面反映了一个事实:市场在不同的风格之间进行着频繁、不定期、看似无序的轮动。在轮动过程中,很多风格因子具有beta属性——它们的收益随市场波动,长期来看没有风险调整后的超额收益。如果要求在每个考察期都抓住强势风格,不仅在投资分析上具有较大...
在本报告中,我们主要考虑以下9大类宏观因子(见表1),但单纯分析宏观因子难以获得有效信息,因此我们还必须定义相应的特定场景(即是下方提到的宏观事件模式),通过将不同的宏观因子和不同的宏观事件模式相结合,构成特定的宏观事件,并统计分析在不同的宏观事件下风格因子的表现,从而筛选出对于特定风格因子具有显著影响力的...
传统风格轮动研究的是价值与成长、大盘与小盘的轮动,但今年的行情,让我们见识了风格绝不仅限于此,我们需要更广义的风格度量。而中信的大类风格因子可以满足这一要求,中信的大类风格划分为金融、周期、消费、成长与稳定五大类。此外,由于主动管理基金经理往往并不是在中信一级的30行业中都有配置的,但还是具有一定的...
1、本文以市值因子(流通市值)的信息系数为预测对象,充分利用宏观、市场和因子自身特征三方面的数据,在机器学习模型(Adaboost、逻辑斯特回归)的框架下,对未来一个月的市值风格表现进行预测,并基于预测结果在指数轮动、指数增强策略等方面进行应用与实证分析,力求为投资者在大小盘风格切换方面提供帮助。
从覆盖度、换手率、与内资相关性三个方面,我们论证了北向行业/风格轮动的可行性。 3.差异化的北向因子:我们基于北向“关注度”构建的净流入最大抬升占比因子较基础北向因子在行业与风格轮动上有明显的多空、多头业绩提升。在行业轮动层面上,北向整体前三月净流入最大抬升占比IC9.4%,t值3.42,多空年化收益20%,...
A股的风格因子是G点所在 1、过往经验表明A股本质上还是风格轮动为主 过往复盘来看,A股本质上还是风格为主,即使是价值,也存在相应时间窗口期 市场主要的风格特征包括:周期、红利价值、内需价值、景气成长、主题情绪 每种风格的演绎基本都是匹配当下宏观环境+对未来的宏观预期,如果复盘看,市场的选择一直是正确的,只是当...
市值风格 上周市场成交量较之前略有缩减,存量资金的轮动使得市场依然有赚钱效应,半导体受事件驱动影响,涨幅尤其明显。但从整周来看,各类因子持续性表现并不显著,说明市场风格轮动较快。 后市展望 2021年上半年流动性环境是非常罕见的,广义流动性明显收紧,但狭义流动性明显宽松。我们理解狭义流动性的超预期宽松与“财政...
金融工程研究 2021 年5 月15 日 量化策略 量化多因子系列(3 ):如何捕捉成长与价值的风格轮动? 个股 2017 年以来市场风格的大幅切换给很多投资者尤其是量化投资者带来 的不小的困扰。从2017 年小市值风格失效和白马龙头强势表现,到2019 分析员 周萧潇 年至2020 年上半年的估值风格失效和机构抱团行情,再到2021 ...