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衍生品量化择时系列专题(四):择时因子组合优化:基于SF的降维预测方法

2019-12-02李晓辉东证期货如***
衍生品量化择时系列专题(四):择时因子组合优化:基于SF的降维预测方法

金融工程 重要事项:本报告版权归上海东证期货有限公司所有。未获得东证期货书面授权,任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。本报告的信息均来源于公开资料,我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正,但文中的观点、结论和建议仅供参考,报告中的信息或意见并不构成交易建议,投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 有关分析师承诺,见本报告最后部分。并请阅读报告最后一页的免责声明。 [Table_Title] 衍生品量化择时系列专题(四): 择时因子组合优化:基于SF的降维预测方法 [Table_Rank] 报告日期: 2019年12月2日 Table_Summary] ★研究结论  我们构建了择时的逻辑框架体系,该体系适应于任何资产,择时长周期看宏观、中周期看基本面、短周期看量价。基于该择时体系可以解决单资产的趋势择时问题,也可以结合横截面解决多个资产的大类资产配置问题。  我们在前作中搭建了择时因子批量产生、回测、筛选的系统化方法,本文在此基础上进行多择时因子的组合优化,得到明确的综合多空择时信号,至此“量化择时”方法体系已基本构建完成。  对于多维择时因子的组合优化,前作中采取的信号加权法相对粗糙,本文提出用降维预测的方法来综合多个单择时因子的信息。降维实现了因子空间的变换,将主要信息集中到少数变量中,提高了预测效率。降维方法本文推荐采用充分降维Sufficient Forecast方法,预测方法本文仍采用IVX线性预测。  商品CTA趋势策略是量化择时最重要的应用场景,对焦炭的14维基本面择时因子进行SF降维预测择时,叠加技术指标SAR形成基本面、量价共振择时。样本外回测显示2015年1月以来年化收益率89.7%,年化波动率24.9%,最大回撤-21.7%,年化夏普比率3.59,卡尔玛比率4.14,胜率65.6%,盈亏比2.48,最重要的是在大多数时期均实现了净值的稳定增长,多空判断灵敏、胜率高。  量化策略成功的关键在于对细节不断地优化,我们将在后续研究中继续完善CTA交易系统。 ★风险提示  市场极端环境冲击  量化模型结果不能完全代表未来 ★致谢 感谢东方证券首席金融工程分析师朱剑涛老师的指导。 [Table_Analyser] 李晓辉 资深分析师(金融工程) 从业资格号: F3022611 投资咨询号: Z0013904 Tel: 8621-63325888-1585 Email: xiaohui.li@orientfutures.com 联系人: 谢圣 分析师(金融工程) 从业资格号: F3059765 Tel: 8621-63325888-3980 Email: sheng.xie@orientfutures.com 相关研究 《衍生品量化择时系列专题(一):基本面量化择时之单指标筛选—以焦炭为例》 专题报告-金融工程 金融工程-专题报告 2019-12-2 2 期货研究报告 【行业研究】 目录 1、择时因子组合优化:基于因子模型的降维预测方法 ................................................................................................. 4 1.1、预测方法:预测综合还是信息综合 .................................................................................................................. 4 1.2、因子模型 ........................................................................................................................................................... 4 1.3、量化择时体系 .................................................................................................................................................... 5 1.4、预测应用的细节问题......................................................................................................................................... 6 2、文献综述:高维时间序列中的因子模型 .................................................................................................................... 8 2.1、高维数据中的降维问题 ..................................................................................................................................... 8 2.2、降维:基于计量经济学视角 ............................................................................................................................. 9 2.3、降维:基于统计学视角 ................................................................................................................................... 12 3、降维预测模型:基于SIR的Sufficient Forecast充分降维预测 ................................................................................. 14 3.1、SIR模型 ........................................................................................................................................................... 14 3.2、Sufficient Forecast模型..................................................................................................................................... 15 3.3、数值模拟 ......................................................................................................................................................... 16 4、应用:基于Sufficient Forecast的基本面择时因子组合优化 ..................................................................................... 18 4.1、择时因子组合优化的意义 ............................................................................................................................... 18 4.2、多择时因子降维预测....................................................................................................................................... 19 4.3、多择时因子降维预测:进一步优化 ................................................................................................................ 26 4.4、讨论:趋势的True Beta .................................................................................................................................. 31 5、总结 ........................................................................................................................................................................... 32 6、风险提示 .................................................................................................................................................................... 33 参考文献 ......................................................................................................................................................................... 34 金融工程-专题报告 2019-12-2 3 期货研究报告 图表目录 图表1:量化择时体系的流程 ....