浙商证券-金融工程深度:金股数据库及金股组合增强策略-三--230209

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核心观点 金股数据库 3.0 版本, 新增分析师状态稳定性跟踪方法, 利用该增量信息对历史胜率进行加强并构建金股增强组合。 新策略能够提升组合获取收益的效率, 增强组合控制回撤的能力。 分析师状态稳定性跟踪方法 对所有分析师, 根据统计期推荐胜率进行分类。时序上,跟踪分析师分类的转移并建立状态转移矩阵。 状态稳定的分析师,其类别间状态转移的频次较低,类别内的转移频次较高。反之,则认为分析师状态有波动。 状态稳定性信息对胜率增强 根据分析师状态转移矩阵, 对其分类进行重采样。 状态波动较大的分析师,被重采样到其它组别的概率较高, 相反,则较低。 根据重采样后的分类结果,持有相应类别分析师推荐的金股作为金股组合。 改进后策略优劣共存 重采样能提升组合获取收益的效率以及控制回撤的能力。 但重采样过程具有随机性, 随机性会对组合回测结果产生影响。 风险提示 本文结果基于历史数据建模推算,未来实际情况的不确定性与模型推测结果存在偏差,不作为投资参考建议
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(以下内容从浙商证券《金融工程深度:金股数据库及金股组合增强策略(三)》研报附件原文摘录)核心观点 金股数据库 3.0 版本, 新增分析师状态稳定性跟踪方法, 利用该增量信息对历史胜率进行加强并构建金股增强组合。 新策略能够提升组合获取收益的效率, 增强组合控制回撤的能力。 分析师状态稳定性跟踪方法 对所有分析师, 根据统计期推荐胜率进行分类。时序上,跟踪分析师分类的转移并建立状态转移矩阵。 状态稳定的分析师,其类别间状态转移的频次较低,类别内的转移频次较高。反之,则认为分析师状态有波动。 状态稳定性信息对胜率增强 根据分析师状态转移矩阵, 对其分类进行重采样。 状态波动较大的分析师,被重采样到其它组别的概率较高, 相反,则较低。 根据重采样后的分类结果,持有相应类别分析师推荐的金股作为金股组合。 改进后策略优劣共存 重采样能提升组合获取收益的效率以及控制回撤的能力。 但重采样过程具有随机性, 随机性会对组合回测结果产生影响。 风险提示 本文结果基于历史数据建模推算,未来实际情况的不确定性与模型推测结果存在偏差,不作为投资参考建议