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1、本文格式为Word版，下载可任意编辑量化投资模型系列之GARP 量化投资模型系列之GARP ：量化投资模型的建立方法，首先要建立股市信息统计分析的根基，量化投资模型举行历史数据的模拟验证，告成率超过80%，在实战中监控量化投资模型。 如何建一个量化投资模型，给大家说方法. （1）首先要建立股市信息统计分析的根基，从大量的数据中通过数据挖掘找出赚钱股票的内部联系。找出进入点和退出点的根本特征。有些对比简朴的统计分析就可以察觉规律，有些繁杂的模型，需要用到数理统计的聚类分析等算法，最大信息熵，人工智能等多种理论。不过说实话，简朴的模型大多不好用，由于这个世界聪明的人多，都能察觉的模型，估计有效性就
2、不够。这也是为什么有效的模型，使用的人越少，便越有效。 （2）量化投资模型举行历史数据的模拟验证。2个星期做到5%的收益，至少要达成全体历史数据（包含历史上的全体时期，不仅仅包含牛市数据，而且也要包含熊市数据。）有效率超过80%。这个是我对模型有效的最根本要求。当然，你也可以做出一个模型，每个星期赚10%。俺曾经尝试过这个模型，貌似很难有很高的告成率。对模型而言，我觉得交易稳健也很重要。所以，我降低了收益率，提高交易的告成率。实际上，稳健盈利的交易模型，给你交易带来结果实际的告成率，一般来说远远高于5%。 （3）假设你的量化投资模型在测验过程中盈利的告成率超过80%，你就可以举行实战模拟验证了
3、。经过三个月实战模拟验证，再对操作中模型展现的问题举行校正。假设模型能让你10笔交易的胜率超过8笔以上，那你就可以加仓。 （4）在实战中监控量化投资模型。假设某一个阶段，连续发生模型3次交易失败的事情，就要中断操作，重新查看模型，分析模型失败的理由。重新回到步骤1，开头修正模型，再重新举行2-4的步骤。 当然，对于股市而言，量化投资模型就是量化投资的精华。假设有了它，你根本不要关注消息面，新闻面，以及传闻。唯一所做的事情，就是面对模型，按照模型操作。当然，假设你的模型有新闻传闻这些影响因子，那就要关注了。 平日多做一些不同类型的模型，便当自己的交易。当然，有效的交易模型很难找，手上有1个有效的
4、模型，就不愁资产了。当你的量化投资模型越来越多，资产便自然而然的向你奔涌来。 一：量化选股模型 1、 三个根本选股模型： A、价值模型V：以PE-PB-PCF 为价值因子 B、成长模型G：以EBITG-NPG-MPG-GPG-OPG为成长因子 C、质量模型Q：以ROA-ROC-GPM-CRAR-CNPR-TAT 为质量因子 1.1、选股方式 自下而上选股 根本选股模型采用指标打分的方法来筛选股票。首先对待选股票的各个指 标分别举行排序打分，然后将股票对应各个因子的指标得分举行求和，结果以总得分大小来筛选股票和构建组合。概括步骤如下： 第一步：确定待选股票池。选择组合构建时点（每个月结果一个交易
5、日收盘后）上市满两年的全部A 股股票，考虑实际投资需求，剔除当日停牌的股票，剔除最近四个季度滚动净利润为负值的股票，剔除连续3 个交易日平均成交额小于100 万元的股票后，以剩余股票作为待选股票池。 其次步：构建股票组合。 a） 指标打分：首先将待选股票池中股票分别按照属性因子的各个指标举行排序（价值指标从小至大，成长指标和质量指标从大至小），然后采用百分制整数打分法举行 指标打分，即以股票在各个指标排名中所处位置的百分数作为股票对理应指标的得分，前1%得分为1，依次递减，结果1%得分为100。 b） 求和排序：将股票相对于同一属性的各个指标的得分举行等权重求和，将总得分举行从小至大排序，选择
6、排名靠前的N 只股票进入量化组合。 c） 构建组合：采用等市值权重构建相应的量化组合（采用等权重的方法可以对比选股效果的优劣，在实际的投资中也可采用其他权重）。 第三步：组合调整。我们对组合举行逐月调整（调整时扣除相应的交易税费，暂不考虑冲击本金），即持 有组合至次月结果一个交易日，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复其次步打分、求和过程，并将股票按照指标得分和值从小至大排序，将原来量化组 合中排名跌出前N 名的股票卖出，买入新进前N 名的股票，同时将新组合内样本股的权重调整至相等。 第四步：统计检验。分别计算各组合每个月收益处境，以沪深300 指数作为对比基准，利用t 检验考察各个量
7、化组合超额收益的有效性。并用信息比率、夏普比率和战胜基准频率来对比各种策略的优劣。 需要说明的是：由于采用自下而上的选股方法，因此在筛选指标过 程中，我们尽量选择那些全体股票均可 计算的指标（譬如ROIC 指标由于银行类股票不能计算，我们将其剔除，并选择ROC 指标来替代），以制止展现某些行业由于指标无法有效计算而不能被选入的处境。另外，我们主要选择那些可以明显分别出优劣的指标，以便举行排序（譬如资产负 债率等指标不能通过简朴的排序来区分股票好坏，因此不予采用）。 1.2、价值模型 探索估值凹地 量化价值模型探索低估值的股票构建组合。在前面的研究报告量化 投资系列之价值模型探索价值凹地中，我们
8、以PCF 单指标来构建价值模型。近期，我们重新考虑了包括PE（市盈率）、PB（市净率）、PCF（市现率）、PS（市销率）、PEE（一致预期市盈率）和 EV/EBITDA（企业价值倍数）等在内的六个市场估值指标的选股处境，并利用2022 年1 月2022 年11 月，接近八年时间共计95 期数据举行更新测试。结果说明，以PE-PB-PCF 三个指举行联合打分选股，所得到的价值组合更加卓越和稳定。 表1：价值指标及其定义 价值指标 PE PB PCF 名称 市盈率 市净率 市现率 定义 总市值/滚动12 个月净利润 总市值/最近报告期净资产 总市值/滚动12 个月经营活动净现金流 分别以得分排名的
9、前20%、10%和50 只股票构建价值组合，其在 2022.12022.11 的测试期内，相对沪深300 指数的超额 收益均可通过95%置信度下的统计检验，其中10%组合和50 只组合的统计检验置信度达成99%以上。 1.3、成长模型挖掘成长伏藏 量化成长模型选择高成长性的股票构建组合，在前面的研究报告量化投资系列之成长模型ROIC-NPG：挖掘成长伏藏中，我们以ROIC-NPG 两个指标来 构建成长模型。根据我们对各项指标的重新梳 理，现将ROIC 列为质量指标，另外构建了包括EBITG（息税前收益增长率）、NPG（净利润增长率）、MPG（主营利润增长率）、GPG（毛利润增长率）、OPG（营
10、业利润增长率）、OCG（经营现金流增长率）、NAG（净资产增长率）、EPSG（每股收益增长率）、ROEG（净资产收益率增长率）、GMPG（毛利率增长率）等十个考核公司成长才能的指标。根据2022 年1 月2022 年11 月，接近八年的时间共计95 期数据的更新测试。结果说明，以EBITG-NPG-MPG-GPG-OPG-OCG 六个指标进 行联合打分选股，所得到的成长组合表现最优。 表3：成长指标及其定义 价值指标 EBITG 名称 定义 息税前收益 增长率 净利润增长 率 主营利润增 长率 毛利润增长 率 营业利润增 长率 经营现金流 增长率 本期滚动12 个月息税前利润/上期滚动12 月
11、息税前利润1 本期滚动12 个月净利润/上期滚动12 月净利润1 本期滚动12个月主营业务利润/上期滚动12月主营业务利润1 本期滚动12 个月销售毛利润/上期滚动12 月销售毛利润1 本期滚动12个月营业利润/上期滚动12月营业利润1 本期滚动12个月经营性现金流净额/上期滚动12月经营性现金流净额1 NPG MPG GPG OPG OCG 分别以指标排名的前20%、10%和50 只股票构建成长组合，其在 2022.12022.11 的测试期内，相对沪深300 指数的超额 收益均可通过90%置信度下的统计检验，其中10%组合的统计置信度达成97%，50 只组合的统计检验置信度达成99%。 1
12、.4、质量模型甄选优质蓝筹 量化质量模型选择资质优异的公司股票构建组合。我们从 六 个方面的财务指标来考察公司的资质，包括偿债才能、经营才能、营运才能、现金流质量、盈利才能、分红才能等。采用ROA（总资产收益率）、ROE（净资产收益率）、ROC（资本报酬率）、OPM（营业利润率）、GPM（销售毛利率）、现金流指标、COIR（现金营业收入比率）、CTAR（现金总资产比率）、CNPR（现金净利润比率）、TAT（总资产周转率）、LAT（滚动资产周转率）等十个指标来举行股票的筛选。根据2022 年1 月2022 年11 月，接近八年的时间阶段，共计95 期数据的测试。结果说明，以ROA-ROC-GPM
13、-CRAR-CNPR-TAT六个指标举行联合打分选股，所得到的质量组合表现最 优。 表5：质量指标及其定义 价值指标 ROA 名称 定义 总资产收益 率 资本报酬率 滚动12个月净利润2/(期初期末总资产) ROC 滚动12个月净利润/（股东权益长期负债） 滚动12个月销售利润/滚动12个月销售收入 滚动12个月经营现金流净额2/(期初+期末总资产) 滚动12个月经营现金流净额/滚动12个月净利 滚动12个月营业总收入2/(期初+期末总资产) GPM 销售毛利率 CTAR 现金总资产 比率 现金净利润 比率 总资产周转 率 CNAR TAT 分别以指标排名的前20%、10%和50 只股票构建质量组合，其在 2022.12022.11 的测试期内，相对沪深300 指数的超额 收益均可通过95%置信度下的统计检验，其中，10%和50 只组合获得超额收益的概率 8
