>> 開源證券-開源量化評論(66):扎堆效應的識別,以股東戶數(shù)變動為例-221122
| 上傳日期: |
2022/11/23 |
大?。?/td>
| 1279KB |
| 格式: |
pdf 共14頁 |
來源: |
開源證券 |
| 評級: |
-- |
作者: |
魏建榕,胡亮勇 |
| 下載權限: |
無限制-登錄即可下載 |
|
|
股東戶數(shù)信息的披露大致經(jīng)歷了三個階段 A股股東戶數(shù)信息的披露大致經(jīng)歷了低、中、高三個階段。第一階段股東戶數(shù)信息披露并不完善,缺失值較多;第二階段股東戶數(shù)信息主要源于定期財報的公布;第三階段受益于投資者互動平臺的搭建,股東戶數(shù)信息的獲取更加及時。 雖然整體而言上市公司增大了最新股東戶數(shù)的披露頻率,但披露集中在少數(shù)上市公司之中,大部分上市公司依然較少在定期財報之外進行股東戶數(shù)信息的披露。 股東戶數(shù)相關因子具有穩(wěn)健的選股能力 在因子構建層面,我們提出了間隔選取多期后再進行時序標準化處理的方法,其能夠有效避免相鄰月份數(shù)值相同導致求解變動比例時產(chǎn)生過多零值而無法有效分組的問題。 股東戶數(shù)變動(SNC)因子在測試期內(nèi)具有優(yōu)異表現(xiàn),RankIC均值為4.5%,RankICIR為2.50,RankIC為正次數(shù)占比約74%。 人均持股占比變動(PCRC)因子在多空對沖穩(wěn)定性上表現(xiàn)優(yōu)異,最大回撤僅為-2.9%,收益波動比達到2.6。 綜合而言,當選取間隔較短時(Gap<3),滾動窗口適宜選取長一些;選取間隔較長時(Gap>3),則滾動窗口不宜過長,累計跨度在兩年左右時,因子表現(xiàn)較優(yōu)。 局部最優(yōu)參數(shù)下PCRC因子單調(diào)性有所改善,不同分組的走勢區(qū)分度更加凸顯。多頭端年化收益率達到14.5%,RankIC為4.58%,RankICIR為2.63。 PCRC因子在中證1000指數(shù)上具有優(yōu)異的增強表現(xiàn) PCRC因子的表現(xiàn)好壞與所選股票池的市值大小存在一定的關聯(lián)度,所選股票池平均市值越低,選股穩(wěn)定性越高。 PCRC因子在滬深300指數(shù)成分股中表現(xiàn)相對較弱,測試期內(nèi)RankIC均值為2.19%,RankICIR約為0.93,弱于全市場下的選股表現(xiàn);在中證1000指數(shù)成分中因子顯著性最強,RankIC均值達到4.88%,年化超額收益率為9.08%,收益波動比1.508,勝率約66%。 風險提示:模型基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計,未來存在失效風險。
|
|