量化模型与构建方式 分层抽样多因子模型 - 模型名称: 分层抽样多因子模型 - 模型构建思路: 针对沪深300和中证500成分股，以月度调仓频率构建投资组合，剔除行业影响，单独检测市值因子在历史不同时间段的表现[14][15] - 模型具体构建过程: 1. 选取估值、盈利、成长、动量、反转、波动率、流动性、市值八大类因子构建多因子模型，经过缺失值处理、去极值、标准化、中性化等前期准备步骤，采用半衰期加权移动平均方法构建收益预测模型[14] 2. 将基准指数按行业划分为31个子集，每个子集中用市值因子将股票划分为数目相等的两组：大市值组与小市值组[15] 3. 在每个组中各自选取预期收益最高的两只股票，令其均分所在行业在基准指数中的权重，从而剔除行业影响[15] - 模型评价: 能否适应因子的风格变化，主要看其能否在市场风格转变时迅速调整[16] Thompson Sampling 算法 - 模型名称: Thompson Sampling 算法 - 模型构建思路: 将多臂赌博机每一个臂的回报概率看作一个Beta分布，通过不断测试调整Beta分布的参数α和β的值，确定最后的权重[27][29] - 模型具体构建过程: 1. Beta分布的概率密度函数形式如下： $f(x;\alpha,\beta)=\mathrm{constant}\cdot x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}$ 其中，α表示实验成功次数，β表示实验失败次数，α/(α+β)为Beta分布的均值[28] 2. 在离散空间中，每次试验中选中一个臂，有收益则该臂的Beta分布的参数α增加1，否则β增加1[29] 3. 扩展到连续空间后，计算之前M期历史收益情况，当大市值组合收益>小市值组合收益时，α值增加1；反之，β值增加1[29] 4. 大市值组合的权重设为α/(α+β)，小市值组合的权重设为β/(α+β)，得到两个组合混合的最优比例[29] - 模型评价: 在自我调整的及时性上有更大的优势，表现出较好的适应性[29] Greedy Algorithm - 模型名称: Greedy Algorithm - 模型构建思路: 计算每一个臂的回报，选择回报最大的臂进行操作[23] - 模型具体构建过程: 1. 设置M（M=24）期历史数据为观测窗口，计算两种组合的历史收益[23] 2. 在下一期选择收益高的一组[23] - 模型评价: 没有完全探索其它奖励概率的可能性，很容易丢掉最优解[23] Epsilon-Greedy Algorithm - 模型名称: Epsilon-Greedy Algorithm - 模型构建思路: 在贪心算法的基础上引入探索机制，通过随机数生成来决定是否探索[24] - 模型具体构建过程: 1. 选定一个较小的常数ε，每次生成一个0到1之间的随机数[24] 2. 如果随机数落在[0,ε]区间内，则随机选择一个臂；如果落在[ε,1]区间内，则选择当前情况下回报率最大的臂[24] 3. 扩展到连续空间后，赋予预期回报率较大组合1-ε的权重，赋予另外一组投资组合ε的权重[24] - 模型评价: 保持了一定对于探索的开放性，但不能根据试验结果进行自我调整，影响最终整体收益[24] --- 模型的回测效果 沪深300回测结果 - Thompson Sampling: 年化收益7.02%，信息比率1.41，胜率66.67%[31][34] - Epsilon-Greedy Algorithm: 年化收益5.93%，信息比率1.25，胜率61.90%[34] - Greedy Algorithm: 年化收益3.05%，信息比率0.25，胜率55.24%[34] - 定期调整资产比例组（CRP）: 年化收益6.47%，信息比率1.39，胜率60.95%[34] - 买入持有组（BAH）: 年化收益6.71%，信息比率1.37，胜率60.00%[34] 中证500回测结果 - Thompson Sampling: 年化收益12.43%，信息比率2.24，胜率75.24%[40][44] - Epsilon-Greedy Algorithm: 年化收益9.04%，信息比率1.45，胜率66.67%[44] - Greedy Algorithm: 年化收益10.72%，信息比率2.00，胜率73.33%[44] - 定期调整资产比例组（CRP）: 年化收益11.71%，信息比率2.19，胜率74.29%[44] - 买入持有组（BAH）: 年化收益11.82%，信息比率2.23，胜率79.05%[44] 股债混合模型回测结果 - Thompson Sampling: 年化收益15.73%，信息比率3.0044，胜率53.24%[49][51] - Epsilon-Greedy Algorithm: 年化收益8.46%，信息比率0.5649，胜率51.90%[51] - Greedy Algorithm: 年化收益12.84%，信息比率0.5289，胜率51.90%[51] - 定期调整资产比例组（CRP）: 年化收益5.76%，信息比率0.0825，胜率47.41%[51]