智能量化投資

目 錄
投資思想篇
第1章 量化投資在中國股票市場的應用 3
1．1 在中國股票市場進行投資的獨到優(yōu)勢 3
1．2 中國股票市場的有效性為量化投資的適用奠定了基礎 4
1．2．1 上市公司股票價格是否體現(xiàn)價值 4
1．2．2 上市公司的股票價格是否反映信息 8
1．3 量化投資在中國股票市場上大有可為 9
1．3．1 基于基本面信息的投資策略 9
1．3．2 基于技術指標的量化投資策略 10
1．3．3 基本面指標與技術指標的結(jié)合 11
1．4 從量化投資看堅持理性投資的重要性 12
總結(jié) 13
第2章 如何分析宏觀經(jīng)濟 14
2．1 為什么要做宏觀經(jīng)濟分析 14
2．2 宏觀經(jīng)濟分析的框架 15
2．3 經(jīng)濟基本面分析 15
2．3．1 經(jīng)濟總量 15
2．3．2 消費 18
2．3．3 投資 22
2．3．4 凈出口 24
2．4 政府政策與政治影響 25
2．4．1 經(jīng)濟政策 25
2．4．2 政治與社會穩(wěn)定 26
2．5 金融市場的分析 27
2．5．1 市場改革 27
2．5．2 流動性 28
2．5．3 投資者情緒 28
總結(jié) 28
第3章 美林時鐘在中國股票市場的應用 29
3．1 經(jīng)濟周期的劃分 29
3．2 經(jīng)濟周期與資產(chǎn)配置 30
3．3 美林時鐘在中國股票市場的實證檢驗 31
3．3．1 數(shù)據(jù)處理過程 31
3．3．2 GDP增長缺口與CPI的匹配 31
3．3．3 數(shù)據(jù)檢驗結(jié)果 32
總結(jié) 37
第4章 上市公司的定性分析 38
4．1 為什么要做定性分析 38
4．2 定性分析的框架 38
4．3 業(yè)務模式 39
4．4 行業(yè)地位 40
4．5 發(fā)展戰(zhàn)略 41
4．6 公司治理 42
總結(jié) 43
第5章 上市公司的定量分析 44
5．1 財務表現(xiàn) 44
5．1．1 資產(chǎn)負債表 44
5．1．2 利潤表 46
5．1．3 現(xiàn)金流量表 48
5．2 市場估值 49
5．2．1 市盈率 49
5．2．2 市凈率 50
5．2．3 其他 50
5．3 一個基于基本面指標的選股策略 50
總結(jié) 53
第6章 風險的衡量 54
6．1 總風險 54
6．2 系統(tǒng)性風險和非系統(tǒng)性風險 54
6．3 上行風險和下行風險 55
6．4 在險價值：VaR 55
6．5 最大回撤 58
總結(jié) 60
第7章 風險控制的理念與方法 61
7．1 風險控制的理念 61
7．2 風險的分類 66
7．3 風險的處理方式 67
7．3．1 風險規(guī)避 67
7．3．2 風險減少 67
7．3．3 風險分擔 67
7．3．4 風險轉(zhuǎn)移 68
7．3．5 風險對沖 68
7．3．6 風險預測 68
總結(jié) 68

量化建模篇
第8章 基金業(yè)績歸因 71
8．1 基金業(yè)績歸因：“運氣”與“能力” 71
8．1．1 “絕對收益”VS“超額收益” 71
8．1．2 基于多因子模型刻畫“超額收益” 72
8．1．3 中國的多因子模型 73
8．2 基金業(yè)績歸因：“選股”、“擇時”與“可持續(xù)性” 74
8．2．1 基金的“選股能力”與“擇時能力” 74
8．2．2 基金業(yè)績的“可持續(xù)性” 75
總結(jié) 76
參考資料 77
第9章 SAS的使用與編程基礎 78
9．1 SAS簡介 78
9．1．1 什么是SAS 78
9．1．2 SAS的優(yōu)勢 78
9．1．3 SAS的應用領域 79
9．2 SAS的基本操作 79
9．2．1 SAS的工作界面 79
9．2．2 輸入數(shù)據(jù) 80
9．2．3 數(shù)據(jù)輸出 81
9．2．4 文本和數(shù)字格式的轉(zhuǎn)化 82
9．2．5 日期函數(shù) 82
9．2．6 sort語句 84
9．2．7 滯后函數(shù)lag 85
9．2．8 means語句 86
9．2．9 merge語句 87
9．2．10 append語句 88
9．2．11 rank語句 88
總結(jié) 90
第10章 SAS在量化投資中的應用 91
10．1 7個應用案例 91
10．2 行業(yè)動量效應 95
總結(jié) 100
第11章 SAS宏在量化投資中的使用 102
11．1 SAS宏的構成 102
11．2 SAS宏變量的定義 103
11．3 在SAS宏中反復讀取宏變量并運行宏 104
11．4 SAS宏舉例 105
總結(jié) 107
第12章 回 溯 檢 驗 108
12．1 Fama-MacBeth回歸 108
12．1．1 數(shù)據(jù)結(jié)構 108
12．1．2 步驟與模型 109
12．1．3 因變量：收益率 110
12．1．4 自變量 110
12．1．5 回歸窗口長度的設置 112
12．2 組合分析 112
12．2．1 剔除不可選的股票 112
12．2．2 收益率的計算 113
12．2．3 組合分析關注的指標 113
12．2．4 交易成本 114
12．2．5 回溯檢驗的時長 114
12．2．6 選股的方式 114
總結(jié) 115
第13章 利用量化指標搭建選股模型 116
13．1 打分法 116
13．1．1 打分法舉例 117
13．1．2 打分法的優(yōu)缺點 117
13．2 排序法 118
13．2．1 排序法舉例 118
13．2．2 排序法的優(yōu)缺點 118
13．3 回歸法 119
13．3．1 回歸法舉例 120
13．3．2 回歸法的優(yōu)缺點 120
總結(jié) 121
第14章 基于財務報表的量化投資因子 122
14．1 資產(chǎn)類 122
14．2 盈利類 122
14．3 現(xiàn)金流類 123
14．4 增長類 124
14．5 實證檢驗結(jié)果 125
總結(jié) 127
第15章 基于金融市場的量化投資因子 129
15．1 估值 129
15．2 過去收益率 130
15．3 流動性 130
15．4 風險 130
15．5 實證檢驗的結(jié)果 131
總結(jié) 132
第16章 公司治理因子 134
16．1 內(nèi)部機制 134
16．2 外部機制 135
16．3 對公司治理因子的實證檢驗 136
總結(jié) 138
第17章 ESG因子 139
17．1 ESG因子的概念 139
17．2 ESG指標的構建 140
17．3 實證檢驗 144
總結(jié) 147
第18章 事件驅(qū)動策略：以大股東交易與高送轉(zhuǎn)為例 148
18．1 大股東交易 148
18．1．1 背景 148
18．1．2 理論預測 149
18．1．3 大股東交易市場統(tǒng)計 149
18．1．4 實證研究方法 152
18．1．5 研究結(jié)果 153
18．2 高送轉(zhuǎn) 161
18．2．1 背景 161
18．2．2 理論解釋 162
18．2．3 預測方法 162
18．2．4 高送轉(zhuǎn)對股票收益率的影響 165
18．2．5 高送轉(zhuǎn)案例：中聯(lián)重科 167
總結(jié) 168
參考資料 168
第19章 Smart Beta策略 169
19．1 策略簡介 169
19．1．1 Smart Beta策略的起源 169
19．1．2 Smart Beta策略的發(fā)展與應用 170
19．2 Smart Beta策略在A股市場的表現(xiàn) 171
19．2．1 中國市場的Smart Beta策略設計 171
19．2．2 Smart Beta策略在A股市場的表現(xiàn)分析 171
19．3 Smart Beta策略在中國應用前景的展望 172
總結(jié) 173