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2020-04-24股市

暴风科技股份分析当前股市的投资意识

当指数推广模式没有得到很好的体现时,人们首先承认的是因素分析的意识是否增强了。以下两个数字显示了由8个共同因素组成的多因素模型,包括风格(利润、估值)、技术方面(价格涨跌、换手率、波动性)、历史几乎方面(净资产收益率、驱动力)和预期基本面(估计净收入调整)以及历年综合因素的月平均综合指数。

复合因素的月平均IC只有7.1%,是近两年风暴科技股的最低值。与此同时,除了2014年,ICIR比其他所有年份都弱。因此,可以得出结论,导致指数推广模式绩效不佳的第一个问题是多因素模型分析意识的降低。那么,接下来的原因就是常用的八大因素是否即将失效。下面两个图依次是月平均IC和因子变化率。可以看出,除了ROE,其他因素的月平均IC相对于历史平均水平确实有一定程度的提高。与此同时,历史上选股能力非常稳定的换手率、波动率、ROE等因素也在经历着小幅下降的变化。多因素模型的分析意识必然受到影响。

但总的来说,除了市值因子的IC接近于0外,其他因素与个股收益的相关性方向与历史并无不同。所以这八个因素失败了,可能不一定。因暴风科技股吧此,本文进一步判断科技股因风暴而产生的相关系数,列于下表。每一列表示由该因子产生的长增益和短增益之间的残差以及每个剩余因子的相关系数。

除了市场价值和价值之外,技术因素和基础因素以及其他因素之间的相关性逐渐增加。尤其是换手率、波动率和干重因子等因子之间的时间序列相关性低于其他历史年份;估计净收入的调整因子在大多数个别年份与其他因子呈负相关,但也表现出一定的正相关。

因素之间相关性增加的直接后果是分散效应的降低。下面两个图是每年季度保费序列主成分分解后,第一个和前三个主成分对系数的总贡献率。

此外,第一主成分和前三主成分对均值的年均贡献率逐渐达到原年度。特别是第一主成分的贡献率达到了50%,而历史平均水平只有30%。

当分散效用丧失时,因素往往集体失效,导致多因素模型的抗风险意识增强。如下两张图所示,2月和8月,大部分常用因子被反转,导致这两个月多因子模型的复合因子IC出现大风暴。

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