环境因子研究探索：标的池环境状态研判与交易行为选择

http://research.stocke.com.cn 1/16 请务必阅读正文之后的免责条款部分 [Table_main] 基金研究类模板 量化研究 报告日期：2021 年 08 月 30 日 标的池环境状态研判与交易行为选择 ──环境因子研究探索 金融工程研究｜因子研究｜ ：邱冠华 执业证书编号：S1230520010003 ：021-80106037 ：mail@stocke.com.cn [Table_relate] 相关报告 《成绩的赛道 0.1.0 版本——AI 揭开行业轮动的秘密》； 《站在巨人肩上的 AI 优化配置》 风险提示：本文所用方法基于市场历史信息和统计机器学习方法，不排除统计模型出现失效的可能性。模型构建思路仅供参考，模型结果不可作为任何投资建议使用。 报告导读 本文提供了一种研判市场所处“状态”的方法，这种方法可以对投资交易行为形成增量信息，进而结合其他有效因子共同形成交易决策建议。方法设计，我们首先用聚类的方法对市场状态分类。得到分类规律以后，再用卷积神经网络将相应的“分类标准”固化下来。 2018-2021 年实证结果显示，对该方法提供的沪深 300 时序状态信息构建择时策略，年化收益率为 13.59%，同期不择时的年化收益率仅为 4.06%。 报告要点 ❑ 市场环境模式学习分类。市场在不同时期可能表现出来明显不同的状态特征。如果这些状态可以进行分类，那么将对投资者了解自己身处何种市场阶段和选择投资行为风格带来帮助。 ❑ 通过聚类方法寻找分类数。由于状态数在时序上原本存在动态性，结合分类精度和结果的可解释性，本文提供的方法首先需要通过聚类方法探索运用成分间相关性刻画标的池可能存在的状态种类（分组）。 ❑ 运用 CNN“存储”分类关系。当运用聚类方法找到了合适的分组之后。成功分组的组标签与对应的标的池成分相关关系图构成的“数据对”就构成了 CNN 方法运用的样本集。进而将聚类得到的分类标准由 CNN 固定，样本外可用训练完成的 CNN 研判标的池处于什么样的状态。 ❑ 标的池趋势反转多对应状态切换。市场环境切换存在一定规律，在一段股价趋势中，往往对应着某种市场环境的持续；而当市场环境状态发生切换或者跳跃时，多对应市场趋势的反转或进入震荡等。 ❑ 环境因子阶段性超额收益测试。为了验证效果，以市场状态切换的时间点作为择时点设计交易策略。5 种状态分类情况下，沪深 300 回测的年化收益率达 13.59%，显著高于同期不择时的年化收益 率 4.06%。 ❑ 环境因子与 Alpha Finance：CJ-InvBots 系统的拓展结合。初代版本的AF 系统更多地使用了价量信息来捕捉不同投资标的趋势的方向和拐点。环境因子的构建，可以一定程度上对“价量信息”形成补充，通过影响InvBots 的交易行为来对原有投研系统进行完善提升。 证券研究报告 [table_page] 因子研究 http://research.stocke.com.cn 2/16 请务必阅读正文之后的免责条款部分 正文目录 1. K-means 算法和 CNN 介绍...................................................................................................... 4 1.1. K-means 算法 ................................................................................................................................................................. 4 1.2. CNN 网络 ....................................................................................................................................................................... 4 1.3. 数据描述 ........................................................................................................................................................................ 5 2. 聚类分析................................................................................................................................... 6 2.1. 市场环境和收益率分析 ................................................................................................................................................. 6 2.2. 市场环境和沪深 300 走势分析 ..................................................................................................................................... 8 3. CNN 训练 ............................................................................................................................... 10 4. 择时策略构建 ......................................................................................................................... 13 4.1. 策略设计 ...................................................................................................................................................................... 13 4.2. 策略回测 ....................................................................