“学海拾珠”系列之二百零二：基于特征显著性隐马尔可夫模型的动态资产配置

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 基于特征显著性隐马尔可夫模型的动态资产配置 ——“学海拾珠”系列之二百零二 [Table_RptDate] 报告日期：2024-08-28 [Table_Author] 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com 分析师：吴正宇 执业证书号：S0010522090001 邮箱：wuzy@hazq.com [Table_CompanyReport] 相关报告 1.《上市公司的财报电话会议对股价的影响——“学海拾珠”系列之二百零一》 2.《数据挖掘的修正与基金的业绩表现——“学海拾珠”系列之二百》 3.《宏观趋势与因子择时——“学海拾珠”系列之一百九十九》 4.《另类情绪指标与股票市场收益之间的关系——“学海拾珠”系列之一百九十八》 5.《基金在风格层面的情绪择时——“学海拾珠”系列之一百九十七》 6.《宏观环境对价值溢价的影响——“学海拾珠”系列之一百九十六》 7.《盈余公告后的机构共识：信息还是拥挤？——“学海拾珠”系列之一百九十五》 主要观点： [Table_Summary] 本文使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，简称HMMs）构建了一个动态资产配置模型。作者测试了该模型在多种smart beta 策略组合下的表现，结果表明，所得投资组合的风险调整后收益有所改善。此外，作者还提出了一种基于特征显著性隐马尔可夫模型（Feature Saliency HMM，简称 FSHMM）算法的新型 smart beta分配策略，该系统在进行隐马尔可夫模型训练的同时进行特征选择，以提高状态识别的准确性。回到 A 股市场，HMM 大多用于宏观经济周期的识别，本文的做法值得参考。 ⚫ 基于 HMM 动态资产配置模型所得投资组合的风险调整后的收益有所改善 作者证明，通过采用一种基于隐马尔可夫模型的投资组合构建策略，该模型包含两个潜在状态并特定地训练于将要进行配置的资产之上，相较于传统单一状态方法构建的组合而言，能够显著提升投资组合的绩效。进一步的，作者通过计算不同类型的投资组合对此进行了测试。对于收益导向型和平衡型投资组合，这种改进更为显著；而在更注重风险的投资组合中，这种改进则不太明显。 ⚫ 基于 FSHMM 构建的新型 smart beta 配置策略表现更佳 作者使用隐马尔可夫模型算法从一组因子指数中选择相关特征，并将其与使用全部资产训练的 HMM 进行了比较。两个模型在状态识别上均表现出一致性，而仅使用相关特征训练的模型对经济困境时期的敏感度更高。 作者通过 MSCI 美国增强因子指数，使用真实、可投资的资产对两个模型进行了测试。与使用全部特征训练的 HMM 相比，使用经过相关特征训练的 FSHMM 的信息构建的投资组合表现更佳。 ⚫ 风险提示 文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 [Table_StockNameRptType] 金融工程 专题报告 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 25 证券研究报告 正文目录 1 引言 ...................................................................................................................................................................................................... 4 2 相关文献 .............................................................................................................................................................................................. 5 3 理论背景 .............................................................................................................................................................................................. 6 3.1 隐马尔可夫模型（HMMS） .................................................................................................................................................... 6 3.2 FSHMM ....................................................................................................................................................................................... 7 3.3 SMART BETA 投资 ........................................................................................................................................................................ 8 4 数据 ...................................................................................................................................................................................................... 9 5 动态资产配置系统 .......................................................................................................................................