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2018-06-02 发布于天津
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技术类新Alpha因子的批量测试

HeaderTable _User 1122253200 1359491361 金融工程 HeaderTable _Stock 股票代码投资评级评级变化技术类新Alpha 因子的批量测试行业code HeaderTable —— 《因子选股系列研究之二十》 _Excel 研究结论报告发布日期 2017 年02 月17 日  这篇报告我们主要检验了Harvey(2016)文章中统计的从2002 年以后显著且独立的技术类因子共 16 个。检验发现16 个中的大多数因子在A 股市场表现证券分析师朱剑涛不佳，但其中分别是 DOWNILLIQ ，UPILLIQ ，NCSKEW ，DUVOL 和 0216077 IVmonthly 这5 个因子表现较好，rankIC 的绝对值均大于0.05 ，IR 的绝对 zhujiantao@ 值也都大于2.5。执业证书编号：S0860515060001  在这5 个因子中 DOWNILLIQ 与UPILLIQ 负相关性很高，说明A 股市场不联系人张惠澍存在美股市场中的买卖非流动性的非对称现象，也就是说A 股市场中的亏损 0216123 厌恶效果较弱，这点与美股市场中DOWNILLIQ 显著好于UPILLIQ 不同。同 zhanghuishu@ 时，NCSKEW 和 DUVOL 这两个因子正相关性非常高，主要是因为这两个因子都是通过计算偏离平均收益的收益率的波动特征得到的，都是用来衡量相关报告股票的暴跌风险的指标。对主动投资有益的量化结论 2016-12-21  通过Fama-MacBeth 回归剔除了12 个因子之后，5 个有效的新因子中还存在Alpha 衰退之前 2016-12-05 在有一定信息增量的因子为DOWNILLIQ ，UPILLIQ 和IVmonthly。 A 股市场风险分析 2016-12-02 非对称价格冲击带来的超额收益 2016-11-10  把新的因子（去除了时间较短的DOWNILLIQ 和UPILLIQ 因子）加入了到原专因子库中做因子精简，与原来相比基本面因子并没有变化，ILLIQ 这个因子东方机器选股模型 Ver 1.0 2016-11-07 题被从12 个因子中去除了，Ret1M 这一反转因子