* 5.9 寻找适合国内市场的一种模型设定：打分方法 打分方法 排序按秩打分：排名越靠前得分越高，排名越靠后得分越低（打分不考虑行业差异） 五个价值指标和ROE波动按倒序排序打分 除ROE波动外四成长指标按顺序排序打分 总分：每个指标秩值得分加总分别得出价值度和成长性（金融业价值指标不考虑EV/EBITDA，因此四个价值得分加总之后*5/4进行恒等变换） 证券简称 EPS 增长率 销售 净利率 净利润同 比增长率 加权 ROE ROE 波动率 成长得分 预测 PE 预测 PEG 市净率 PB 市销率 PS 企业倍数 EV/EBITDA 价值得分 深发展A 5.977 9.163 7.813 9.28 3.799 36.032 9.325 7.399 5.437 4.735 - 33.62 万科A 7.237 7.174 4.807 5.725 4.825 29.768 8.839 8.092 4.852 3.934 - 32.146 南玻A 7.426 8.857 9.307 8.236 6.346 40.172 3.745 6.238 3.088 3.232 5.554 21.857 深康佳A 4.672 2.269 7.624 3.754 9.208 27.527 6.931 5.014 9.703 9.766 5.77 37.184 一致药业 4.627 2.737 6.688 9.325 3.484 26.861 4.177 3.637 1.576 9.379 4.753 23.522 价值成长矩阵打分示意 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 * 5.10 我们的选股策略展现出持续的增强效果 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 中信证券量化策略组合走势（2006年8月之前为后验的模拟，之后则是“真枪实弹”的show） * 5.11 价值动量模型的逻辑 价值因子 入选股票同时具备高E/P和高B/P的特征       动量因子 长期动量信号捕捉强势行业和个股的“惯性” 反转因子作为短期信号修正  * 5.12 量化个股精选模型之二：价值动量策略 基础股票池：沪深300；交易成本：0.3% 月平均收益率为0.95%，超额收益的标准差为0.0262 每期换手率平均是52.07%，入选的股票数量31.46支  * 市值加权 等权重 2003 12.92% 7.44% 2004 -0.08% -2.19% 2005 5.46% -0.06% 2006 10.28% 9.03% 2007 10.62% 20.86% 2008 33.97% 32.72% 2009 0.06% 11.50% 平均 10.46% 11.33% 2003~2009价值动量模型历史表现 模型历年超额收益 目录 * 量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易 6.1 事件驱动交易、时机创造价值 分红送配、股权激励、成分股调整、股东增持等事件带来交易机会 事件冲击能带来超额收益，但是把握时机和节奏很关键  分离债发行 分红送配 指数成分股调整 股改 资产注入 权证行权 股东增持 股权激励 * 6.2 事件驱动交易研究方法 事件驱动研究方法的定量部分 基准指数：沪深300指数 估计期：以事件公告日为第0天，以-T为公告日前第T个交易日，T为公告日后第T个交易日。 事件分析期：以事件发生日前后各N个交易日为分析期，分析事件发生前后是否出现超额收益以及出现超额收益的具体时间区段 定义好参数以后，通过事件研究方法计算出考察样本的超额收益和累计超额收益情况 事件驱动研究方法的定性部分 剔除异常因素带来的干扰值，寻找定量分析结果的背后机理 建立事件驱动的常态跟踪机制，发现事件驱动机会并捕捉交易时机 * 6.3 案例分析：可分离债发行、高送配 在可分离债的发行过程中，存在事件驱动交易机会 发审委过会、募集说明书发布、股权登记和债券权证上市四个事件对股价有显著的影响 高送配对于股价具有短期影响 分配预案信息提前走漏的可能性较大，预案公布前进入可以获得一定的超额收益   可分离债发行前后存在的超额收益机会 送配预案公告事件前后累计超额收益走势 * 6.4 事件驱动交易，时机创造价值 事件驱动交易，时机创造价值 事件导致股价短期变化 分析事件，定位交易时机 抓住时机，捕获交易价值  融资融券推出之后 获取事件对股价的负面影响收益  引入股指期货，锁定价值 对冲系统风险，锁定超额收益 系统风险 （β） 股指期 货空头 （-β） 仅留下超额收益（alpha） 超额收益 （α） *                                 致谢！ * * * * * * * * * * * * * * * * * * 量化投资研究方法 中信证券襄樊解放路营业部 2011.02 目录 * 量化投资研究的定位               量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易 1.1 量化投资的思想就在你身边 大类资产配置 行业轮动 风格轮动 量化选股策略  …  交易策略 资产配置 交易执行 风险管理 事件驱动 相对价值 中性策略 多空策略 高频交易 … 一级资产 行业配置 组合模拟 组合构建 组合优化 … 程序化交易 … 市场风险 组合风险 风险预警 … 量化投资的思想无处不在 量化策略 量化投资强调纪律性、系统性和大概率事件 打个比方，漏斗Vs.筷子 * 1.2 定位：一张复杂的图表 卖方 买方 横向数据整合平台 数量金融软件 数量化投资 金融衍生品 数量选股策略 交易策略 投资组合产品 数量金融软件产品 金融工程产品 数量选股策略 数量金融软件产品  金融 工程 股票池/组合建议 投资决策委员会 投资组合产品 客户（投资者） 买方 机构 宏观 数据 行业 数据 公司 数据 市场 数据 数据提供商 研究报告/投资建议 策略研究 宏观 研究 行业公司 研究 卖方 研究 * 目录 * 量化投资研究的定位 量化投资：仓位与情绪监控 量化投资：行业配置与行业轮动 量化投资：大小盘风格轮动监测 量化投资：驱动因子及量化选股 量化投资：事件驱动交易 2.1 中信证券基金仓位监测方法介绍 可以分为净值收益估计和净值波动率估计两种方法 实际：股票S、债券B、现金C；假设：忽略现金部分，股票仓位a，则债券仓位1-a 基金净值 收益估计法 股票仓位a，则 债券仓位1-a 基金净值 波动估计法 震荡市线形趋势不明显时效果不好，此时波动率估计效果更好 确定估计方法之后最为重要的就是确定不同资产的收益，尤其是股票头寸 指数替代法、基金重仓股替代法、风格重仓指数替代法等 净变动更值得关注 股票S、债券B价格变动幅度不同导致仓位自然变化；基金主动调整组合导致仓位变动，我们称为净变动。（增仓行为：增加股票头寸/减少债券或者现金头寸应对赎回；减仓行为：卖出股票/申购资金没有转化成相应股票头寸） * 2.2 基金仓位估计误差控制在正负1% 中信基金仓位监测所跟踪基金数量与分类 数据来源：中信证券数量化投资分析系统 保本型 偏债型 中信证券基金仓位精度分析 总体来看，基金仓位估计存在正负1%的误差；

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