交易者之家

最近研究商品期货的因子投资方法，涉及两大方向：

1、单品种多因子投资
2、多品种多因子投资

两类投资看起来关联性很大，但我还是要再细分。
一是因为某些因子是单个商品或者某大类商品独有的，不适用于全市场。单品种把这些因素考虑进来，会做得更细致。
二是单品种多因子投资里面，策略间的相关性比较大（对于单个商品，某一天的方向只能有三种，但是多个品种的不同方向有3^n种组合，n为商品个数）。
因此，投资组合理论也许更适合多品种多因子。
但另一方面，单品种多因子更容易实现。

这次的研究，也许在正规军里面是个很简单的问题，欢迎指导。

我先按照自己查阅的资料展开。

首先是这一篇
https://cloud.tencent.com/developer/article/1395644

里面比较详细地讲述了原理，还附有python代码，感觉看完这一篇，再自己动手实践一下，基本上就足够了。

不过我主要用的是Matlab，所以再看看有没有相关的文献和示例。
掌握方法以后，我会尝试套用到螺纹钢的模型上进行优化。

表示看不懂，只有默默给你加油了~~

tmtmaya 写了: ↑

2019年 8月 29日 16:35

表示看不懂，只有默默给你加油了~~

尝试将自己理解的说说

一，制定标准，比较不同标的优劣。
用简单的情况（如掷硬币）来类比，有以下几个摊位，假设赢和赔的概率均为50%
1）赢9赔8
2）赢2赔1
3）赢4赔2
4）赢1赔2
最后一个肯定不会去玩。
前面2个，平均每玩2把赢1。但是，1）的风险大很多
假设前面10把都是1赢1赔，现在是+5。下一把赔的话，1）会变成-3，2）还是+4
所以从收益风险比的角度看，1）比2）和3）差
我自己的情况很像1），如果相隔比较久公布一次净值，看起来还算稳定，但很容易在下一次被清空盈利。

2）和3）的比较：如果兜里只有5块钱，选2）更稳妥，选3）运气不好的话先把钱赔光了，后面赢回来的机会已经没有了。
所以，二，投资/赌博根据自身需求设置不同的最优化目标。
比如我只能赌10次，想赚50块，毫无疑问只能在1）搏一搏。

三、相关性
完全正相关或者负相关的组合起不到分散风险的作用。这个不展开了

四、实战
有了上面一些内容，就可以根据自身目标对股票池（比如文中的FAAG）进行组合投资，并设置权重
1、分析不同股票的风险

亚马逊有两处明显的高峰值以及几处低峰值。脸书有一处则达到了两年内四家公司的最高值。同时苹果也存在一些峰值。从上图我们可以粗略地看出，这四只股票当中，亚马逊的风险最大，而谷歌则较为稳定。

2、随机分配权重，绘制出不同权重下，各个组合的“风险-收益”散点图（下面风险，左轴收益）

这些散点构成的图形，在上方形成边界，同等风险下收益最高。

最后通过计算：

如果想风险低，多买点Google，收益风险比0.22:0.16
如果想收益风险比高，不买Google，收益风险比0.3:0.18

懂了那么一点点，也就是说，搞一个因子池，然后用风报比的方式去给与因子不同的权重，再押注？
历史回测效果如何？

tmtmaya 写了: ↑

2019年 8月 30日 11:57

懂了那么一点点，也就是说，搞一个因子池，然后用风报比的方式去给与因子不同的权重，再押注？
历史回测效果如何？

我的想法是这样。
另外，定期重新测算，并赋予各个因子新的权重

但是还没用这个方法开始回测，还在搜资料和编程阶段。
我猜，多商品多因子效果会更好，因为每个标的（多商品单因子）之间相关性比较低。
单品种的各类因子，特别是同一类内的因子，相关性应该都不小。

分散得多，收益曲线斜率也低了很多，为啥不押注1、2个确定性最高的因子，在其它因子没啥干扰的情况下？
比如就找高库存，高利润，或者低库存，低利润的，岂不是更简单？
搞这么复杂的意义在哪里呐？

tmtmaya 写了: ↑

2019年 8月 30日 14:11

分散得多，收益曲线斜率也低了很多，为啥不押注1、2个确定性最高的因子，在其它因子没啥干扰的情况下？
比如就找高库存，高利润，或者低库存，低利润的，岂不是更简单？
搞这么复杂的意义在哪里呐？

1、三个臭皮匠赛过诸葛亮。
多个接近60%胜率的因子组合起来，胜率有可能大于60%，而且收益风险比提高。
2、一个因子不可能长期有效或者长期失效的。
比如展期收益率，最近两个月用在黑色（rb和i）上损失惨重，怎么优化都没用。解决方法只能是动态调低权重。

多因子结合，也很接近真实世界的运行情况。某种结果不是单一因素引起的，而是多个因素综合作用的结果。只不过有时候东风压倒西风，有时候相反。

Matlab的网页上有相关的视频
https://ww2.mathworks.cn/videos/use-mat ... l_use=Home

https://ww2.mathworks.cn/videos/getting ... 68762.html

跟着这个视频简单地做了些模仿。

2010-2019年，每个因子计算一条资金曲线，作为一个资产。
留空了2010-2011两年数据作为计算依据。从2012年1月底开始，每十天更新组合权重，目标是找出最大化从2010年1月至当前更新日夏普比率的资产组合，后面九天沿用这组权重。
假设初始资金500万，不使用杠杆，并用了以下两种方式投资：
1、按照算出来的权重比例，对各因子加权求和，使用计算值决定方向（符号）和头寸大小（绝对值）
2、按照算出来的权重比例，对各因子加权求和，使用计算值决定方向（符号），头寸大小使用固定金额/昨收盘价决定。为了避免每天频繁的小额增减仓，头寸大小按十位四舍五入（保证是10的倍数）。
注：对因子加权求和的意思是，如果因子A方向是多（1），权重为0.5，因子B方向是空，因子权重为0.3，因子C方向是无方向，权重为0.2
那么求和计算如下：
0.5*1+（-1）*0.3+0*0.2 = 0.2。假设昨收价格5000
按方法1，当天持有多头，头寸500万*0.2=100万，20手
按方法2，当天持有多头，头寸500万，100手


原来还有一个主观确定权重的，不过也是有一定规则：
按不同类因子，各自先算出一个方向；根据每个类的历史表现，赋予一定的权重，表现好的权重更高，而且各类之间权重的比例是整数。

净值表现在下面一张图
可以看到2017年以后，不同方法组合因子出来的资金曲线，表现都不如人意。
原因之一，这些因子是使用2017年底之前的数据优化出来的。
原因之二，2017年以后，参与螺纹钢交易的各种大资金博弈水平增强，原来很好用的均线也开始失效了。