基于行业轮动的多因子选股模型策略研究
摘要：行业轮动作为一种特殊的现象，可以为投资者提供重要的获利机会。从财富管理基金量化产品比例，资本市场现有量化策略和方法数量以及量化投资理念的普及和接受度来看，量化投资有很大的发展空间。在中国作为资本市场发展的必要阶段，量化投资也是市场效率不断提高和发展的趋势。论文糅合行业轮动和多因子选股模型建立新模型，并对该模型的投资进行实证分析，验证加入行业轮动后的新模型优于单纯的多因子选股模型。
关键词：多因子选股模型；行业轮动；量化投资；
一、文献综述
- 国外文献综述
Evans, Archer(1968) 研究股票投资组合和风险并认为有很多指标代表风险，但并不有效。 这是第一次将标准偏差引入风险类别。 对于投资组合，Evans考虑投资组合中变化的规模和频率。投资组合的业绩受到影响，投资组合通过函数公式进行呈现。 在这项研究中，他们以标准普尔500指数中的股票为目标，投资组合的具体价值来自具体的市场数据。 他们认为8只股票是最可靠的投资组合，它不仅具有分散风险的作用，而且具有很高的收益回报，Evans的理论当时非常流行并被大量借鉴。
Statment.M(1987)虽然赞同埃文斯的理论模型，但他相信这一点规模不仅需要考虑非系统性风险，还要考虑边际效应和市场条件。 他的创意将会边际成本效益和投资组合规模的结合结合了以前关于标准差和差异的理论。考虑到交易成本的关键因素，在他的理论中他认为投资组合的最佳规模应该是30至40支股票。
Joseph D. Piotroski(2000)分析并肯定了Asness理论。 基于此对基本面进行了更详细的划分。 在文章中总共筛选了9个财务数据作为影响股票价格的因素，并筛选出这些数据。 通过设定一个门槛，对数据进行评分并按分数排序，并选择其中前20％作为投资组合。 通过证明发现投资组合在同一时间可以获得更多的利润小风险，因此这个投资组合仍然被许多学者所使用。
Sassetti and Tani（2003）对部门基金收益的研究表明，在经济周期中期，板块转换是一种成功的策略。 不过，他们也发现长期投资者的表现优于市场指数。 相比之下，Tiwari和Vijh（2005）则质疑投资者在各部门之间轮流使用资金的能力。该研究基于一个行业基金的数据，从1972年到1999年。结果显示，行业轮换期的投资者缺乏选择行业和时间的能力，而在纠正风险和交易成本的情况下，投资者不能获得超额收益。
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