策略研究｜木秀于林风必摧之——通过QMT实现量化策略
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主题分类：量化策略。发布时间：2024-12-06。本站持续跟踪中基协与证监会最新动态，相关更新以发布日期较新的文章为准。
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这篇论文《Salience and Short-term Momentum and Reversals》提出一个显著性和短期动量及反转效应，并且通过数据验证了全球的投资市场中都有效。
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论文对全球投资市场近40年的数据进行回测，图中我们可以看到A股中High DS的股票会出现反转，Low DS的股票会出现延续动量。
既然我们的大A也有效，那么我们可以尝试复现这个因子来获取超额收益，并取得了近年年化收益25%，收益特征图见文章尾。
论文主要内容是通过作者的研究表明，投资者在面对普通新闻时往往反应不足，会表现出动量特征。而在面对显著或极端新闻时则反应过度，表现出反转特征。
文中的观点用一句话可以概括，“木秀于林风必摧之，堆出于岸,流必湍之”，即高度超出行业的收益表现的股票，一个月后必定会出现反转特征，低程度超出行业收益表现的股票，动量效应会延续。
比如比亚迪的股票的表现要与汽车行业的平均收益进行对比，如果收益表现超出过高那么后面一定区间的收益表现会比收益表现一般的差。
研究使用了一个基于公司过去一个月的回报与其同行相比较的显著性度量方法。具体来说，研究者们测量了公司层面的“偏差显著性（DS）”，即个股与其同行股票回报之间的差异。
偏差显著性（DS）是通过衡量一只股票的月度回报与其同行股票的平均月度回报之间的差异来计算的。具体来说，DS的计算公式如下：
研究结果：
这些发现在考虑了多种可能影响结果的因素后仍然稳健，表明显著性对股票回报的影响是真实存在的。这项研究强调了显著性在资产定价中的重要性，即投资者对信息的反应程度如何影响股票价格。
通过QMT平台实现策略
理论：构建以行业ETF的N日收益率与所有行业的平均值之间的值作为DS
预期：低DS的行业在M日后的收益会持续上升
建模：取N日收益率低于全行业平均值且为正的最低的十只ETF，持有M日，M日到期后再轮动。
仓位控制：根据目标ETF等权比例持仓
策略部分代码：
需要源码可以扫码发文章获取对应文章的源码
import numpy as npimport mathimport picklefrom pathlib import Pathdef init(ContextInfo):MarketPosition = {}ContextInfo.MarketPosition = MarketPosition # 初始化持仓ContextInfo.set_universe(["562820.SH", # 嘉实中证全指集成电路ETF"562600.SH", # 华夏中证全指医疗器械ETF"562580.SH", # 华夏中证全指可选消费ETF"562560.SH", # 华夏中证全指信息技术ETF"562350.SH", # 银华中证全指电力公用事业ETF"561570.SH", # 华泰柏瑞中证油气产业ETF"561120.SH", # 富国中证全指家用电器ETF"561010.SH", # 华安中证全指软件开发ETF"560680.SH", # 广发中证主要消费ETF"560620.SH", # 万家中证全指公用事业ETF"515850.SH", # 富国中证全指证券公司ETF"517990.SH", # 招商中证沪港深500医药卫生ETF"517380.SH", # 天弘恒生沪深港创新药精选50ETF"516970.SH", # 广发中证基建工程ETF"516900.SH", # 华安中证申万食品饮料ETF"516310.SH", # 易方达中证银行ETF"515220.SH", # 国泰中证煤炭ETF"515060.SH", # 华夏中证全指房地产ETF"512480.SH", # 国联安中证全指半导体ETF"512400.SH", # 南方中证申万有色金属ETF"512330.SH", # 南方中证500信息技术ETF"512010.SH", # 易方达沪深300医药卫生ETF"510660.SH", # 华夏上证医药卫生ETF"510630.SH", # 华夏上证主要消费ETF"510230.SH", # 国泰上证180金融ETF"510200.SH", # 汇安上证证券ETF"159945.SZ", # 广发中证全指能源ETF"159944.SZ", # 广发中证全指原材料ETF"159938.SZ", # 广发中证全指医药卫生ETF"159929.SZ", # 汇添富中证医药卫生ETF"159887.SZ", # 富国中证800银行ETF"159707.SZ", # 华宝中证800地产ETF"159666.SZ", # 华夏中证全指运输ETF"159611.SZ", # 广发中证全指电力公用事业ETF"159586.SZ", # 南方中证全指计算机ETF"159511.SZ" # 南方中证通信服务ETF])ContextInfo.N_day = 20# 7ContextInfo.M_day = 7ContextInfo.N_rose = 0ContextInfo.target_etf = []delete_pickle_file()def calculate_etf_returns(ContextInfo):"""计算ETF收益并记录符合条件的ETF"""#ETF的收益率列表（ETF，N_Retrun）etf_returns = []enddate = timetag_to_datetime(ContextInfo.get_bar_timetag(ContextInfo.barpos), '%Y%m%d%H%M%S')stock_code = ContextInfo.get_universe()dfs = ContextInfo.get_market_data_ex(fields=['close'],stock_code= stock_code,end_time=enddate,period='30m',dividend_type='front',count= ((8 * ContextInfo.N_day) + 1),subscribe= True,fill_data=True,)# 遍历字典中的每个ETF代码和对应的close值for etf, close_values_df in dfs.items():close_values = close_values_df['close'].tolist() # 获取close列值并转为列表if len(close_values) == ((8 * ContextInfo.N_day) + 1):if close_values[0] != 0: # 确保分母不为零return_value = (close_values[-1] - close_values[0]) / close_values[0] # 计算收益率etf_returns.append((etf, return_value))else:print(f"代码{etf}，初始值为零，无法计算收益率")else:print(f'代码{etf}，数据长度不够')#print(f"etf_returns:{etf_returns}")# 行业计算平均收益率# 提取所有收益率returns = [return_value for _, return_value in etf_returns]# 计算平均值average_return = sum(returns) / len(returns)print(f"平均收益率: {average_return:.4f}")# 筛选并取差值大于0.1的后十只ETFContextInfo.target_etf = sorted([etf for etf in etf_returns if abs(etf[1] - average_return) > 0.05], key=lambda x: abs(x[1] - average_return))[-10:]print(f"根据差值进行排序: {ContextInfo.target_etf}")
