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研究报告:兴业证券-海外文献推荐系列之四十九:西学东渐-191107

股票名称: 股票代码: 分享时间:2019-11-08 11:30:37
研报栏目: 金融工程 研报类型: (PDF) 研报作者: 徐寅
研报出处: 兴业证券 研报页数: 31 页 推荐评级:
研报大小: 3,476 KB 分享者: she****983 我要报错
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【研究报告内容摘要】

  投资要点
  西学东渐,是指从明朝末年到近代,西方学术思想向中国传播的历史过程。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展,也有力地促进了社会与政治的大变革。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)在今天,西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队,在平日的工作中,常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读,去粗取精,将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前!
  过去,研究人员利用他们的直觉来识别自变量,并使用统计方法评估自变量的质量,这种做法在寻找长期的稳定自变量时效果很好。但是,当代金融市场庞大且复杂,研究人员往往无法凭直觉从大量的自变量中挑选出有效的变量。如果要将整个股票横截面滞后收益作为自变量,那么对应的将需要大量的应变量,而如果没有足够长的时间收集应变量,研究人员就无法使用OLS回归进行分析。本文应用LASSO在高频数据中寻找短期的有效自变量。实证结果表明:1、使用LASSO既可以增加样本外拟合度,还能提高隐含交易策略的Sharpe比率。2、样本外拟合的增加来自于LASSO所识别的非预期(不易理解)、短暂(存续时间短)且稀疏(个数少)的有效自变量。3、这些自变量通常是股票的滞后收益,以及有关公司基本面的最新消息。总结来说,相较于OLS回归,LASSO能在更短的时间窗口内找出不易理解但仍具有经济意义的自变量。
  风险提示:文献中的结果均由相应作者通过历史数据统计、建模和测算完成,在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。
  

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