本项目是量化团队和元心资本在基本面投资方面沟通交流的前期成果。 在《因子打分选股策略》中，我们介绍了本研究的研究方法和研究框架。根据研究成果构建了因子打分选股策略，回测结果显示，通过我们模型打分较高股票的走势明显好于打分较低股票的走势，说明当前模型对历史收益率具有解释性。 本文我们对上述模型进行了如下改进： 1.增加选股数量 原模型：股票池一是每个行业得分排名第一的股票，股票池二是行业排名前20%的股票； 问题：选股数量太少，换手率太低，没有排除偶然性对回测结果的影响； 改进：股票池一是每个行业得分排名前5%的股票，股票池二是行业排名前10%的股票（持仓数量>40）。 2.区分市场状态 原模型：牛市熊市使用了统一的指标打分模型； 问题：在不同的市场状态下，基本面指标的评价逻辑可能存在不同； 改进：先划分牛熊市，然后对牛熊市分别构建一套指标打分模型。 ## 1.增加选股数量 打分最高的股票组合的回测结果： ![回测1.PNG][1] 打分最低的股票组合的回测结果： ![回测2.PNG][2] ## 2.区分市场状态 * 滚动计算沪深300指数20日收益率 $CHG20$ ，以第10日为中心； * 若 $CHG20 > 0$ 则记 $STATE = 1$，若 $CHG20 < 0$ 则记 $STATE = -1$； * 下图红色区域是 $STATE = 1$ 的区域，绿色区域是 $STATE = -1$ 的区域。 ![捕获.PNG][3] * 将建模区间划分成40段（建模区间有10年，每一段约等于1季度）； * 统计段内是 $STATE = 1$ 的次数 $Nu$ 和是 $STATE = 1$ 的个数 $Nd$； * 若 $Nu > Nd$ 段内状态是牛市； * 若 $Nu < Nd$ 段内状态是熊市。 * 下图红色区域是牛市区域，绿色区域是熊市区域。 ![捕获2.PNG][4] 之后我们对牛市和熊市进行了单独的建模，得到了两张指标评分表。根据两张指标评分表和市场状态划分表构建策略，回测结果如下： 打分最高的股票组合的回测结果： ![回测3.PNG][5] 打分最低的股票组合的回测结果： ![回测4.PNG][6] [1]: https://quant.gtja.com/img/204f388a7d9943d55fce4aaed3a417be [2]: https://quant.gtja.com/img/0bbf7b378d2a6edd0e6070c22fc3b2cd [3]: https://quant.gtja.com/img/30c0bc906f12341c36cd710a7a49b6a3 [4]: https://quant.gtja.com/img/9f3293877ee831b8dfb0403862d242e6 [5]: https://quant.gtja.com/img/ae56a9ae1ebf9caef53eb6bfcdb086c5 [6]: https://quant.gtja.com/img/55849f11cbdbf7c98f8bf1f909f0ab23