周嘉灝 張明福 冷鴻杰

（華南農(nóng)業(yè)大學電子工程學院（人工智能學院），廣東 廣州 510642）

隨著經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展，為了使自身獲取更多的收益，關于投資選擇的研究和實踐一直是社會的熱門話題。國際上關于投資選股的方法層出不窮，其中以多因子模型為代表的量化選股技術(shù)更是被廣泛運用，其運用主要在于選股、對沖和統(tǒng)計套利三個方面。多因子模型傳入我國的時間相對較晚，但目前有關多因子模型的研究與實踐與日俱增[1]，其主要運用在量化選股、量化擇時、預測漲跌方面。因此本文從研報中提取特征指標進行機器學習，研究多因子量化模型，有助于在保留傳統(tǒng)多因子模型投資視角廣、投資紀律性強、對歷史數(shù)據(jù)利用率高等特點的同時，將證券研究機構(gòu)的選股預測能力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實的投資價值，擴寬多因子選股策略的分析方法，充實我國多因子模型相關的理論研究。

1 研報特征指標的挖掘

本次券商信息收集在國信證券的金太陽交易軟件上完成，其對各股票的評價內(nèi)容較為完整，且有專欄總結(jié)，容易查詢。在數(shù)據(jù)收集過程中，由于部分股票的券商研報信息中存在著一些較為明顯且重要的缺漏，為了保證模型的合理性，我們對相關不完整股票進行了剔除。其中包括：（002060）粵水電，（601318）中國平安，（000921）海信家電，（600048）保利發(fā)展共4 家公司。

1.1 特征提取

經(jīng)過對相關數(shù)據(jù)的分析，本文初步構(gòu)建了估值因子、成長因子、盈利能力因子等七大方面?zhèn)€特征指標，總體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 初步提取的29 個特征指標

1.2 各股票間的相關性分析

為了進一步分析各股票之間凈利率的線性關系的強度，排除走勢相似的股票類型，本文先進行了pearson 的相關性分析，用Python 編程計算系數(shù)，繪制出30 支股票近六年來凈利率的相關性熱力圖，根據(jù)以上熱力圖矩陣，優(yōu)先排除與其他股票的相關系數(shù)較高的個股，選取與其他股票相關系數(shù)較小的個股，我們最終選出了10 支特征最明顯的灣區(qū)指數(shù)股票。

表1 相關股票符號的定義

2 特征指標提取

在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸，由多個自變量的最優(yōu)組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際。

2.1 提取過程

設隨機變量y 與一般變量x1,x2…，xp的線性回歸模型[2]為：

整理可得, 當（X'X）-1存在時,即得回歸參數(shù)的最小二乘估計為：

2.2 模型求解

為定量分析29 個特征指標與股票凈利潤的關系，我們在這10 支股票近6 年共60 組數(shù)據(jù)的基礎上，以不同的29個特征指標來作為自變量，以股票凈利潤作為因變量y，利用Python 求解多元線性回歸模型，得到多元線性回歸方程為：

R 方為0.988，表示自變量一共可以解釋因變量98.8%的變化，可以認為該模型的擬合優(yōu)度良好。

3 股票走勢

3.1 走勢結(jié)果

以所選的10 個特征指標為自變量，股票的凈利潤為因變量，對所選10 支股票列出多元線性回歸方程，得到析研報特征指標對股票走勢的影響，結(jié)果如下所示：

3.2 投資策略

各回歸方程中系數(shù)絕對值越大的項，對股票的凈利潤的影響也越大，總結(jié)主要影響因子如表2 所示。

表2 影響各股票凈利潤的主要特征指標

根據(jù)股票趨勢圖與相關特征指數(shù)，可以對股票的未來趨勢進行一定程度的預測。在此我們忽略以下因素影響：

3.2.1 市場風格特征

在證券市場上，投資風格是指某類股票具有相同的回報特點或者類似的價格趨勢特征，比如大盤股和小盤股就是兩類投資風格，市場有時傾向大盤股，有時又傾向小盤股，某段時期市場上投資者不同的偏好形成了不同的市場風格[3]。

3.2.2 行業(yè)輪動趨勢

行業(yè)輪動與風格輪動類似，受經(jīng)濟波動周期的影響，市場上一些行業(yè)會比其他行業(yè)優(yōu)先發(fā)展起來。根據(jù)經(jīng)濟周期對行業(yè)輪動的趨勢進行研究，在輪動趨勢開始前對投資組合進行配置，或在輪動結(jié)束后對選股組合進行調(diào)整，都將會得到不同的收益。

3.2.3 資金流動

圖2 10 支股票年凈利潤的趨勢圖

4 結(jié)論

本文圍繞選股問題，首先需要深入挖掘所采集的30 支股票詳細特征，通過相關的收集到的股票研報中初步提取出特征指標，共篩選出29 個普遍意義指標，進行pearson相關性分析，而后采用多元線性回歸與等權(quán)重法，對這些股票的特征指標進行打分，構(gòu)造基于研報的量化選股模型，提取出最重要的10 個特征指標作為最終有效因子。之后以凈利率為目標函數(shù)，利用多元線性分析對10 支股票分別列出多元線性回歸方程，從而繪制出曲線圖來分析股票凈利率走勢，篩選出高利潤和一般利潤股票。通過以上分析給出對這10 支股票的下年度的持倉策略。