通联策略研究如何评价投资

简介

『通联策略研究』提供专业化的投资策略研究平台，为金融投资团队验证策略表现，研发和管理投资策略提供直观易用、规范高效的分析和研究工具。
该产品目前涵盖了策略的平台化计算，模型的加工提纯，优化组合的构建，策略模型的回测归因和用户信号管理等功能。客户在策略验证过程中无需自我编程，通过直接调用算法模块，完成策略分析和研究，从而大大缩减投研的时间周期和减少硬件和人力技术资源投入。

策略研究流程

核心功能

策略的平台化计算：提供研究数据的API接口，支持策略模型的公式化定义，并开放高性能的云计算平台，帮助客户快捷方便地生成信号指标，完成组合构建和历史回测（跨越硬件、数据等方面的屏障）
模型的加工提纯：策略信号主动收益成分（Alpha）的加工提纯；采用经典的系统风险中性化理念，提炼策略信号中的主动收益成分（Alpha)
优化组合的构建：收益风险配比优化组合的构建；采用经典的预期收益-风险效率组合的理念，将策略信号加工提纯的结果与风险模型相结合，构建优化组合
策略的回测归因：模拟真实交易的环境，对优化组合的历史表现进行回测，并对收益、风险等进行归因分解，帮助理解组合收益和组合风险曝露的相互关联
用户信号管理：管理用户的策略信号和回测报告，支持策略信号与回测报告的分享

使用信号

信号(Signal) 是指证券分析师或基金经理可以用来判别一组证券的投资价值正负性和强弱的数值型指标（或判断型指标）
信号的功用分为两层。第一，描述投资标的投资价值的正负性，例如，根据证券价格的走势判断买进还是卖出；第二，描述投资标的投资价值的相对强弱，例如，根据PE 比例来判断在组合里买多少
用户可以下载信号文件示例解压缩后来查看一般的信号文件是如何构成的

（注：请确定信号上传经过投资域筛选后，至少要有2个以上股票。否则无法进行有效组合构建计算）

信号生成：用户可以上传自己的信号文件，也可以通过信号合成(配比不同权重的信号和添加算法-即将上线）来生成自己的信号。信号也可以分享给其他用户，以便共同研究。
批量回测：即将上线
信号详情：点击某一信号可以查看信号的详情，在弹出的详情页面中，用户可以直接重命名该信号。用户可以分享信号给其他人，也可以对信号进行增量上传。用户也可以查看该信号的相关报告

配置回测

由于信号反映投资价值强弱，策略的回测环境都有个性特征，包括信号有效性的衰减速度，交易成本，适用的投资域，可行的投资策略类型，相应的业绩基准以及风险预测模型等。策略回测需要根据相关特性进行有效的基础配置：

调仓频度：投资组合进行权重调整的频率，可以按日、周、月来进行设置
信号延期：分析策略信号被延期使用（即信号效力的衰减速度）时使用的最大时期间隔（以调仓频率为单位，一般最大值为6）
交易费率：调整证券持仓时所要承受的交易成本，如0.05值等于 5%，（提示：基本面策略模型的效力衰减速度慢，策略表现对交易成本不敏感；行情和技术策略模型的效力衰减速度快，策略表现对交易成本较为敏感)
投资域：投资组合可以买卖的证券池
业绩基准：用来测度投资组合超额收益（由于策略信号的使用）的基准指数（提示：如果是多空对冲组合，业绩基准多为无风险利率；如果是只做多的组合，业绩基准多为与投资域匹配的指数；可以自定义上传基准组合）
风险模型：进行投资组合权重优化时所使用的风险预测模型（根据策略信号预测证券收益的有效区间长短，使用不同的风险模型；比如：基本面信号属于中长期策略，应该使用长期风险模型，而技术类信号属于短期策略，应该使用短期或者日间模型，来更合理控制风险）

操作提示：

在配置后，点击回测研究，会针对所选信号和配置首先进行信号域校验。如果成功，会开始并行计算处理。等到回测报告结果，点击该报告即可查看回测报告详情
一旦信号域校验失败，系统会有相关错误提示如文件缺失。如果是自上传信号，请按照缺失的日期重新上传相关信号；如果是基础信号或者分享信号，则可能需要调整回测时间
在页面顶端“选择配置模板”栏目，用户对默认模板修改后所调整的信号回测配置可以保存为模板。点击另存为模板，在弹出框中进行命名操作即可

算法处理

调整算法处理步骤的顺序，以达到用户所期望的信号极值处理、标准化、风险因子中性化处理

Winsorize信号极值处理：信号中的极端值处理，避免信号极值造成优化组合权重异常分布的现象
- 正态分布算法：是指均值加减3倍标准差之外的信号值拉回。迭代次数表示对拉回的操作算法处理次数
- 分位数分布算法：将信号值得最大 p/2和最小的p/2按比例拉回。例如p取值0.1，表示对信号的最大5%和最小的5%都拉回
Standardize标准化处理：对信号进行归一化处理，均值为0，方差为1
Neutralize风险因子的中性化处理：中和信号对于系统性风险正或者负的偏斜（Bias)，提炼主动收益成分（Alpha）

组合构建

提供多种优化组合构建算法，基础配置基于通联数据的多因子风险模型，可以帮助用户更加合理的将策略转化为可实现的投资组合：

对冲组合 (longshort）：基于经典的Mean-variance组合优化理念，计算得出最优的多空对冲组合的持仓权重方案
做多组合( longonly)：基于指数加强型组合构建理念，充分考虑到基准组合的持仓以及预期风险的配置，计算得出最优的只做多组合的持仓权重方案

归因分析

对组合的历史表现以及未来面临的风险进行归因分析，帮助理解组合收益和组合风险曝露的相互关联

下面是通联风险模型中的市场风格因子

比较报告指标

报告的主要目的是帮助用户解读（1）主动型投资管理依靠策略信号获得的超额赢利能力（之后简称赢利能力）（2）赢利能力的稳定性和震荡性（3）换手率

主动收益累计收益图：主动型投资管理依靠信号而获得的年化超额收益率。用于衡量信号是否可推动稳定且可持续的超额收益
主动收益: 主动型投资管理依靠信号而获得的超额赢利能力（年化）；如果是双向对冲，收益为组合收益；如果是单边持多，收益为组合收益减去基准指数的收益（已考虑分红送股等）
信息比率（IR）：主动年化收益与主动风险（年化）的比例；该指标越高，表明在同样主动风险的情况下，该信号的获利能力更高
策略最大回撤:：最大回撤用来描述投资组合开始建仓之后可能出现的最大亏损；严重的回撤会导致投资组合在管理的中途被强行平仓和清理；因此在实践中，是一个被投资人高度重视的指标
换手率：组合持有证券换仓的频率；该指标越高，说明换仓越频繁，所要承受的交易成本就越高

分析回测报告

信号回测的报告包含以下的信息指标：

信号表现:

总结Summary: 根据信号滞延1期-N期使用的表现(衰减1 就是默认的信号延期为0）：
- 信息比率 IR（Information Ratio）：主动收益（年化）与主动风险（年化）的比例（该指标越高，表明在同样风险的情况下，该信号的获利能力高）
- 信息系数IC（Information Coefficient）：信号与实际回报的相关性，是对信号有效性的一种测量（该指标越高，表明信号对于证券价格变动的预测能力越强）
- 换手率%：组合持有证券换仓的频率 (该指标越高，说明换仓越频繁，所要承受的交易成本就越高)
- 主动收益% : 主动型投资管理依靠策略信号而获得的年化超额收益率
- 风险%：组合主动回报的波动率（年化） (该指标越高，表明组合回报的不确定性越大)
配置Configuration: 用于查看源信号的配置设置的概览提要
主动收益Active Return History%: 主动型投资管理依靠信号而获得的年化超额收益率；如果是对冲组合，收益为组合收益；如果是做多组合，收益为组合收益减去基准指数的收益；（默认看信号延期1的表现就是该信号的表现，其他信号延期为该信号延期使用后的表现）
五分位组合收益Quintile Return%： 在每个组合调仓日，按照指标从高到低对投资域里的证券进行排序，分成五个子组合后所得到的子组合收益
ICvsIR: 信息系数IC 由左至右按信号滞延1期至N期（左边轴，线型图）以及信号风险性价比IR由左至右按信号滞延1期至N期（右边轴，柱状图）
行业内信息系数IC within industry: 在每个行业内计算信号的系数，理解信息系数高低与行业选择的关联
分布比较Signal Distribution：检测源信号分布与加工提纯后最终用来驱动投资的信号的分布差异
- Raw signal distribution: 源信号（策略模型生成的数据指标）分布
- Neutral signal distribution : 市场中性信号分布
覆盖率Coverage : 每期可用信号来判断投资价值的证券数占投资域内总证券数的比例

分组归因:

因子分组收益Bucketing：每期将组合内的证券按因子从高到低分成若干子组合，比较子组合内主动收益的区别，从而来理解策略与风险因子，组合收益和组合风险曝露的关联

行业归因:

行业归因：按照因子的行业特性，分为不同的类别，得到多期主动收益和行业超配的平均值

使用回测报告

点击报告名，可以重命名此报告
导出报告：导出页面上相关报告的数据CSV。解压缩之后可以直接查看报告中具体数值
导出持仓：根据信号配置后回测的结果，导出每期的股票持仓权重（百分比％）
分享报告：分享策略研究报告给其他人 (注：目前推荐报告以及他人分享不能进行再分享)
收藏报告：收藏该报告
删除报告：删除该报告

量化术语Glossary

Active Return%主动收益（超额收益）

主动型投资管理依靠策略信号而获得的年化超额收益率

Baseline 业绩基准

用来测度投资组合超额收益（由于策略信号的使用）的基准指数；如果是对冲组合，业绩基准多为无风险利率；如果是做多组合，业绩基准多为与投资域匹配的指数

Bucketing因子分组收益

每期将组合内的证券按因子从高到低分成若干子组合，比较子组合内主动收益的区别，从而来理解策略与风险因子，组合收益和组合风险曝露的关联

Configuration配置

用于查看源信号的配置设置的概览提要

Coverage信号覆盖率

每期可用信号来判断投资价值的证券数占投资域内总证券数的比例

Drawdown策略最大回撤

最大回撤用来描述投资组合开始建仓之后可能出现的最大亏损；严重的回撤会导致投资组合在管理的中途被强行平仓和清理

Neutralize风险因子的中性化处理

中和信号对于系统性风险正或者负的偏斜（Bias)，提炼主动收益成分（Alpha）

Neutral signal distribution

市场中性信号分布

Quintile Return%五分位组合收益

在每个组合调仓日，按照指标从高到低对投资域里的证券进行排序，分成五个子组合后所得到的子组合收益

Raw signal distribution

源信号（策略模型生成的数据指标）分布

Rebalance 调仓频度

投资组合进行权重调整的频率，如可以按日、周、月

Risk Model 风险模型

进行投资组合权重优化以及组合分析时所使用的风险预测模型

Standardize 标准化处理

标准化处理：对信号进行归一化处理，均值为0，方差为1

Summary 总结

根据信号滞延1期-N期使用的表现

Transaction Fee交易费率

调整证券持仓时所承受的交易成本，如0.05值等于 5%

Turnover %换手率

组合持有证券换仓的频率；该指标越高，说明换仓越频繁，所要承受的交易成本就越高

IC信息系数

信号与实际回报的相关性，是对信号有效性的一种测量；该指标越高，表明信号对于证券价格变动的预测能力越强

IC within industry 行业信息系数

在每个行业内计算信息系数，理解信息系数高低与行业选择的关联

IR信息比率

主动收益（年化）与主动风险（年化）的比例；该指标越高，表明在同样风险的情况下，该信号的获利能力高

Lag信号延期

分析策略信号被延期使用（即信号效力的衰减速度）时使用的最大时期间隔（最大值为6）

Longonly做多组合

基于指数加强型组合构建理念，充分考虑到基准组合的持仓以及预期风险的配置，计算得出最优的单边只做多组合的持仓权重方案

Longshort对冲组合

基于经典的Mean-variance组合优化理念，计算得出最优的多空对冲组合的持仓权重方案

Universe 投资域

投资组合可以买卖的证券池

Volatility波动率因子

证券价格近期的波动情况

Momentum动量因子

证券中长期的价格动量强弱

Signal 信号

指证券分析师或基金经理可以用来判别一组证券的投资价值正负性和强弱的数值型指标（或判断型指标）

Size规模因子

证券的市值规模

Value价值因子

公司历史收入业绩与市场价格的综合比率

Growth成长因子

公司过去和预期的收益成长

Leverage财务杠杆因子

公司历史的债务融资杠杆水平

Liquidity流动性因子

证券中长期的交易活跃性

Winsorize信号极值处理

信号中的极端值处理，避免信号极值造成优化组合权重异常分布的现象