汇添富成长多因子量化策略股票001050
001050基金5月22日净值
打分法比较直观，不易受极端值的影响，相对比较稳健。
但打分法主观性较强，需要人为设定各个因子的权重，这也是比较困难的地方。
（1）在对因子值进行排序打分时，分为100级。
正向指标从低到高排序，反向指标从高到低排序，根据上述指标将公司分为100级，第i级的打分为i。
(2)股票综合得分为基本面、估值面和技术面按权重5:3:2计算得到。
（3）按照股票综合得分对所有股票进行排序，分值相同的股票按照流通市值排序，最后选择得分最靠前的30只股票。
（4）持有期为1个月。
即股票调整周期为1个月，每个月的月末对个股综合打分进行更新，以确定下一期的股票组合。
股票选择的七个主要因素
使用大部分人的指标线，5日、10日、30日等等规则的均线系统，能方便了解到大部分人的想法，并决定对策。
对于选股，认为好的选股方法只有一种就可以了，不论长中短线，方法都是这个，万变不离其宗嘛。
下面就说说选股的七个因素：一：不同的大势有不同的选择。
升势的时候选择板块类的个股；盘整的时候突破的个股比较好；跌势的时候我是不会做板块的，即使做了，那些除了龙头股以外的个股也不会跟着被带上来。
二：选择龙头股。
假如在领头的股票身上赚不到钱又怎能在别的股票身上赚钱呢？即使我要做整个板块，也是有一只的筹码比较集中的作为领头羊。
同样的，即使是超跌反弹等行情也都是有筹码最集中的。
三：尽量在尾盘买。
这样一天的图形做完了，可以简单的看出我们的意图而不会被迷惑。
四：不要被大阳线吓倒。
涨幅居前的股票总有几只在明、后天还会好的。
五：参考大盘。
大盘的分析比个股简单的多，牛市阳多阴长，熊市阴多阳长。
六：不要相信越跌越买的言论。
经过风险的量化可以发现，越跌越买比越涨越买的风险大得多。
如果跌到止损位，果断卖出。
七：顺势而为。
但要明白物极必反的道理，涨了五六天的股票明天还会涨吗？要点：所有所有的一切，成交量？换手率相对较大都是非常重要的，我甚至很喜欢买当天的换手率有15%-20%以上的股票。
这也关系到你在获利后是否可以顺利出局？相对于资金量比较大的人来说。
展开...
汇添富多策略基金怎么样
2014年下半年以来，A股走出了一波涨幅高达1000点的牛市，以纪律性和及时性著称的量化基金却如鱼得水，成为了牛市中的“战斗基”。
汇添富旗下首只量化基金——汇添富成长多因子于2月4日起择机发行，汇添富成长多因子最突出的优势就是能够以量化手段稳定获取高收益。
以股票多头私募基金为例：私募FOF投资如何玩
展开全部 1. 风格捕捉与投资决策 自2014年私募基金登记备案制度实行以来，我国私募基金行业发展迅速，目前已经进入到规范化、制度化发展阶段。
如果说2014年~2015年是制度规则密集出台的“起步规范年”，那么2015年至今可谓风生水起的“FOF投资年”。
据统计，2015年在上半年行情的推动下，私募FOF市场迎来大爆发，全年私募FOF产品发行数量达到836只，几乎是2014年的5倍。
2016年，私募FOF发行数量增长趋势仍在延续，但增长通道趋于平稳。
我们估算，当前市场上存续的私募FOF初始规模超1500亿元，FOF投资的方法论成为市场追捧热点。
私募FOF长期稳健的资本增值需要通过合理的资产配置和有效的组合来实现，相对完整的路径是：大类资产配置——>类别资产的选择——>具体资产的挑选，同时还包括根据市场环境变化进行的动态配置。
风格捕捉在私募FOF投资链条上可充当多个角色：在类别资产选择阶段可以作为风格轮动策略具体实施的参考依据，在具体资产挑选阶段有助于更准确地评价基金业绩，在动态配置阶段可以监测标的基金风格变动情况从而及时做出调整，有效降低了选择成本。
若抛开私募FOF复杂的流程形式不谈，对私募基金投资个体而言，风格捕捉在直观上也有助投资决策的确定。
由于不同风格类型的标的基金在相同市场环境下的表现有差异，风险收益特征不同，因此对标的基金及时的风格捕捉有利于根据投资者不同的风险偏好与需求选择相应的标的基金。
另外，在一定时间段业绩较好的基金，基本都是切合当下基础市场行情市场风格的产品，因此对全市场基金产品的风格捕捉或许可以从一定程度上帮助判断当前市场风格走势。
本文对风格捕捉方法在投资决策上的应用进行了探讨。
感谢吴昱璐同学对本文的贡献。
2. 模型构建与因子选取 2.1. 模型选择 对基金投资风格的研究方法主要有基于持仓的分析方法和基于净值收益的分析方法两种。
其中，基于持仓的分析方法穿透至底层、搭建了基于持仓数据的横截面统计模型和多期叠加模型，准确性较高。
但由于私募基金的信息获取存在一定限制，无法获得高频率的具体持仓信息，因此本文选用基于净值收益的分析方法。
基于净值收益的分析方法较多，典型的有Sharpe资产分类因子模型、Fama-French三因素模型、Carhart四因素模型等。
Sharpe模型将基金的历史收益与风格资产收益联系起来，根据基金的收益率对各类风格资产的暴露度来判断基金的风格。
Fama-French三因素模型以市场风险溢价因子、市值因子和账面市值比因子来解释基金获得的超额收益。
Carhart四因素模型在Fama-French三因素模型的基础上，增加了动量因子。
上述方法具有相似的一般形式，即多因子模型，但在具体的因子选择和可得到的统计结论上各有侧重。
Fama-French三因素模型和Carhart四因素模型对风格判定的维度侧重于规模风格、成长风格、动量风格。
而Sharpe模型通过对风格资产的切分、可从更个性化的多个维度考察基金风格，通过对各类风格资产的敏感度来判断产品风格较为直观。
因此本文选择Sharpe模型对私募基金产品进行风格捕捉。
Sharpe资产分类因子模型的一般表达式为： 其中，R_i表示私募基金i的收益率；因子F_i表示各种类别资产的收益率；其系数b_ij表示私募产品i的收益率对各风格资产j的敏感度，而ε_i代表私募基金i的非因子收益部分，包括了基金经理的主动管理alpha和残差项等在内。
按照Sharpe的说法，模型表明基金收益率由风格收益和选择收益两个关键部分组成。
2.2 因子选取与风格界定 Sharpe资产分类因子模型要求类别资产（也即风格因子）满足三个条件：互斥性、全面性、收益差异性。
具体而言，任何一个底层证券不应被同时纳入多个类别资产；应将尽可能多的证券纳入所选资产类别；类别资产间或是相关度较低，或是有不同的标准差。
由于类别资产构成往往会更替，一定程度上会引起私募基金收益率和风格收益率的偏差。
本文重点探讨风格研究以后的应用问题，因此选择最简单的规模维度做示例：大盘因子、中盘因子、小盘因子。
具体应用中使用申万大盘指数、申万中盘指数、申万小盘指数分别作为大盘、中盘、小盘三种风格资产组合，这样的类别资产划分满足三条件的互斥性和收益差异性，但在全面性上存在一定缺陷。
Sharpe在1992年的论文中采用了价值股票、成长股票、中等规模股票、小规模股票、欧洲股票、日本股票等12个类别资产做风格探讨。
本文以40天为一个回归周期，通过对回归后的风格因子系数设定一个阈值来判定基金在该段时间内的风格类型。
在回归结果拟合度较高的基础上，若某一风格因子系数大于或等于0.5，则判定基金在该周期内为此类风格；若系数均小于0.5，则认为该基金无明显风格，较为均衡。
3. 数据选取与清洗 本文选取私募排排数据库内净值披露频率为天，且净值数据不少于41个的股票多头私募基金作为样本，共计937只。
考察期为2016年1月4日至2017年3月31日，以40天为一个回归周期按天进行滚动回归，即每天都将得到一个风格判定。
数据清理过程中涉及以下几点： （1）考虑到存在数据缺失问题，在提取初始数...
如何学习多因子选股技术？
而在紧缩环境下则支持非周期性行业，总有一些因子会发挥作用，研究表明期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。
此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，这也是机构投资者最普遍采用的策略。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型。
多因子模型相对来说比较稳定，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出