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。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。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。


目录
1、引言......................................................................................................................- 3 -
2、相关文献..............................................................................................................- 4 -
3、 LASSO..................................................................................................................- 5 -
3.1 理论概述..........................................................................................................- 5 -
3.2 实施方法..........................................................................................................- 7 -
4、样本外表现..........................................................................................................- 8 -
4.1 数据说明..........................................................................................................- 8 -
4.2 样本外的拟合表现 ..........................................................................................- 8 -
4.3 样本外拟合度的增加 ......................................................................................- 9 -
4.4 夏普比率........................................................................................................- 14 -
5、自变量分析........................................................................................................- 17 -
5.1 非预期性........................................................................................................- 17 -
5.2 短暂性............................................................................................................- 19 -
5.3 稀疏性............................................................................................................- 20 -
6、 经济意义............................................................................................................- 20 -
6.1 Ravenpack 数据 .............................................................................................- 20 -
6.2 事件研究........................................................................................................- 21 -
7、结论....................................................................................................................- 22 -
8、附录....................................................................................................................- 23 -
附录 A. .................................................................................................................- 23 -
附录 B. .................................................................................................................- 26 -
附录 C. .................................................................................................................- 27 -
图表 1、提前一分钟收益预测过程概述 .................................................................- 7 -
图表 2、 LASSO 样本外拟合度................................................................................- 9 -
图表 3、不同基准下 LASSO 的样本外拟合增量表现.........................................- 11 -
图表 4、不同行业下 LASSO 的样本外拟合增量表现.........................................- 12 -
图表 5、 不同公司特征下 LASSO 的样本外拟合增量表现.................................- 13 -
图表 6、 LASSO 样本外拟合增量的时间序列......................................................- 13 -
图表 7、扣除交易成本的隐含策略表现 ...............................................................- 16 -
图表 8、隐含策略的交易频率 ...............................................................................- 17 -
图表 9、 LASSO 自变量的特征..............................................................................- 18 -
图表 10、 LASSO 惩罚参数随时间的变化............................................................- 19 -
图表 11、自变量持续使用时间..............................................................................- 19 -
图表 12、自变量的稀疏性 .....................................................................................- 20 -
图表 13、 LASSO 的新闻选择率 1.........................................................................- 21 -
图表 14、 LASSO 的新闻选择率 2.........................................................................- 22 -
图表 15、模拟数据的样本外拟合表现 .................................................................- 24 -
图表 16、模拟数据的 Oracle 样本外拟合表现.....................................................- 25 -
图表 17、模拟数据下使用的自变量数量 .............................................................- 25 -
图表 18、模拟数据下无自变量的样本外拟合表现..............................................- 26 -
图表 19、模拟数据下密集自变量的样本外拟合表现..........................................- 26 -
图表 20、样本外拟合增量分析 .............................................................................- 28 -