Factors Directory

Quantitative Trading Factors

Ожидаемая доходность на основе фундаментального тренда

Fundamental factors

factor.formula

Сначала вычисляется скользящее среднее фундаментальных факторов для каждой акции за разные периоды времени:

Во-вторых, в конце каждого месяца скользящее среднее фундаментальных факторов, рассчитанное в предыдущем периоде, используется для проведения кросс-секционной регрессии по доходности акций следующего периода, тем самым оценивая премию за риск различных фундаментальных факторов по будущей доходности за разные периоды времени:

Наконец, ожидаемая доходность акции рассчитывается с использованием коэффициента премии за риск, оцененного регрессией, и скользящего среднего текущих фундаментальных факторов:

где:

  • :

    Представляет значение $k$-го фундаментального фактора акции $i$ в месяце $t$ с задержкой в $j$ кварталов. Например, если $j=0$, это текущее значение; $j=1$ - это задержка в один квартал.

  • :

    представляет скользящее среднее $k$-го фундаментального фактора акции $i$ в месяце $t$ со временным интервалом $L$ кварталов. $L$ принимает значения 1, 2, 4 и 8, представляя временной интервал в 1 квартал, полгода, год и два года соответственно.

  • :

    представляет доходность акции $i$ в месяце $t$, обычно доходность после учета реинвестирования дивидендов.

  • :

    Представляет собой точку пересечения $t$-месячной кросс-секционной регрессии и представляет общий уровень рыночной доходности.

  • :

    Представляет собой коэффициент регрессии $k$-го фундаментального фактора в $t$-ой месячной кросс-секционной регрессии со временным интервалом $L$-ого квартального скользящего среднего, который представляет премию за риск или способность прогнозировать доходность фундаментального фактора в конкретном временном интервале. $E_t[\beta_{t+1,L}^{k}]$ представляет ожидание коэффициента регрессии в будущем $t+1$-ом периоде. На практике текущий коэффициент регрессии обычно используется в качестве оценочного значения будущего коэффициента.

  • :

    представляет остаточный член $t$-месячной кросс-секционной регрессии, представляющий конкретную доходность акции $i$, которая не может быть объяснена моделью.

  • :

    Указывает количество фундаментальных факторов, выбранных для расчета. Здесь выбрано 7 фундаментальных факторов: рентабельность собственного капитала (ROE), рентабельность общих активов (ROA), прибыль на акцию (EPS), отношение прибыли на основе начислений к собственному капиталу (APE), отношение прибыли на основе денежных средств к общей сумме активов (CPA), отношение валовой прибыли к общей сумме активов (GPA), коэффициент чистых выплат. Эти факторы охватывают несколько измерений, таких как прибыльность, операционная эффективность, денежный поток и доходность для акционеров, с целью отразить ценность и рост предприятий с разных сторон.

factor.explanation

Этот фактор (FIR) объединяет скользящие средние за несколько кварталов нескольких фундаментальных факторов с помощью метода кросс-секционной регрессии и соотносит их с будущей доходностью акций. Основная идея заключается в том, что фундаментальные тренды обладают определенной степенью устойчивости и могут прогнозировать будущую доходность. Этот фактор учитывает абсолютный уровень фундаментальной информации и ее тренд во времени, стремясь выявить акции с непрерывным улучшением фундаментальных показателей и оценить их ожидаемую доходность на основе их премии за риск. Чем выше ожидаемая доходность, тем выше инвестиционная ценность акции. Этот фактор сочетает в себе концепции стоимостного инвестирования и отслеживания трендов.

Related Factors