2022年4月份以來，加密貨幣市場的暴跌強調了市場中性策略的重要性；基于此，有部分Quanter提出了基于加密貨幣的偏度策略：“Skewness/Lottery Trading Strategy in Cryptocurrencies”。

為此，小編不禁好奇：偏度因子在A股市場是否有效？

在查閱了相關的文章資料后發現，有相關文章認為：偏度與A股股票的未來收益，呈現出負相關的關系。

于是小編基于2018年-2022年7月的全A市場樣本進行了單因子分析，其中偏度的計算基于歷史21天交易日的漲跌幅。

從收益分析來看，5天、10天和21天調倉周期下的多空收益相差不多，低偏度組貢獻正收益，高偏度組貢獻負收益，與先前資料的負相關關系相吻合。

而進一步從信息系數來看，IC均值（IC Mean）均為負且絕對值隨著調倉周期單調遞增。

在21日周期下的IC絕對值達到最大，為0.041，同時可以計算其IR值為0.569。信息系數偏低，信息比率還算可以，整體效果低于《研報復現 | 量穩換手率選股因子》 中的穩量換手率因子。

從因子分組的平均期望收益來看，整體的單調性較好，但第一組和第二組的收益并沒有嚴格單調遞減；第十組的做空收益遠高于第一組的做多收益。

最后，讓我們進行回測，具體設置如下：

• 回測時間：2018-01-01至2022-08-21（月底換股）

• 回測品種：全A股（剔除ST股、停牌股和一年以內的次新股）

• 初始資金：100萬

• 手續費：0.0008（雙邊萬三傭金+單邊千一印花稅，共千1.6，即雙邊萬8）

• 滑點：0.00123（雙邊千1.23）

• 最大持倉數量：20只

?（該報告由掘金量化終端提供）

從報告看，策略的表現較為一般。

從回測曲線來看，可以分作兩個階段：

2018年至2021年1月為第一階段，該階段中因子表現持續跑輸指數；而從2021年2月以來，策略表現跟指數行情呈剪刀差走勢，指數持續走低，而因子表現開始持續走強，但在今年4月份也出現了大幅回撤。

小編同時也測試了峰度因子，但其IC均值的絕對值甚至不足0.03，在此便不粘貼出相關數據了。感興趣的朋友可以進一步測試高頻數據下的偏度因子，通過日內數據挖掘alpha。

源碼已分享至掘金量化社區，歡迎自行下載研究。

傳送門：https://bbs.myquant.cn/thread/3129

參考內容：

1.Skewness/Lottery?Trading?Strategy?in?Cryptocurrencies

2.BAR講堂?|?偏度與股票收益——高階矩視角下的風險?

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聲明：本內容由掘金量化原創，僅供學習、交流、演示之用，不構成任何投資建議！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的量化策略研究：股票中的偏度效应的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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