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因子研究

目前,大部分资产定价的学术研究都聚焦于美国等发达国家的股票市场。中国股市与发达国家相比具有较大差异,系统地梳理和筛选哪些因子在中国有效,是国内外投资者都感兴趣的研究课题。Hou, Qiao, and Zhang (2019) 基于A股的交易数据、会计指标和分析师预测数据,构建了426个因子,并探测和筛选哪些因子能够有效预测中国股市收益率。

 

Using data on stock trading, financial statements, and analyst forecasts from 2000 to 2018, Hou, Qiao,and Zhang(2019)construct 426 anomalies in China’s A-share stock market.

因子名称 序列说明 平均收益率 CH3
Alpha
近1月 近3月 近1年 2007至今 2000至今
因子名称 序列说明 平均收益率 CH3
Alpha
近1月 近3月 近1年 2007至今 2000至今
价值因子12 H -1.73 26.08 -16.08 -3.09 4.05 25.69 相关策略 Csv
L 19.5 30.88 28.81 38.55 33.83 17.32
H-L -0.19 0.78 -0.63 -0.13 0.06 1.37
价值因子5 测试1 asd 123 123 123 12 123 相关策略 Csv
测试1 asd 123 123 123 12 123
价值因子4 测试1 asd 123 123 123 12 123 相关策略 Csv
价值因子3 相关策略 Csv
价值因子1 H-L4 4.67% -0.20% 0.04% -0.96% (-1.30) -0.96% (-1.30) -0.96% (-1.30) 相关策略 Csv
测试1 asd 123 123 123 12 123
价值因子2 H-L1 相关策略 Csv
H-L2
H-L3 4.67% -0.20% 0.04% -0.96% (-1.30) -0.96% (-1.30) -0.96% (-1.30)

合作说明:

- 研究结果来自论文Kewei Hou, Fang Qiao, and Xiaoyan Zhang(2019), Finding Anomalies in China.

- Detailed Results can be seen in the working paper: Kewei Hou, Fang Qiao, and Xiaoyan Zhang(2019), Finding Anomalies in China.

- 数据仅用于学术研究,详情请邮件联系:xinyuanfintech@pbcsf.tsinghua.edu.cn

- Please contact us through xinyuanfintech@pbcsf.tsinghua.edu.cn for more information