HS300指数成分股调整带来的机会

HS300指数成分股调整带来的机会

接触量化投资这一领域也有好长时间了，泡ricequant也有段时间了，一直没有动手操作。在社区里少见事件驱动的策略，受最近HS300成份股调整启发，动手研究了一下HS300成份股是否能够给我们带来惊喜。

众所周知，随着我国金融行业的发展，中证公司推出了一大堆指数，其中HS300、中证100等指数大家都比较熟悉；更重要的是，出现了越来越多以指数为标的的ETF，以HS300为例，有如下ETF以HS300为标的（部分）：

{图片仅截取部分ETF名称，全文请见中证指数沪深300相关产品}

按照中证公司对沪深300指数的调整规则，我们可以发现，一般情况下，中证公司每年六月和十二月会对指数成份股进行调整，每次调整比例不超过10%。当然，此处不考虑平时个别成份股调整。

笔者的考虑是：当成份股调整的时候，基金经理为了调整基金成分，务必会买入被调入股票进行建仓，因此，HS300的成份股调整务必会带来短期的超额收益。于是，笔者利用RQ平台对此进行了验证。

首先，根据HS300管理规则，有三个重要日期值得我们关注，一是考察期、而是名单公布日期、三是执行日期。在本文中，我们主要关注名单公布日期，因为，到名单执行日期，各大基金经理已经完成建仓了。具体如下图所示：

点开任意一个链接：【我也不懂为何发这么多条公告】

我们可以看到，2014年12月1日发布公告，给出调整名单，2014年12月15日执行。

【PS：此处很难用index_components函数去拿到调整名单；因为index_components只有等到名单更新后，此处具体为20141215号才能获取到HS300成分股改变，而此时进场貌似已经没有机会了。】

显然，此处的关键在于我们得准确知道公告的发布日期。

于是，笔者手动去中证指数有限公司去扒了从2011年到2014年共八次公告发布时间，并拿到了调整名单。【后文会谈到如何改进问题】

public_time=['2011-06-13 15:00:00','2011-12-12 15:00:00','2012-06-11 15:00:00','2012-12-17 15:00:00','2013-06-17 15:00:00','2013-12-02 15:00:00','2014-06-03 15:00:00','2014-12-01 15:00:00']

调入名单：【在进行策略测试时，笔者自行从本地导入了八次调整的调整名单】

利用RQ平台进行了八次回测，研究在名单公布后几天，调入的成分股是否会带来超额收益，回测结果如下：

1、2011-06-13

2、2011-12-12

3、2012-06-11

4、2012-12-17

5、2013-06-17

6、2013-12-02

7、2014-06-03

8、2014-12-01

对比八个回测结果可以看出，在公告发布后，买入持仓【策略里写有卖出代码，不过在这一阶段研究中，仅研究买入带来的超额收益】大概10天，八次操作中，基本上有六次明显的超额受益，有两次没能跑赢大盘，胜率可以达到3/4.当然，测试次数比较少，存在一些质疑。

从这个比较粗略的测试当中我们可以看出，HS300成分股调整确实能给我们带来超额收益。

另外，从笔者写的一个错误回测来看，本策略的特点在于其回撤比较小。由于交易次数太少，夏普率比较难看。。。。

后记：

问：为什么只测试到2014年？ 答：因为笔者没有在该网站上找到2015年以及2016上半年的调整公告。

问：手工爬取？答：这个问题比较好处理，直接写个爬虫就可以规模化处理了。

问：为何不进行完整回测？ 答：对RQ平台不熟，卖出时遭遇停牌等问题。。。还得进一步处理

问：即使是事件驱动，但是一年两次的操作机会是不是太少？答：由于时间原因，只能研究了HS300的问题。但是进一步考虑，我国金融市场上已经有大量标的指数的基金存在，我们可以同时监测多个基金，就可获得多次交易机会。这也是笔者接下来的研究方向，利用爬虫爬取多个指数成分股调整时间，进而回测多个指数成分股调整带来的投资机会。

附中证指数部分指数样本股调整调整频率：

最后，笔者最近查这方面资料时，发现了如下一个帖子，启发了另外一个想法，

链接：成分股预测

笔者最近在学习机器学习相关算法，为何我们不可利用机器学习进行预测被调入名单呢？

让我们拭目以待。

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