渤海证券：Thompson Sampling算法驱动的策略混合多因子模型研究

渤海证券发布的多因子模型研究系列报告，着重于第六篇：《渤海证券多因子模型研究系列之六：使用Thompson Sampling算法的策略混合模型》。该报告旨在应对2017年市值因子失效带来的市场风格转变，提出了在线学习算法Thompson Sampling的应用。Thompson Sampling是一种基于贝叶斯统计的决策理论，它通过在先验概率和后验概率之间动态权衡，提供了动态调整投资组合策略的能力。 报告首先回顾了之前的多因子模型研究，包括单因子测试、收益预测模型、风险模型与组合优化，以及使用BanditLearning算法的模型。这些前期研究为Thompson Sampling的引入提供了背景。 报告的核心内容是构建了一个包含估值、盈利、成长、动量、反转、波动率、流动性、市值等八类因子的多因子模型。通过分层抽样方法，研究人员消除了行业效应，独立分析了市值因子的历史表现，揭示了小市值组合长期的优势，直至2017年的风格反转。 对比了多种投资策略，如买入持有、定期调整资产比例、Greedy、Epsilon-Greedy和Thompson Sampling，结果显示Thompson Sampling在适应市场风格变化方面表现出色，尤其在2017年风格切换期间仍能实现持续盈利。这种方法特别适合周期性资产的投资，如股票和债券的混合模型中，展示了更强的适应周期性市场轮动的能力。 报告强调了Thompson Sampling的现实应用价值，即它能够与市场判断相结合。在预计市场将呈现震荡行情时，它可以提供风险平滑；而在预期趋势行情时，可以结合其他侧重动量的策略。这表明，Thompson Sampling不仅可以提升投资组合管理的灵活性，还能提高投资决策的适应性和有效性。 渤海证券的这份研究报告不仅深化了对多因子模型的理解，而且引入的Thompson Sampling算法为投资者在不确定的市场环境中提供了新的策略选择和风险管理工具。