KCI등재
A Study on Optimized Piotroski F-Score Strategy - Evidence from Chinese Stock Market -
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학술지명
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2021
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English
주제어
KDC
340
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KCI등재
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학술저널
수록면
81-102(22쪽)
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본 연구는 가치투자와 추이투자를 결합하여 기존의 Piotroski F-Score 전략 수익률과 중량분포 방법은 중국 A주 주식시장에 적용되지 않는다는 것을 발견하였다. 따라서, 본 연구는 Piotroski F-Score 전략을 기초로 하여 중국 증시를 대상으로 새로운 투자 전략 을 수립하였다. 수정된 버전은 기존의 중국 증권 지수(CSI) Smallcap 500 지수 및 기존의 Piotroski F-Score 전략보다 우수하다는 것을 발견하였다. 본 연구는 CSI Smallcap 500 지수에서 주식을 선정하여 새로운 주식 가치전략을 수립 하는 것을 목표로 요인효과 테스트, 상관관계 분석 및 오차요인을 이용하여 기존 Piotroski F-Score 전략을 수정하고 새로운 주식선택 전략을 구축하였다. 첫째, 중국 증시 의 실제 상황에 맞게 PB(Price to Book) 가치가 가장 낮은 종목 100개를 초기 주식 풀로 선정하였다. 둘째, 주식선택모델을 구축한 후 가중치 최적화 및 업그레이드를 구현하여 전략의 높은 수익률과 실현 가능성을 보장하였다. 마지막으로, 새로운 Piotroski F-Score 는 개별 주식의 순위를 매기고 높은 점수를 받는 주식으로 풀을 구축하였다. loopback 테스트 결과는 개선된 Piotroski F-Score 전략이 원래 방식보다 더 나은 수익을 보장하고 중국 증시에 더 적용 가능하다는 것을 보여준다. 본 연구는 개선된 채점 전략을 사용하여 중국 증시에서 Piotroski F-Score의 효과, 적 용성 및 합리성을 검증하였고 더 높은 수익률과 전략의 실현 가능성을 보장하기 위해 주식선택모델의 가중치를 최적화하고 업그레이드하였다. loopback 테스트 그래프의 구 현은 본 연구의 중요성을 보여준다.
더보기This study combines value and trend investments. According to the returns of the original Piotroski F-Score strategy and the weight distribution method, we find that if the original strategy is copied to the Chinese stock market without any modification, the return rate is not ideal. Therefore, the evaluation index of the strategy is not applicable to China’s A-share market. Hence, this study takes the Piotroski F-Score as a trading strategy and builds a new investment strategy based on the Chinese stock market. The modified version outperforms the China Securities Index (CSI) Smallcap 500 Index and the original Piotroski F-Score strategy. This strategy selects stocks from the CSI Smallcap 500 index and constructs a stock value selection strategy. Through data extraction, the factor effectiveness test, correlation contrast, and redundant factors are used to modify the original Piotroski F-Score strategy and build a new stock selection strategy. To match the actual situation of China’s stock market, 100 stocks with the lowest PB (Price to Book) value are selected as the initial stock pool. Second, after constructing the stock selection model, weight optimization and upgrading are implemented to ensure higher returns and feasibility of the strategy. Finally, the new Piotroski F-Score is used to rank individual stocks and construct a high-scoring stock pool. The loopback testing results show that the improved Piotroski F-Score strategy ensures better earnings and is more applicable to China’s stock market than the original method. This study verifies the effectiveness, applicability, and rationality of the Piotroski F-Score in the context of the Chinese stock market using an improved scoring strategy. It optimizes and upgrades the weight of the stock selection model to ensure higher returns and feasibility of the strategy. Implementation of the loopback testing graph in Python demonstrates the practical significance of the study.
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