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前复权/分红/派股 数据处理和策略讨论
Tianjinxtl
发布于2019-04-15
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雪球
### 前复权/分红/派股 数据处理和策略 #### 问题: - jqdata前复权价格和google历史价格不符合,验证对于分红派股的处理方法 - 2005-03-04 为例: - jqdata给出前复权因子=0.2311320 - google给出前复权因子=0.322327 - 猜想 - jqdata get_price使用前复权fq='pre'得到factor包含了分红和拆股, - google的价格只包含了拆股,分红收益作为现金发放因此没有调整 - 验证结论 google复权因子忽略某些事件,数据错误 jqdata同时使用分红和拆股调整复权因子,分红现金发放假设重新投资,没有单独考虑。 建议jqdata将分红调整单独列出方便进行因子分析 #### 基本概念 - 分红,股东得现金股息 (dividend),股价下降,总市值下降 price_post * shares_post + dividend_yield * shares_post = price_pre * shares_pre - 派股,股东所得股数增加,股价下降(总市值不变) price_post * shares_post = price_pre * shares_pre shares_post = shares_pre * split_ratio #### 符号: - price 真实收盘价 - shares 真实收盘股数 - _post = ex_date 除权除息日 - _pre = ex_date-1 除权除息日前一个交易日 - dividend_yield 分红收益率 = dividend_amount / price_post - split_ratio 拆股比例 #### 潜在策略, 结合股息预期和实际公告进行事件分析。 - 超预期因子是否对中期股价(3month)有预测性? - 如果实施与公告不符,是否长期股价(6month)有预测性?
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雪球
评论
JoinQuant-Supercritical
您好,感谢您细心的 整理问题。 不同平台的复权数据基本都不一致的,您可以多比较的看看,我们目前和新浪一致。
2019-04-15
Tianjinxtl
三个主要影响复权数据的假设: 1. 向前或者向后复权,主流使用前复权(但长期价格受小数点精确度影响。) 2. 现金分红税费处理,扣税或者不扣税,jqdata假设不扣税。 3. 是否把分红计入复权数据,国内主流合计在一起,彭博可选SPLIT (只记派股)或是FULL(分红+派股) p.s. 彭博对于2007-06-18没有调整, 理由是只有流通股可以收到10%派股。
2019-04-16
剑逆
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2023-05-04
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