量化交易模型之多因子模型量化交易模型之多因子模型

摘要：

多因子模型是建立在单因子模型的基础之上，将多个因子进行整合来进行模型的构建。

多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，其基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或者跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以做多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。

一.多因子模型简介

量化投资选股主要有两种：一种是基于基本面进行选股，另外一种是市场行为选股。而在基本面选股中多因子模型又是最为常见的一种选股模型。

多因子选股模型的原理是，选出一些因子来作为我们选择股票的标准和规范。当某只股票符合我们选择的这些因子条件时则买入，当不符合时则卖出。

我们在这里举个简单的例子来理解一下。比如有五个人要参加跑步比赛。我们想要预先知道哪几位运动员跑步的最终成绩可能会在平均值以上。那么就需要对这几位运动员做一个身体的测试。一般来说，健康指标更好的运动员，他获胜的可能性就越大。多因子模型也是基于这样的原理，我们需要找到的是与企业收益率最为相关的那些因子，然后根据这些因子来进行判断。

从上面的例子不难看出，在量化投资多因子模型中选取最核心的因子是我们的首要步骤。多因子选股模型主要有两种方法来判断。第一是回归法，第二点是打分法。回归法就是我们将过去的股票收益率对多因子进行回归，从而得到一个回归方程。接着把最近的因子值代回得出的回归方程中就可以得出一个对未来股票收益的判断。打分法的原理就更为简单，就是根据选择出的因子的大小对这只股票进行打分。然后按照不同因子的权重加权给出一个总的分数。最后根据总分数来进行筛选。

二.多因子体系的假设前提

有效市场假说：金融市场能够快速的吸收所有的信息，因此，任何时间战胜市场都是不可能的。

股票的收益是受多方面因素影响的。

假设我们已经知道了哪些因子能够获取超额收益，那么我们根据这些因子构建股票组合。

三.多因子体系构建

（一）风险源分析

在因子体系构建前，我们需要对风险源进行分析。风险源的因素分析是因子构架的基础。

上市公司面临的总风险包括市场风险、宏观风险、行业风险、公司个体风险和其他风险等。此例中我们会从宏观、行业、公司和特殊因素四个角度就影响资产价格的因素进行了分析阐述。

1.宏观因素分析

证券市场是宏观经济的先行指标，并且宏观经济的走向决定了证券市场的长期趋势。宏观经济运行对证券市场的影响通常能通过资本成本、投资者预期和企业盈利等因素反映出来。

具体来说影响资本资产价格的宏观因素可以从两方面来分析：一 是宏观经济运行，前者如国内生产总值、工业增加值、经济周期变动、通货变动等。二是宏经济政策，后者主要是财政政策和货币政策，主要通过政策工具的调节来实现，具体的一些重要指标包括GDP增长率、经济周期、利率等。

2.行业因素分析

行业因素的影响范围只涉及某一行业或产业中所有上市公司股票的价格。行业 因素主要有行业类型、行业生命周期和行业政策。各个行业之间存在较大的差别， 不能一概而论，这也许是为什么资本资产定价模型对行业因素研究较少原因。

行业类型：各行业变动时，会出现明显的增长或衰退的趋势。这些变动与国民经济总体的周期变动是有关系的，但关系密切程度又不一样。据此可将行业分为增长型行业、周期型行业和防守型行业，不同的行业具有不同的价格反映。

行业生命周期：每个行业也要经过一个由成长到衰退的发展演变过程。这个过程便称为行业的生命周期，可分为幼稚期，成长期，成熟期和衰退期，处于不同周期阶段的行业公司具有不同的特征。

3.公司因素分析

影响价格的公司因素很多，主要体现在两个方面：一是公司基本面因素，二是财务指标因素。

公司基本面因素包括公司在同行业所处的地位、竞争力、经营能力等。公司的基本面因素从根本上决定着公司是否具有发展潜力，决定着股票的投资价值。是投资者重点考虑的内容。公司在同行业中的地位越高，竞争力越强，经营能力越强公司的业绩就表现越是良好，投资者对公司的预期也越好，这越有利于公司股票价格。

财务指标因素包括规模、市盈率、杠杆率、每股收益、 股利分配率等。财务指标是投资者进行投资时重点考虑的因素，对价格变动具有重要的影响。不同的财务指标对价格的影响是不同的。即使同一指标在同一个国家的不同时期阶段，同一时期的不同国家，影响也是不相同的。

4.其它因素

除了上述因素外，还有 一些其它因素影响着市场价格。有时这些因素是不可避免的，也是无法预测的，比如，投资者情绪对股票收益率以及市场运行会产生明显影响。此外，经济全球化日益明显，政治影响也日益显著。同时一些不可抗力自然灾害、战争、价格操纵等都会对股票市场产生重要影响，从而影响股票的价格。

（二）因子体系构建

通过上述对于风险源的分析，我们将所有因子按如下四个方面归类，并对每一类进行阐述，投资者可以优选出解释能力强的因子（此处根据个人分析及风险分析作出个人决策）， 构建因子体系，运用这个单因子体系进行量化选股，构建各类的量化投资组合。

1.市场因子

市场因子主要包括市场风险、波动性、流动性、换手率等。可通过单因素的分析选择出对收益最显著的因子，作为市场因子的代表，也作为后期多因素分析的市场因子的代表，构建量化组合。

2.风格因子

风格因子主要包括规模、价值成长等方面。

价值因子：账面市值比、PE、PB、PS、PEG、EV/EBITDA 等；

成长因子：账面市值比、EPS 增长、营业利润增长、净利润增长、总利润增长等；

规模因子：总市值、流通市值、总股本、流通股本等。

3.财务因子

财务因子包括常用财务因子、盈利能力、偿债能力和现金流量等方面。

常用财务因子：EPS、每股净资产、PE、PB、PS 等；

盈利能力因子：ROE、ROA、毛利率、ROIC 等；

偿债能力因子：流动比率、速动比率等；

现金流量因子：销售商品提供劳务收到的现金/营业收入、资本支出/折旧和摊销等。

4.动量因子

动量效应是指过去表现差的股票会继续其较差的表现，价格继续下跌，过去表现好的股票会继续上涨。动量投资策略也叫相对强势策略，是指买入过去表现好的股票，而卖出过去表现差的股票。

反转效应是指过去表现差的股票会在一定时间内恢复到它应有的价值，价格会上涨，而过去表现好的股票会因为价格过高而回落，价格会下跌。反转投资策略是指投资者买入过去表现差的股票，卖出过去表现好的股票。

这两者都包含了同一个思想即股价过去的表现会影响未来的收益率，称之为动量因子、反转因子。

（三）因子选择标准：

1.因子指标越高（低），股票预期收益越高；

2.指标与收益关系是单调的；

3.指标间相关系数不宜过高。

四. 模拟实证回测

选择完因子后，就要定时的对这些因子进行有效性的检验。检验的时间可以按照每半月或者每月。检验的方法一般采用排序法。具体来说，可以在模型形成后的第一个月的月初计算当前市场中每一只正常交易股票的因子大小。然后按照从小到大进行排序。接着将这些因子平均分成n个组合，一直持有到月末。然后在下个月的月初还是根据上述同样的方法重新构建n个组合并持有到月末。每个月都重复上述内容，一直重复到模型形成期末。