AQF如果不是學(xué)習(xí)金融的朋友們，可能是不會(huì)接觸到的，而量化投資如果不是學(xué)習(xí)股票投資的朋友們相信也是不會(huì)學(xué)習(xí)的。
學(xué)習(xí)量化投資其實(shí)它其中的一些模型也是要熟悉一下的。
據(jù)2017年年底統(tǒng)計(jì)，我國(guó)股票策略私募基金約6000只，占整個(gè)基金產(chǎn)品的超過20%。而在眾多的股票策略基金中，量化投資在近幾年逐漸熱門起來(lái)。對(duì)于量化投資而言，量化選股是整個(gè)流程的第一步，對(duì)于任何一個(gè)做量化對(duì)沖策略的基金經(jīng)理來(lái)說，如何選擇出一個(gè)股票池，使得池子中的股票整體的收益率取得一個(gè)較理想的成績(jī)，是非常重要的一個(gè)課題。而多因子選股，講求的是以從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)，通過計(jì)算機(jī)量化的方式進(jìn)行選股。多因子選股也是應(yīng)用為廣泛的量化選股模型。
在多因子選股模型提出之前，廣泛被市場(chǎng)接受的是Sharp（1964），Lintner（1965）和Black（1972）年提出的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM），主流觀點(diǎn)認(rèn)為，股票的收益只與整個(gè)股票市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)存在線性關(guān)系。即r=rf+β（rm-rf）。然而，后來(lái)許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)股票的收益還與許多其他因素相關(guān)，如市盈率、賬面市值比等。其中為的是Fama-French的三因子模型，由此開啟了多因子選股的時(shí)代。
在早的Fama和French的三因子模型中，將市場(chǎng)資產(chǎn)組合、市值因子和賬面市值比因子納入模型中，即：
E(r) − rf= βi[E(rm− rf)] + siE(SMB) + hiE(HMI)
其中rf為市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，SMB為市值因子，HMI為賬面市值比因子，rm-rf為市場(chǎng)資產(chǎn)組合。βi、si和hi為三個(gè)因子的相關(guān)系數(shù)。
然而，三因子雖然突破了原CAPM的框架，但依舊有許多變量未被解釋，如短期反轉(zhuǎn)、中期動(dòng)量等等。于是，多因子模型呼之欲出，其核心思想在于，市場(chǎng)雖然是動(dòng)態(tài)的、輪動(dòng)的，但是總會(huì)有一些因子在一段時(shí)間內(nèi)發(fā)揮作用。在實(shí)踐中，由于每一個(gè)分析師對(duì)于市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)、因子的理解都有所不同，所以會(huì)構(gòu)建出不同的多因子模型?？梢哉f，多因子模型是三因子模型的拓展。
多因子選股模型通常有兩種判斷方法，一是打分法，二是回歸法。
打分法是根據(jù)各因子的大小對(duì)股票進(jìn)行打分，按照一定的權(quán)重加權(quán)得到一個(gè)總分，再根據(jù)總分篩選股票?；貧w法是用過去的股票的收益率對(duì)多因子進(jìn)行回歸，再將所選因子代入到回歸方程中，預(yù)判未來(lái)股票的收益。
多因子模型的構(gòu)建可分為五步，分別為選取候選因子、檢驗(yàn)因子的有效性、剔除有效但冗余的因子、構(gòu)建綜合評(píng)分模型以及對(duì)模型的評(píng)價(jià)和改進(jìn)。

選取候選因子
候選因子的選取可大致分為兩大類，基本面指標(biāo)因子與技術(shù)面指標(biāo)因子。前者主要是基于對(duì)股票基本面的分析，如ROA、ROE(Rate of Return on Common Stockholders’ Equity，凈資產(chǎn)收益率)，資產(chǎn)負(fù)債率等，后者主要是基于股票的技術(shù)層面的指標(biāo)，如換手率、波動(dòng)率、流通市值等。在實(shí)際的應(yīng)用中，大多分析師會(huì)將這兩大類繼續(xù)細(xì)分，方便的評(píng)價(jià)和改進(jìn)。如有的機(jī)構(gòu)投資者會(huì)將因子分為成長(zhǎng)、估值、流動(dòng)性、規(guī)模、反轉(zhuǎn)、動(dòng)量等，也有的會(huì)分為盈利因子、財(cái)務(wù)因子、估值和規(guī)模因子等。然后再在每一類下面進(jìn)行具體的細(xì)分。

每一個(gè)分析師對(duì)不同的指標(biāo)和因子都有不同的理解，有時(shí)甚至?xí)?duì)已有的指標(biāo)進(jìn)行二次處理，如計(jì)算出ROA、ROE的增長(zhǎng)率，通過計(jì)算近一個(gè)月或近三個(gè)月的收益率得出反轉(zhuǎn)與動(dòng)量。但是總體來(lái)說，因子的選取主要取決于經(jīng)濟(jì)邏輯與市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，在近年的文獻(xiàn)中，許多人考慮從行業(yè)角度劃分，獲得更多不同的候選因子。

選股因子有效性檢驗(yàn)
可根據(jù)數(shù)據(jù)的可采集性，確定一個(gè)周期（如按月、按季度），例如，對(duì)于任意一個(gè)因子，在模型形成期的第一個(gè)月初計(jì)算市場(chǎng)中每只正常交易股票的該因子的大小，按從小到大的順序?qū)颖竟善边M(jìn)行排序，并平均分為n個(gè)組合，一直持有到月末，在下月初再按同樣的方法重新構(gòu)建n個(gè)組合并持有到月末，每月如此，一直重復(fù)到模型形成期末。之后，計(jì)算這n個(gè)組合的年化復(fù)合收益、相對(duì)于業(yè)績(jī)基準(zhǔn)的超出收益和在不同市場(chǎng)狀況下的高收益組合跑贏基準(zhǔn)和低收益組合跑輸基準(zhǔn)的概率等。簡(jiǎn)單來(lái)說，就是根據(jù)因子的排序，來(lái)考察其是否與股票的收益有明顯的相關(guān)性。一般而言，我們會(huì)通過建立因子相關(guān)系數(shù)及對(duì)因子的多空收益表現(xiàn)來(lái)看因子的有效性。市場(chǎng)中，為了保持行業(yè)和市值的中性，會(huì)通過建立行業(yè)加權(quán)IC和市值加權(quán)IC，提出行業(yè)與市值的因素獲得Alpha。

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有效但冗余因子的剔除
當(dāng)我們挑選出十?dāng)?shù)種甚至更多的候選因子進(jìn)行檢驗(yàn)之后，可能會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)或多個(gè)因子因?yàn)榫哂邢喈?dāng)高的一致性和內(nèi)在大致相同的驅(qū)動(dòng)因素，此時(shí)我們需要將冗余的因子剔除掉。具體步驟如下：
首先，先對(duì)不同因子下的n個(gè)組合進(jìn)行打分，分值與該組合在整個(gè)模型形成期的收益相關(guān)，收益越大，分值越高；
第二步，按月計(jì)算個(gè)股的不同因子得分間的相關(guān)性矩陣；
第三步，在計(jì)算完每月因子得分相關(guān)性矩陣后，計(jì)算整個(gè)樣本期內(nèi)相關(guān)性矩陣的平均值；
，設(shè)定一個(gè)得分相關(guān)性閥值 MinScoreCorr，將得分相關(guān)性平均值矩陣中大于該閥值的元素所對(duì)應(yīng)的因子只保留與其他因子相關(guān)性較小、有效性更強(qiáng)的因子，而其他因子則作為冗余因子剔除。
簡(jiǎn)單來(lái)說就是，當(dāng)發(fā)現(xiàn)兩個(gè)相互之間相關(guān)性極強(qiáng)的因子時(shí)，只保留對(duì)收益率影響更大的一個(gè)，剔除掉另外一個(gè)。

綜合評(píng)分模型的建立
綜合評(píng)分模型選取去除冗余后的有效因子，在模型運(yùn)行期的某個(gè)時(shí)間開始，例如每個(gè)月初，對(duì)市場(chǎng)中正常交易的個(gè)股計(jì)算每個(gè)因子的得分并按照一定的權(quán)重求得所有因子的平均分。每個(gè)因子的權(quán)重可以用簡(jiǎn)單的等權(quán)重法配置，也可以根據(jù)相關(guān)性強(qiáng)弱加權(quán)配置，通常來(lái)說等權(quán)重配置法下的因子多空累計(jì)凈值走勢(shì)會(huì)更加穩(wěn)定。，根據(jù)模型所得出的綜合平均分對(duì)股票進(jìn)行排序，然后根據(jù)需要選擇排名靠前的股票。例如，選取得分的前20%股票，或者選取得分的 50 到 100 只股票等。

模型的評(píng)價(jià)及持續(xù)改進(jìn)
由于市場(chǎng)無(wú)時(shí)無(wú)刻都在發(fā)生變動(dòng)，宏觀環(huán)境、政策概念也在發(fā)生變化，有些因子會(huì)隨時(shí)間的推移而失效，有的因子的有效性會(huì)增加，如此一來(lái)，隨著市場(chǎng)風(fēng)格的改變，分析師需要每月、每個(gè)季度通過觀測(cè)之前建立的模型的表現(xiàn)，不斷調(diào)整選擇的因子和所選因子的權(quán)重。在實(shí)際應(yīng)用中，交易成本、風(fēng)險(xiǎn)控制都是要考慮的因素。
總的來(lái)說，多因子模型是為常見的一種選股方式。其考慮的方面更加全面，運(yùn)用大量歷史數(shù)據(jù)和分析，通過對(duì)多因子組合取得股票組合獲取更高收益的概率，是非常典型的量化選股方式。
然而，由于市場(chǎng)的變動(dòng)和更多投資者運(yùn)用類似因子進(jìn)行分析和操作，許多因子會(huì)在一段時(shí)間失效，且所分析的數(shù)據(jù)均是采用歷史數(shù)據(jù)，無(wú)法反應(yīng)未來(lái)的股票價(jià)格變化，分析師對(duì)宏觀環(huán)境、行業(yè)輪動(dòng)、因子權(quán)重和個(gè)股表現(xiàn)都有不同的理解，另外，由于所選擇的因子發(fā)布頻率是不一致的，如ROE、ROA大多來(lái)源于上市公司的季度報(bào)表，而波動(dòng)率等技術(shù)指標(biāo)則是以日發(fā)布，這種情況下，季度指標(biāo)的滯后性和日指標(biāo)“噪聲”過多也是分析師要考慮的問題。

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