什么是多因子選股？
玩股票的朋友的朋友應(yīng)該很清楚，股市之道無外乎：選股、擇時(shí)、倉控。精通任何一點(diǎn)都可以說在股市中所向披靡。
這次，我們從選股入手，來談?wù)劻炕x股的基本“套路”——多因子選股。多因子選股采用一系列的因子（主要考慮使用價(jià)值、成長(zhǎng)、質(zhì)量以及市場(chǎng)等四大類因子）作為選股標(biāo)準(zhǔn)，將多個(gè)具有邏輯背景的因子策略相結(jié)合，選取在各個(gè)因子上綜合得分較高的股票構(gòu)建投資組合。通過這種方式選出來的股票通常不會(huì)在某個(gè)因子上有特別的短板，能夠綜合很多信息最后得出一個(gè)選股結(jié)果。同時(shí)，因?yàn)樵诓煌氖袌?chǎng)情況下，總有一些因子會(huì)發(fā)揮作用，因此多因子模型的表現(xiàn)相對(duì)來說也比較穩(wěn)定。
比如高考，高校要從高中學(xué)生中錄取學(xué)業(yè)優(yōu)秀的學(xué)生進(jìn)入大學(xué)，需要考察學(xué)生的綜合成績(jī)，對(duì)語文、數(shù)學(xué)、外語、物理、地理、化學(xué)等各門成績(jī)進(jìn)行測(cè)評(píng)，只有綜合成績(jī)高的學(xué)生，才能最終進(jìn)入高校。這里，每門功課都相當(dāng)于一個(gè)候選因子，每一個(gè)因子的情況——分?jǐn)?shù)都十分透明，可以幫助高校非常清晰地看清學(xué)生的實(shí)力。
各種多因子模型核心的區(qū)別第一是在因子的選取上，第二是在如何用多因子綜合得到一個(gè)最終的判斷。
一般而言，多因子選股模型有兩種判斷方法，一是打分法，二是回歸法。
打分法就是根據(jù)各個(gè)因子的大小對(duì)股票進(jìn)行打分，然后按照一定的權(quán)重加權(quán)得到一個(gè)總分，根據(jù)總分再對(duì)股票進(jìn)行篩選?；貧w法就是用過去的股票的收益率對(duì)多因子進(jìn)行回歸，得到一個(gè)回歸方程，然后再把最新的因子值代入回歸方程得到一個(gè)對(duì)未來股票收益的預(yù)判，然后再以此為依據(jù)進(jìn)行選股。
多因子選股模型的建立過程主要分為候選因子的選取、選股因子有效性的檢驗(yàn)、有效但冗余因子的剔除、綜合評(píng)分模型的建立和模型的評(píng)價(jià)及持續(xù)改進(jìn)等5個(gè)步驟。
候選因子的選?。?br>
因子類型可以概括為9類：規(guī)模因子，估值因子，成長(zhǎng)因子，盈利因子，動(dòng)量反轉(zhuǎn)因子，交投因子，波動(dòng)率因子，分析師預(yù)測(cè)因子。
1、規(guī)模類因子：總市值，流通市值，自由流通市值
2、估值類因子：市盈率（TTM），市凈率，市銷率，市現(xiàn)率，企業(yè)價(jià)值倍數(shù)
3、成長(zhǎng)類因子：營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率，歸屬于母公司的近利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流金額同比增長(zhǎng)率
4、盈利類因子：凈資產(chǎn)收益率ROE、總資產(chǎn)報(bào)酬率ROA、銷售毛利率、銷售凈利率
5、動(dòng)量反轉(zhuǎn)因子：前一個(gè)月漲跌幅，前2個(gè)月漲跌幅、前3個(gè)月漲跌幅、前6個(gè)月漲跌幅
6、交投因子：前一個(gè)月日均換手率
7、波動(dòng)因子：前一個(gè)月的波動(dòng)率，前一個(gè)月的振幅
8、股東因子：戶均持股比例、戶均持股比例變化、機(jī)構(gòu)持股比例變化
9、分析師因子：預(yù)測(cè)當(dāng)年凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、最近一個(gè)月預(yù)測(cè)凈利潤(rùn)上調(diào)幅度、最近一個(gè)月越策主營(yíng)業(yè)務(wù)收入上調(diào)幅度，最近一個(gè)月上調(diào)評(píng)級(jí)占比
我們?cè)诰蚪鹌脚_(tái)提供的因子中，選取了以下六個(gè)典型因子：
因子有效性的檢驗(yàn)：
一般檢驗(yàn)方法主要采用排序的方法檢驗(yàn)候選因子的選股有效性。
具體而言，對(duì)于任意一個(gè)候選因子，在模型形成期的第一個(gè)月初開始計(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。
我們?cè)诰蚪鹌脚_(tái)上進(jìn)行因子有效性檢驗(yàn)：
測(cè)試參數(shù)：
回測(cè)時(shí)間周期：2017-01-01--2018-01-01
基準(zhǔn)指數(shù)：IT指數(shù)（SZSE.399239）
股票池：IT指數(shù)（SZSE.399239）成分股
滑點(diǎn)：0
手續(xù)費(fèi)：0
基本思想：我們需要采取循環(huán)測(cè)試，每月按照因子的值升序排序，然后選取某一區(qū)間（共十個(gè)均分區(qū)間）的股票作為標(biāo)的，全倉等權(quán)重買入，每月?lián)Q倉，統(tǒng)計(jì)最終結(jié)果。
過程：
1、因子有效性測(cè)試系統(tǒng)建立在參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)上，循環(huán)回測(cè)，每次輸入不同的區(qū)間參數(shù)，從而影響每月選取股票的范圍。
2、每月調(diào)倉，獲取因子并排序（注意去除空值）。
3、清倉，選取股票，重新買入。
4、重復(fù)第2與第3步，直至測(cè)試周期結(jié)束。
5、輸入新的區(qū)間參數(shù)，重復(fù)2-4步，直至全部參數(shù)輸入完畢。
測(cè)試結(jié)果（絕對(duì)收益）：
總結(jié)：
由上面幾幅圖可以看出，PB、ROEANNUAL、TAGRT都具有很強(qiáng)的有效性，因子的值從低到高排序，股票組合的超額收益率也是從低到高排列。
我們?cè)倏戳硗馊齻€(gè)因子，PELFYNPAAEI、NEGOTIABLEMV、EVEBITDA。因子的大小與股票組合的超額收益相關(guān)性并不明顯。
從而我們得到了PB、ROEANNUAL、TAGRT等因子具有一定有效性。
后續(xù)：
因子的有效性也會(huì)跟隨市場(chǎng)的變化而變化，如之前的小市值因子。我們所做的因子的有效性僅僅是作為參考，在大多數(shù)情況是有效的，而市場(chǎng)的魅力就是在于它的不確定性。
最后分享一張因子有效性的圖。
多因子選股策略源碼：
https://www.myquant.cn/community/topic/690來源：掘金量化 作者：經(jīng)緯量化 宋瑞笛
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