多因子选股策略

　　多因子选股策略是一种基于多个关键因素或指标来选择个股投资组合的策略。这些因子可以是基本面指标、技术指标、市场因素等，旨在综合考虑多个影响股票表现的因素，以寻找具有良好潜力和回报的股票。

　　多因子选股策略的核心思想是，通过综合考虑多个因素，可以更全面地评估股票的价值和风险，从而提高投资组合的表现。具体的因子可以根据投资者的偏好和市场条件而定，以下是一些常见的因子：

　　1.基本面因子：包括公司的盈利能力、营收增长、市盈率、市净率、负债情况等。这些因子反映了公司的财务健康状况和估值水平。

　　2.技术指标因子：包括股票价格趋势、动量指标、均线穿越等。这些因子用于分析股票的价格走势和市场的技术信号。

　　3.市场因子：包括市场波动性、市场流动性、宏观经济指标等。这些因子反映了整个市场的情况和宏观经济环境。

　　4.行业因子：包括特定行业的相对强弱、行业前景等。这些因子用于选择在特定行业中表现良好的个股。

　　多因子选股策略通常通过将这些因子进行加权或组合，计算出每只股票的综合得分，然后根据得分对股票进行排序和选择。策略可以根据投资者的目标和风险偏好进行定制，例如追求高增长、低估值、高分红等不同的投资目标。

　　多因子选股策略的优势在于它可以综合考虑多个因素，降低单一因素带来的风险，并有助于构建更具多样性和鲁棒性的投资组合。

　　多因子选股模型是指采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性，而“因子”就是这个投资方法考虑的因素。其核心思想在于，市场虽然是动态的、轮动的，但是总会有一些因子在一段时间内发挥作用。在实践中，由于每一个分析师对于市场的动态、因子的理解都有所不同，所以会构建出不同的多因子模型。可以说多因子模型是三因子模型的拓展。

多因子模型的判断方法

　　一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。

　　1、打分法

　　打分法是根据各因子的大小对股票进行打分，按照一定的权重加权得到一个总分，再根据总分筛选股票。

　　打分法的优点是相对比较稳健，不容易受到极端值的影响。但打分法主观性较强，需要人为设定各个因子的权重，这也是比较困难和关键的地方。

　　2、回归法

　　回归法就是用过去股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，并依此进行选股。

　　回归法的优点是能够比较及时地调整股票对各因子的敏感性，而且不同的股票对不同的因子的敏感性也可以不同。回归法的缺点在于很难找到一个精确拟合的回归方程，存在很大的模型误差，所以实战中用处不广。

多因子选股模型的建立

　　多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。

　　1.候选因子的选取

　　候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。

　　寻找某类与未来一段时间收益率具有相关性的因子，如基本面指标，也可能是一些技术面指标。

　　同样的持有时间段，持有时间也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。

　　2.选股因子有效性的检验

　　一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。如果取得显著的正向收益，则可以认为因子具有一定的有效性。

　　同时，也可以讲按因子排序后的股票与下期收益计算相关性，如果显著正相关或显著负相关，则可以认为因子具有有效性。

　　3.有效但冗余因子的剔除

　　不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。

　　冗余因子剔除的方法：假设需要选出k个有效因子，样本期共m月，那么具体的冗余因子剔除步骤为：

　　（1）先对不同因子下的各个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高

　　（2）计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵；

　　（3）在计算完因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期内相关性矩阵的平均值

　　（4）设定一个得分相关性阀值MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵中大于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。

　　4.综合评分模型的建立和选股

　　综合评分模型选取去除冗余后的有效因子，在模型运行期的某个时间开始，例如每个月初，对市场中正常交易的个股计算每个因子的最新得分并按照一定的权重求得所有因子的平均分。最后，根据模型所得出的综合平均分对股票进行排序，然后根据需要选择排名靠前的股票。

　　5.持续改进

　　由于量选股的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下，随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加，有的因子会逐渐失效，而另一些新的因素可能被验证有效而加入到模型当中；另一方面，一些因子可能在过去的市场环境下比较有效，而随着市场风格的改变，这些因子可能短期内失效，而另外一些以前无效的因子会在当前市场环境下表现较好。因此持续的改进是多因子模型中必不可少的。