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【 · 原创: 麦子 2015-02-08 23:08只看该作者(-1)】
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【量化选股】 多因子选股模型
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是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。
基本概念
举一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，想要知道哪些人会跑到平均成绩之上，那只需在跑前做一个身体测试即可。那些健康指标靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子模型的原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子即可。
各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
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。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再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，然后再以此为依据进行选股。
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。
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。
例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。
从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。
同样的持有时间段，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。
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。例如：可以每月检验，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。
上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。
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， 而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。
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n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）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵；
（3）在计算完每月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。
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。例如，选取得分最高的前20%股票，或者选取得分最高的 50 到 100 只股票等等。
举个例子：可以构建一个多因子模型为（PE，PB，ROE），在月初的时候，对这个几个因子进行打分，然后得分最高的50个股票作为投资组合，在下个月按照同样的方法进行轮换替换。持续一段时间后，考场该投资组合的收益率是否跑赢比较基准，这就是综合评分模型的建立和后验过程。
当然这个例子是一个最简单的例子，实战中的模型可能会比较复杂，比如沃尔评分法就是一个复杂的多因子模型，它是对股票进行分行业比较，算个每个行业的得分高的组合，然后再组合成投资篮子。
模型的评价及持续改进
一方面，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。
另外，计算综合评分的过程中，各因子得分的权重设计、交易成本考虑和风险控制等都存在进一步改进的空间。因此在综合评分选股模型的使用过程中会对选用的因子、模型本身做持续的再评价和不断的改进以适应变化的市场环境。
多因子的模型最重要是两个方面：一个是有效因子，另外一个是因子的参数。例如到底是PE有效还是ROE有效；到底是采用1个月做调仓周期还是3个月做调仓周期。这些因子和参数的获取只能通过历史数据回测来获得。但是在回测过程中，要注意，不能过度优化，否则结果可能反而会不好。
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【量化选股】 动量反转模型
动量与反转效应是市场上经常出现的一种情况。所谓动量效应就是在前一段时间强势的股票，在未来一段时间继续保持强势；反转效应就是前一段时间弱的股票，未来一段时间会变强。但问题的关键是这个强势和弱势会保持多长时间和多大幅度，这是动量、反转策略需要考虑的关键问题。
基本概念
1993年，美国学者Je-gadeeshkg与Titman在对资产股票组合的中间收益进行研究时发现，以3～12个月为间隔所构造的股票组合的中间收益呈连续性，即中间价格具有向某一方向连续的动量效应。一些研究显示，如选择低市盈率（PE）的股票，选择股票市值与账面价值比值低、历史收益率低的股票，往往可以得到比预期收益率高很多的收益，而且这种收益是一种长期异常收益。
而在我国市场上，热点的切换及投资者的偏好会经常发生转变，这也使得动量效应和反转效应在一段时间内反复出现。例如在2012年初的这波反弹中，酿酒类和地产类股票持续上涨，表现出了明显的动量效应。
阿尔法动量模型
1）阿尔法动量
一只股票未来回报的预期可以拆成Alpha、Beta及残差3个部分，用公式描述为：
rp=α+βm+ε
式中第二项是股票随着市场总体涨落带来的市场回报，最后一项代表的是无法提前预知的股票相对于市场回报的差异。而式中第一项Alpha 同样也是偏离市场的回报，但是它与残差不同，Alpha 代表了提前预知的偏离。
从量化投资的角度来说，积极型股票投资者的目标可以理解为寻找正的Alpha动量，这个过程通常是通过基本面分析来完成的。而动量模型的目标是通过数量方法寻找到股票持续的正的Alpha。
2）阿尔法动量模型
假设股票的阿尔法是一个随机过程。出于简化的目的，假设阿尔法是最简单的AR(1)过程。股票的收益率就能表示为下面的形式：
rpt=αt+βrmt+εt
αt=δαt-1+ Vt
在这个模型中，当δ小于0时，αt 会出现反转，这种情况意味着这只股票存在过度反应的现象。当δ介于0到1之间时，随着时间的变化αt总会向0靠近，决定其减为0速度的关键是δ的大小。一只股票的δ越大，代表它的αt向0回归的速度越慢。换句话说，如果我们能找到一些股票δ与现在的αt都比较大，那么这只股票在接下来的时间内αt大于0的可能性也比较大。可以使用马尔科夫链蒙特卡罗方法估计该模型的参数，使用模拟结果的均值作为各个参数的估计值。
动量策略
初始投资组合的构建：以2006年9月7日为初始投资组合构建日，选择待选股票池中2006年9月7日至2011年12月5日间累计涨幅最大的前10%股票，等权重配置作为初始投资组合。
组合的再平衡：持有投资组合15天，以到期后的第一个交易日为再平衡日，将投资组合中的股票调整为再平衡日前15天内累计涨幅最大的前10%的股票，同时将新投资组合内样本股的权重调整至相等。重复上述过程，直至2011年12月5日。考虑交易成本以后，在长达5年多的回测过程中，动量策略取得了258%的累计收益，远高于同期沪深300指数取得的89%的累计收益。回测期内的这一动量策略的年化复合增长率为26.07%，同期沪深300指数的年化复合增长率为12.35%。
从不同的市场阶段来看，动量策略在熊市阶段表现出色。在熊市阶段，动量策略相对于沪深300平均每个月可以取得1.18%左右的超额收益，战胜基准的频率在67%以上，但是这一策略在牛市和震荡市中并不能显著战胜基准。
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