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多因子选股模型探析 　一、多因子模型 　　多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，其基本思想就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。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，然后再把必威体育精装版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。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。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，而其他因子则作为冗余因子剔除。 　　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必威体育精装版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。 　　二、模型构建实例 　　借鉴陈小米的研究策略：根据市场经验和经济逻辑选取，选择更多和更有效的因子能增强模型信息捕获能力。具体选取以下三个方面的因子： 　　(1)估值：账面市值比(B/M)、盈利收益率(EPS)、动态市盈(PEG) 　　(2)成长性：ROE、ROA、主营毛 HYPERLINK /cjsj/yhll.html \t _blank 利率(GP/R)、净 HYPERLINK /cjsj/yhll.html \t _blank 利率(P/R) 　　(3)资本结构：资产负债(L/A)、固定资产比例(FAP)、流通市值(CMV) 　　选取09-15年做样本期，进行因子检验，benchmark = 000001.XSHG，对任一个因子，从第一个月月初计算市场每只股票该因子的大小，从小到大对样本股票池排序，平均分为n个组合，一直持有到月末。每月初用同样的方法调整股票池。运用一定样本时期的数据来建立模型。模型建立后，计算n个组合的年化复合收益、超额收益、不同市场情况下高收益组合跑赢benchmark和低收益组合跑输benchmark的概率。检验选出五个有效因子：账面市值比(B/M)、动态市盈(PEG)、净利率(P/R)、固定资产比例(FAP)、流通市值(CMV). 　　(1)有效因子的总收益和年化收益 　　按CMV因子排序时，CMV小的组合总收益14.6倍，年化58%！总收益第二名是FAP的port2，达到2.71倍。 　　图：有效因子组合和benchmark收益率展示 　　根据选好的有效因子，每月初对市场个股计算因子得分，按一定权重求得所???因子的平均分。如遇因子当月无