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[Table_MainInfo]金融工程研究证券研究报告

金融工程专题报告2025年03月10日

[Table_Title]如何评价因子最合理？——不同因子绩效

相关研究

[Table_ReportInfo]

《稳健型固收+产品YTD业绩中位数

0.07%——绝对收益产品及策略周报方法与因子动量组合比较

20250228）》2025.03.05

[Table_Summary]

《大额买入与资金流向跟踪投资要点：

20250228）》2025.03.04

《风格及行业观点月报（2025.03）》

2025.03.03因子IC有收益中位数股票对绩效贡献过低的问题。从个股IC贡献计算公式可以

看出，股票IC贡献的高低不仅仅与因子暴露相对均值偏离、截面收益与均值偏

离的差异有关，还与股票收益与均值偏离值本身有关。当股票收益越靠近均值时，

其因子暴露与均值差异大小对IC贡献度的影响也越小。

对因子暴露与收益率取Rank后计算MAE，个股对因子绩效贡献最为平均。通

过取Rank修正了偏度与峰度，标准化之后再求MAE，不同分位数的差异度相比

较RankIC会进一步缩窄，不同分位数极值也会有更小的差异。从不同收益分位

数个股贡献差异情况来看，RankMAE差异度最小，分位数极端组与中间组贡献

差异最不显著。

以RankMAE作为因子绩效构建因子动量组合，组合波动最低，回撤最小。叠

加换手率约束的纯多头组合，RankMAE绩效组合超额收益与信息比均更高，但

从分年度来看优势并不稳定。对于指数增强组合，RankMAE绩效方法对于组

合波动的抑制效果非常显著，虽然在大多数情况下会抑制指数增强组合的收益表

现，但最大回撤与波动率的控制效果非常明显。

风险提示。本报告所有分析均基于公开信息，不构成任何投资建议；权益产品收

益波动较大，适合具备一定风险承受能力的投资者持有。

金融工程研究金融工程专题报告2

目录

1.常见多因子组合构建方法6

1.1因子动量的多因子组合6

1.2基于WLS回归的因子动量6

2.因子绩效方法与特性7

2.1因子IC方法与特性7

2.2因子RankIC方法与特性9

2.3因子MAE方法与特性10

2.4改进的MAE方法与特性11

3.基于不同因子绩效方法的因子动量组合13

3.1Alpha因子选择与不同因子绩效动量组合构建13

3.2不同因子绩效动量组合的全市场选股表现14