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基于多因子模型的量化选股分析

随着中国资本市场复杂程度日渐加深和规模日益庞大，投资品种

和数量与日俱增，无论是个人或是机构投资者所拥有的投资渠道与投

资方法也在逐渐增多。量化投资作为一种来自海外资本市场的先进技

术，在海外资本市场中受到了广泛追捧，著名的西蒙斯与大奖章基金

便是利用了量化投资技术，于1989~2007年间获得了高达38.5%的平

均年收益率。中国的量化投资发展虽仍在起步阶段，、金融学、科学

相结合的优势来寻求超额收益。据统计显示，截至2016年10月，中

国公募基金中共有48支基金以量化“”命名，其中长信量化先锋基金

（519983），申万菱信量化小盘股票基金（163110）与大摩多因子策

略混合基金（233009）等均表现出色，具有较高的年化收益率。而无

论是在个体投资或是基金投资中，多因子选股模型均是较为广泛的量

化模型之一。本文基于多因子模型策略，利用2011~2015年的数据对

投资过程中的常用因子进行有效性检验，并使用有效因子构建基本多

因子模型，根据假设创造性地使用简单打分法构建投资组合，基于

2014~2016年的历史数据进行实证分析，为广大一般投资者提供了一

种简单可行且收益率超过市场表现的投资策略。最后结合行业轮动效

应与面板数据的多元回归分析对基本模型进行了深化与修正，创新性

地提出了基于多因子模型的更多投资策略，也为较深层次的理论研究

者提供了思路与数据参考。

一、文献综述

关于量化投资选股策略的研究涉及许多方面，常见的包括多因子

模型、风格轮动模型、动量反转模型、趋势追踪模型等。对于多因子

模型，最重要的环节便是有效因子的选取。大多数论文对于有效因子

的选取通常采用因子评分法，此方法最早由Piotroski（2000）提出，

常见操作为：将股票池中的股票按N个候选因子的大小依次排序，按

照每个排序选取排名靠前的股票等权重构建N个极端的股票组合持有

到期末，计算N个组合的平均收益率并与基准的指数收益率进行比

较，用此方法能成功获取alpha收益组合所使用的排序因子即为有效

因子[1]。另外一种方法则是回归法，通过计量模型求得单个因子对股

价波动的贡献与显著性。丁鹏曾在其《量化投资——策略与技术》一

书中使用1997~2006年的历史数据对常用的因子进行了有效性检验

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[2]，大多数检验多因子模型的论文所使用的数据也均在2012年前。

本文所选数据在2011~2016年间，更具有时效性，且本文在选取有效

因子的部分中采用Fama-Macbethregression的基本思路，对候选因

子进行时间序列回归，再对得到的所有β值求t统计量检验其显著

性，通过检验的即为有效因子。关于行业轮动效应的研究，有学者将

行业轮动与多因子模型相结合，对基于经济周期的行业板块轮动效应

进行了实证分析，后续相关文章也大多照此思路，运用宏观经济指标

来调整不同行业间的权重。本文在吸取前人研究的基础上，结合必威体育精装版

的货币周期动态，提出以货币增速剪刀差为分界点的行业轮动策略，

并使用2014~2016年的必威体育精装版数据进行了实证分析。

二、多因子模型的理论基础

三、候选因子与有效性检验

首先使用多因子模型将量化投资中的11个常见因子按价值因子、

成长因子、质量因子、动量因子进行划分，如表1所示。

可见，在2011~2015年间的中国股市中，较为