如果我们能正确测本因子

转如果我们能正确预测基本面因子

作者：石川，量信投资创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；精通各种概率模型和统计方法，擅长不确定性随机系统的建模及优化。知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/mitcshi。未经授权，严禁转载。

摘要：使用历史基本面信息来预测未来的基本面，并基于预测值选股；如果能够预测准确，便可在价格修正以反映最新的基本面时获得超额收益。

1、引言

基于基本面的量化多因子选股一直是市场中研究和实践的重点，其核心逻辑是找到并配置能够预测股票未来收益率的因子。随着机器学习技术的飞速发展，越来越多的先进算法（比如各种神经网络）被用于挖掘基本面因子和股票未来收益率之间的非线性关系。

诚然，股票的价格和上市公司的基本面密切相关。但是在选股时，我们很难准确判断模型的有效输入。对于投资这种开放性问题，大千世界的任何信息都有可能会对决策产生影响，信息量巨大而信噪比极低。

如下图所示，基本面信息仅仅是现实世界全部信息的一小部分，其中还包含了大量的无用噪音甚至是虚假、错误信息。股票未来的价格反映了全部信息中的一小撮有用信息；然而具体哪些信息有用是未知的，该信息和基本面信息有交集，但后者远飞前者的全部。直接使用基本面信息来选股（即预测股票未来的价格或收益率）将受到高信噪比的影响。

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