通过动态因子权重，挖掘指数增强超额收益

前段时间市场跌跌不休，身边一些谨小慎微的伙伴们在等待右侧机会，落拓不羁的伙伴们在左侧无畏抄底，还有一撮小伙伴在交易指数。最后，右侧伙伴的“底线”被无情的超越，左侧伙伴的时机总是在等待中错过，只剩下买指数的伙伴不问涨跌，安然快活。

我可能也算是第三类心大的伙伴了，然而，一想到长期混迹于聚宽，自然不能与普通小韭合污同流，就算是交易指数，也必须符合聚宽年度用户身份才行呢。

灵光乍现：不如我们自己造个增强版指数策略吧～

策略搭建

指数选择

首先当然要选指数了，这里我们选取中证500指数作为对象，不选沪深300或者上证50，因为其成分股中金融股占比过大，中证500比这两个指数行业分布更均衡，更能准确反应市场涨跌，大白话就是，因为中证500比他们更容易获得阿尔法收益。

原理介绍

指数增强，顾名思义就是指数基础上表现更好，指数增强类策略的收益可以分为两部分，一部分是被动β（贝塔）收益，就是跟随指数本身的收益；另外的即是α（阿尔法）收益，通过各种操作获得的比市场本身收益更高的部分。

常见做法

增强策略具体的做法有调整不同成分股权重、调整行业风险、风格风险暴露、进行成分股筛选等，这些方法在实际操作中，最终都会落地为股票多头策略（这里不考虑对冲，市场中性操作），策略与指数会表现较为一致，只是因为选股能力和其他增强手段的应用，使得策略能够在指数上涨时涨更多，指数下跌时跌更少。

思路说明

长期稳定的超额收益即是这类策略的核心，在成分股中挖掘超额收益，给定股票池，寻找超额收益，我们想到基于财务指标多因子框架，通过基本面分析，买入特定股票池中优秀的企业，卖出劣质的企业（我大A股机制并不允许做空，这里重在选股）

多因子框架

该策略中搭建了多因子分析框架，我们选取目前业内较为热门的多个财务因子，策略滚动计算监控各因子IC、IR值，利用回归模型对各因子进行了行业中性化处理，最终实现了开篇的中证500指数增强策略，在近三年有着14%以上的年化超额收益。

策略综述

策略描述

该策略三年、五年、八年里回测都拥有较为稳定的alpha收

持仓较多，行业权重分散，规避了风格暴露较为集中的情况（下面为部分行业配置信息及部分持仓情况，更多内容可以参考归因分析

动态因子效果跟踪检查方法，确保了策略能够跟踪市场风格，及时调整股票持仓。

策略风险

策略都是基于历史数据进行的模型推演，市场风格转变需要结合更多的因素来掌握
目前采取的因子都是基于财报数据，数量不算多，风格可能过于一致。

可以优化的地方

因子扩展：可以在这个基础上，不局限于这些常见的传统因子，可以试着引入更多的因子，如基本面创新因子，量价方面的因子，能够找到相关度低且IC绝对值高的因子就是极好的了。
细化仓位控制：可以尝试权重方面的细节处理，目前策略采用了三组分层，对前20%、中间30%和后50%股票进行梯度仓位分配。
替换跟踪标的：除了因子方面的扩展，还可以试着将这个思路复制到其他指数，具体行业、特定概念股中，使用其特有因子进行策略尝试。

可以优化的地方

因子扩展

可以在这个基础上，不局限于这些常见的传统因子，可以试着引入更多的因子，如基本面创新因子，量价方面的因子，能够找到相关度低且IC绝对值高的因子就是极好的了。

细化仓位控制

可以尝试权重方面的细节处理，目前策略采用了三组分层，对前20%、中间30%和后50%股票进行梯度仓位分配。

替换跟踪标的

除了因子方面的扩展，还可以试着将这个思路复制到其他指数，具体行业、特定概念股中，使用其特有因子进行策略尝试。

结语

最后，可能这个策略对于我等韭菜并不友好，一方面持仓100只股票对于大部分市场散人来讲，数量太多；另一方面，该策略与指数同涨同跌，市场整体较差的时候绝对收益就很惨。

第一种情况嘛，不如你自己改改参数好了；第二种情况嘛，既然是跟踪指数的策略方法，目的在于追求超额收益，自然避免不了，多因子的策略框架都已备好，自行车啥的咱就别要了，可以尝试加入自己的独门因子。到此，一个指数增强策略就造好啦。