量化选股——基于多因子模型的量化策略（第1部分—因子测算策略构建）
文章目录
- 1.多因子模型概述
- 2.因子挖掘
- 3.多因子策略
- 4.多因子策略构建
- 基于多因子的策略通用流程
- Fama-French三因子
- 因子效果测算方法
- 因子测算结论&量化策略构建
东西有点多，拆开成多个文章，边写边整合~，应该会分成2部分：
- 第1部分—因子测算&策略构建
- 策略回测与分析
1.多因子模型概述
多因子模型（Multifactor Model），也是使用最为广泛的模型（神似 y=wx+by=wx+by=wx+b）。
- 因子：资产收益（率）的解释变量
- 多因子模型：是基于“因子”的投资理论构造出的一个模型，用于描述投资的逻辑
因为多因子模型是希望构建“解释变量”来解释最终收益，因此在构造模型的过程中，会存在一些前提条件。想象这样一个场景：过去买了好多股票【股票的组合】，每天都会有当天的损益，最终形成收益曲线图。在整个过程中：
- 因子是用来解释股票本身的，而最终会通过作用于个股价格的涨跌，将损益传递给整个组合
- 因子和当天的损益都是随时间变化的，因此在分析时，因子也是一个时序数据
在多因子模型中，在 ttt 时刻，第 iii 只股票的超额收益率表示为：
ri,t=∑m=1nβi,mXi,m+εi,tr_{i,t} = {\textstyle \sum_{m=1}^{n}} \beta _{i,m} X_{i,m} + \varepsilon _{i,t}ri,t=∑m=1nβi,mXi,m+εi,t
其中 ri,tr_{i,t}ri,t 表示 ttt 时刻第 iii 只股票的超额收益（label值），βi,m\beta _{i,m}βi,m 表示计算出的因子的收益矩阵（模型拟合出的权重矩阵），Xi,mX_{i,m}Xi,m 表示因子的暴露矩阵（指因子的具体取值，也就是x值），εi,t\varepsilon _{i,t}εi,t 表示未被因子解释的特殊收益，即特异性收益率（截距项、误差项）
注：
- 这一部分的内容通常是金融术语，括号里的内容计算机/算法术语；
- 表示多因子模型公式的写法很多，这是其中一种
- 在多因子模型中，最后一项虽然与ML模型中的误差项作用类似，但是在模型中的含义却不同：
- ML中假设每个x独立同分布，因此误差项是服从标准正态分布N(0,1)，这个误差项作为先验而存在。
- 多因子模型中由于是为了让解释变量解释收益，所以期望误差项趋近于0，而并非先验的服从什么分布。因为当误差项为0时，代表所有解释变量可以完美解释收益，但目前没有这么牛的模型，所以只能在一定的前提下，让误差项通过检验，来验证模型的可行性。
2.因子挖掘
因子的来源有一个专业术语【因子挖掘】，挖掘出的因子可以被拿来解释个股或组合的收益。目前因子挖掘体系相对成熟，也是入门量化必备的技能。本节中这一部分简单介绍，其他文章中会着重介绍。以CNE7为例，它通过因子的性质将因子分为：
- 风格因子：反映个股状态、预期的因子，体现的是过去一段时期内呈现出的一些特征。比如个股的财务指标，个股市值，PE指标，股价的波动性，换手率等因素
- 行业因子：反映个股所处行业的行业特征。由于行业周期性、政策冲击、重大事件等因素，导致从事相近业务的股票在市场上也会表现出较高的相关性的因素
- 市场因子：更加宏观，反映由于宏观环境影响、供求关系变化呈现出的同涨同跌的情况
挖掘到因子后，判断因子有效性的步骤如下：
- 如果因子的值域范围较大，通常会将数据分箱（或转换为分位数）后，用离散后的值来计算
- 由于因子本身也是时序数据，因此通过滑动窗口的验证会验证很多轮，根据当期的因子值与下期的收益来判断因子的收益
- 每个滑动窗口会得到一个原始因子的 xxx 与最终的收益 yyy，最后通过胜率、均值、方差、相关系数等方法来验证因子的有效性；如使用相关系数验证时，则验证的是 corr(上一期的因子揭露值，本期的收益)corr(上一期的因子揭露值，本期的收益)corr(上一期的因子揭露值，本期的收益)
3.多因子策略
多因子模型适合很多场景，通常来讲，根据模型使用的【因子】的不同，可以将对应的模型分为以下三个类别：
通常来讲，如果我们对金融知识并不了解，特别常见一个操作就是将所有因子排排站，然后按照ML的流程对所有因子进行：特征编码、降维、建模、训练预测。
注：其实这个流程是有一个特别严重的错误操作，我们打过比赛的同学都知道，比如Kaggle里与生物化学相关竞赛、有一定专业性的调查问卷分析等相关竞赛，按照一般的流程是几乎达不到高分，或者说，能够出类拔萃的都不仅仅是建模调参就能达到的。需要对数据做额外的一些操作，比如通过专业领域已有的公式对数据做变化，而变化后的数据可能才是建模的关键。因此，对因子及其背后的金融含义有足够的了解，才能够得到回测时更优的模型。但与此同时伴随着一个风险。我们测算因子的过程就是开天眼的过程，在后续使用中，测算的结论会被先验的代入到后续的计算中。
如果不注意这一点，我们容易把市场当做一个数字游戏或建模任务，而当其他参与者并不这么认为时，风险敞口会在一瞬间出现，造成一定破坏后，在瞬间消失（这里大家可以看一下桥水基金的相关研究，会有更深的感触），同时容易被归因为偶发事件，逻辑不严谨等问题。因为资本是风险最后的承担着，因此在金融领域大家要格外谨慎，谨慎的程度取决于这些钱与你的亲密程度
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