量化简史丨量化多因子之十大因子密传 上一回,我们对量化投资中的指数增强进行了科普。想必,广大球友对于指数增强也有了进一步的了解。不过,指数增强为什么会这么强...

量化简史丨量化多因子之十大因子密传 上一回,我们对量化投资中的指数增强进行了科普。想必,广大球友对于指数增强也有了进一步的了解。不过,指数增强为什么会这么强...

来源:雪球App,作者: 富国宽基君,(https://xueqiu.com/4146431376/132230482)

上一回,我们对量化投资中的指数增强进行了科普。想必,广大球友对于指数增强也有了进一步的了解。不过,指数增强为什么会这么强的原因你知道吗?这就牵涉到量化投资的核心秘密——量化多因子了。如果说量化投资是一座大楼,那一个个量化多因子就是这座大楼的地基。

目前,主流的量化多因子共有十大类,它们分别是:估值因子、规模因子、成长因子、质量因子、杠杆因子、动量因子、波动因子、技术因子、流动性因子以及分析师因子。

那么,这些因子分别代表了什么?又有哪些作用呢?

1、估值因子

估值因子中(BP_LR)净资产/总市值和(E2P_TTM)归属母公司股东权益/总市值这两个因子在过去表现中,累积收益明显强于其他因子。因为,在指量化投资中经常会选择这两种因子数值大的股票作为样本。可能大家对于这两个因子有点陌生,如果我们换一个方式把这两个因子变成其倒数,就相当于市净率和市盈率。由此可见,我们常用的市盈率市净率指标也是量化投资最好用的因子啊。

数据来源:wind(图中累积收益率走势图即反映出因子显著性,该因子在走势图中累积收益率越高其显著性越强。)

2、规模因子

规模因子反映公司规模情况,主要用于体现市值大小对投资收益的影响。规模因子积累收益率显示(FC)流通市值因子累积收益率高于其他规模因子累积收益率。这种迹象表明流通市值影响投资收益显著性较高。

数据来源:wind

3、成长因子

成长因子主要以各项财务指标的成长率作为评判标准,其中营业收入增长率 OPG_TTM 因子的历史累积收益要高于其他因子,其他的成长类因子的收益率几乎相同。 这说明了对于成长性因子的应用中,营业收入增长率最为重要。

数据来源:wind

4、质量因子

质量因子代表了公司的整体营运质量,反映的是较长周期的营运情况。常见的质量因子包括:资产周转率、营业利润率、总资产回报率、净资产回报率等等。其中营业利润率、营业利润率_TTM因子的累积收益率较高。此类因子可以在同行业公司中选择公司质量较好的股票来投资。

数据来源:wind

5、杠杆因子

杠杆因子是用来衡量公司整体运行的负债与权益的配比情况。由于金融行业的特殊性,杠杆因子中速动比率和流动比率这两个因子不太适用。从杠杆因子看,其累积收益率没有明显的区别。

数据来源:wind

6、动量因子

动量因子是指过去一段时间类股票的收益率,选取不同时间长度的动量因子可以测试股票动量和反转的效果。从动量因子的累积收益率看,其呈现明显的单调递减效果,说明其实负向因子。从图上看,时间长度越长显著性越高。这说明长期收益率较好的股票投资回报要好于短期收益较高的股票,看来长期价值投资是有实践基础的。

数据来源:wind

7、波动因子

波动因子反映了过去一段时间被股价或者成交量等其他指标的波动情况,属于行情波动性质的因子,作为一个负向的大类因子,其单调性同样表现较为出色。从下图看,时间轴越长显著性越高。

数据来源:wind

8、流动性因子

流动性因子是指过去一段时间内股票的换手率等负向指标,这类因子的效果也十分显著。通过选取不同时间段的流动性因子来比较其累积收益率。从下图看,时间长度越长显著性越高。

数据来源:wind

9、技术因子

技术因子顾名思义就是由技术指标构成的因子。其中每个技术指标都有其自身的计算时间长度和计算公式,所以整体对于累积收益率敏感性没有特别大的区别,从下图看MACD显著性稍微高一些,这也是该因子在技术分析的用过程中更加广泛的原因之一。

数据来源:wind

10、分析师因子

分析师因子又称预期因子,是直接给出市场预期和市场情绪的因子。当然在A股中分析师看多预期高于看空,这类因子的大多数为正面因子,对于普通投资者实用性还是很强的。其中(EOPChange_1M )一致预期营业收入变化1M和(EEP)一致预期 EP 这两个因子显著性较强一些。

通过上文的介绍,想必大家对于量化模型构建的因子已经有了初步的了解。不过,对于如何将这些因子运用到实战中去可能还是一知半解。所以,500哥会在之后的量化简史系列中会着重叙述这些因子的实战方法以及进行相关案例的展示。

在这里,先给大伙做个小剧透,下一期500哥会先写估值因子喔!究竟,(BP_LR)净资产/总市值和(E2P_TTM)归属母公司股东权益/总市值这两个因子都有什么样的秘密?又能给投资者什么样的启示呢?欢迎关注下一期的量化简史系列。

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