多因子量化选股系列专题研究：因子定价逻辑与多因子跟踪体系的构建

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 /金融工程及衍生品 / 专题报告 多因子量化选股系列专题研究 因子定价逻辑与多因子跟踪体系的构建 2018 年 2 月 8 日 中信证券研究部 王兆宇 电话：021-20262110 邮件：wangzhaoyu@citics.com 执业证书编号：S1010514080008 赵文荣 电话：010-60836759 邮件：zhaowenrong@citics.com 执业证书编号：S1010512070002 李祖苑 电话：010-60838026 邮件：lizuyuan@citics.com 执业证书编号：S1010514070002 张依文 电话：021-20262149 邮件：yiwenzhang@citics.com 执业证书编号：S101051708000 相关研究 1. 多因子量化选股系列专题研究—多因子模型构建中的组合优化与风险预算研究………………….….2017-11-172. 另类交易策略研究—通道突破股票的市场表现与交易策略.......2017-04-19 3. 量化选股系列专题—基于价值轮动的上证 50 增强策略………. 2016-09-05投资要点  投资聚焦：多因子模型是量化投资领域中最为经典、应用最为广泛的方法体系之一。本文使用改进后的截面回归法，在因子定价逻辑基础上对技术类、预期类、财务类因子的历史收益进行了考察，构建了多因子跟踪体系。  使用逐步回归法提取各类因子的纯收益。（1）截面回归在使用中面临的最大问题是因子之间的共线性问题，本文采用逐步回归法进行规避。（2）逐步回归法的含义是，每一步回归中只对单一变量进行回归，即仅估计单一因子的收益率，而每一步回归时将前一步回归的残差项作为这一步回归的因变量。（3）逐步回归法在实践中 100%的规避了共线性问题，而且从逻辑上说，相当于在每步回归时将残差中和单因子有关的信息全部剔除，而后续因子的收益率可认为是已剔除了前序因子影响的纯收益。（4）我们以主观逻辑认识设定因子的考察顺序，并认为不需要对因子的顺序进行过多的筛选优化。当因子的顺序调换后，因子的含义已经发生了本质性改变，即原始考察中按照哪一个顺序来进行，那么在后续的研究中也遵从该顺序即可。 使用等权加权的复合方式构建因子可以提升因子的总体解释度。（1）对于概念相似、数量较多、且暴露度相关性较高的部分因子来说，我们建议对因子进行复合，以复合后的综合因子进行最终的组合构建。（2）如果暂不考虑权重优化问题的话，选择等权加权即可。（3）一般来说，复合因子对总波动的解释度要高于使用单一因子。 对单一因子进行逐步回归、单步回归的对比考察。（1）在逐步、单步考察中，我们通过对比同一因子两种不同方式得到的收益率序列的差异，以及对总波动解释度的差异来判断其与前序因子共线性的高低。（2）全部因子中任意两因子间均具有一定的相关性，而逐步回归方法相当于将属于前一个因子的全部可解释收益归于该因子，后一个因子则用于解释剔除了前一个因子的剩余部分。但如果某一因子的剩余部分占该因子原本总解释度较低的话，则说明该因子与前序因子的共线性较高，应予剔除。已保留各因子在不同空间的日均解释度（R2） 沪深 300 空间 中证 500 空间 中证 800 空间 市场因子 25.36% 25.73% 24.93% 行业因子 20.96% 9.91% 11.46% 规模 0.40% 0.36% 0.47% 流动性 0.40% 0.53% 0.40% 流动性动量 0.31% 0.24% 0.23% 动量 0.56% 0.42% 0.50% 一致预期 E2P 0.17% 0.19% 0.14% 一致预期 PEG 0.18% 0.12% 0.09% E2P 0.07% 0.11% 0.06% ROE 0.20% 0.10% 0.11% 销售毛利率 0.13% 0.11% 0.07% 净利润增长率 0.14% 0.11% 0.07% 总收入增长率 0.15% 0.11% 0.08% 资料来源：中信证券数量化投资分析系统 多因子量化选股系列专题研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录 投资聚焦 .............................................................................................................................. 1 多因子模型基本理论框架 ..................................................................................................... 1 多因子的基本假设与表现形式 ............................................................................................. 1 基于波动性的组合优化 ........................................................................................................ 2 基于因子类别的多因子模型分类 .......................................................................................... 2 使用逐步回归法提取各类因子的纯收益 ............................................................................... 3 样本内考察的其他设定 ........................................................................................................ 3 市场与行业因子的处理 ........................................................................................................ 4 市场因子的收益表现 ............................................................................................................ 4 行业因子的收益表现 ............................................................................................................ 5 市场与行业因子对价格波动的解释度 ..........................................................................