基本面因子投资的三点思考（石川博士）：“基本面、量化与另类数据”论坛纪要

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 [Table_MainInfo] 金融工程研究 证券研究报告 金融工程专题报告 2019 年 11 月 18 日 [Table_Title] 相关研究 [Table_ReportInfo] 《高频因子在不同周期和域下的表现及影响因素分析》2019.11.13 《期权系列研究(八)——沪深 300 期权介绍与展望》2019.11.11 《选股因子系列研究（五十六）——买卖单数据中的 Alpha》2019.11.07 [Table_AuthorInfo] 分析师:冯佳睿 Tel:(021)23219732 Email:fengjr@htsec.com 证书:S0850512080006 “基本面、量化与另类数据”论坛纪要——基本面因子投资的三点思考（石川博士） [Table_Summary] 投资要点：  基本面因子投资需要先验。我自己的看法是，不能因为 ROE 来自于经济学模型，来自 DDM，来自 q-theory，有故事可讲，就认为它一定合理。因子的先验一定要存在以下二者之一的解释。要么它代表了某种风险，要么它代表了某种定价错误的异象。  基本面因子投资需要方法。确定因子暴露可以用时序回归的方法，也可以像 Barra一样，用指标本身。检验因子的收益率，最常用的是多空对冲的方法或者回归的方法。剔除相关性用正交化的方法。因子比较用 GRS 检验，或者 mean-variance spanning 检验和贝叶斯方法。  按因子动量择时约等于超配动量因子，按因子估值择时约等于超配估值因子。所以，因子择时在样本外的不确定性不仅来自于因子本身的不确定性，还来自于因子失效而造成的择时的不确定性。这一点是在做因子择时的时候，必须要考虑的。任何一种择时方法在样本内一定是非常好使的，因为不好使也不会把这种方法提出来。但是在样本外，如果要评估是否使用因子择时，就一定要考虑这两种不确定性的叠加。  基本面因子投资需要信仰？当样本外的数据告诉你，你所相信的这些风险的解释或者行为的解释，都不能再支撑的时候，你是要相信数据还是要相信信仰。从基本面投资的角度来说，我愿意相信信仰。而从做量化投资、纯 data-driven 的角度来说，永远要相信数据，那我就会在 2017-18 年去做大市值。当然这也没有问题，只要你有一套健全的模型评价体系，并且按照这个模型来做。但是从基本面因子投资的角度来说，这已经背离了初衷。但这两件事谁是对的，谁是错的，这是一个非常值得思考的问题。  参考书籍。（1）《Empirical Asset Pricing》；（2）《Alphanomics: The Informational Underpinnings of Market Efficiency》（《阿尔法经济学：赢取资本超额收益的法则》）；（3）《基本面量化投资》。  风险提示。嘉宾的演讲内容来自于个人的研究和实践经验，并不构成投资建议。 23375503/43348/20191119 13:27 金融工程研究 金融工程专题报告 2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 目 录 1. 基本面因子投资需要先验 .......................................................................................... 5 2. 基本面因子投资需要方法 .......................................................................................... 8 3. 基本面因子投资需要信仰？ ..................................................................................... 10 4. 参考书籍 .................................................................................................................. 16 5. 风险提示 .................................................................................................................. 16 23375503/43348/20191119 13:27 金融工程研究 金融工程专题报告 3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图目录 图 1 中证 500 成分股随机因子选股效果（改变选择的因子个数） .......................... 6 图 2 中证 500 成分股随机因子选股效果（改变实验的因子个数） .......................... 6 图 3 因子暴露分析（以 BP 为例） .......................................................................... 8 图 4 AQR 的市场中性因子组合 ............................................................................. 10 图 5 10 因子组合 ................................................................................................... 11 图 6 因子失效模拟 ................................................................................................. 11 图 7 估值因子和估值择时 ...................................................................................... 12 图 8 动量择时下的因子失效模拟 ........................................................................... 13 图 9 A 股常见因子的估值水平 ............................................................................... 14 图 10 因子的估值水平和未来收益率 ................................