基于多因子选股的Alpha策略设计

【摘要】多因子模型的核心是因子的选择，提取有效因子，构造最优因子组合，才能保证投资策略的有效性。本文所设计多因子Alpha策略基于国内市场上显著的短期反转效应，采取短持股周期，因此，在因子的选择上更加偏向于短期动量因子。

【关键词】量化对冲；多因子选股；Alpha

一、量化投资与Alpha策略

（一）量化投资的优势

1.出色的数据处理能力

通过计算机建模对历史数据进行分析，能够替代人进行大量繁琐的工作，极大的提高了工作效率。既能够在分析的过程中形成投资策略，又可以建立模拟测试平台对策略进行检验。

2.克服人性弱点

人性本质上的弱点是很多失败投资决策的根源，计算机可以帮助人控制自身的情感，以量化投资的方法进行自动化交易，避免人工操作，也就可以在一定程度上减少人类情感对投资决策的影响。

3.反应迅速

量化投资的自动化交易程序反应十分灵敏，通过计算机对各种信号的快速识别，能够在毫秒内做出反应，这种数量级的反应速度已经足够捕捉目前市场上最短级别的交易机会。

（二）主流Alpha策略

1.动量Alpha，强者恒强的现象在市场中普遍存在，市场表现好的股票能够积累人气，持续上涨趋势容易延续下去，买入涨势好的股票组合，利用股指期货等工具进行对冲。

2.反转Alpha，关注走势最差，短期变现最不好的股票，认为股价跌到一定程度会集聚反转的能量，买入股价跌幅较大、技术形态上超跌的股票，建立对冲头寸。

3.多因子选股Alpha，源于三因子模型，将股票价格的原因分割为不同因子，考察各因子与股价的相关性来设计投资策略，获取因子的超额收益。

二、因子选取及有效性分析

本文Alpha策略主要针对短期反转效应，“地量见地价”是股票市场中的一条重要原则，低股价、小成交量具有明显的反转效应。相对于价值类、成长类因子，规模类因子的短期反转效应更强。因此，本文从规模类因子、动量因子与技术指标类因子中初步选取了9个因子，分别为股价、总市值、日成交量、日换手率、RSI、STOM、ROC、CR、AROON。

（一）数据准备

数据清理共分四步：剔除ST类股票数据；清楚股票异常数据（包括数据库中缺失的股票数据以及停牌股票的日数据）；对股价进行复权处理；因子数据标准化，采用N（0，1）正态标准化处理，标准化后数值越高代表其原始股价越低。

（二）因子评价标准

本文主要从因子的收益能力以及风险程度两方面来检测单个因子的有效性。需要观测的值有：训练集内组合的累计Alpha、胜率、最大回撤、收益回撤比以及将样本分组后的各项数据。

（三）因子的选取

经系统回测后，从各因子年化收益率的排序情况来看，在正向对冲组中，市值、股价、成交量三个因子表现最好，年化收益率均超过了20%，表现最差的三个因子为日换手率、月换手率与CR指标，年化收益率低于10%。

从风险的角度对比各因子的表现，成交量与市值的回撤最大，收益能力强的股价因子的回撤幅度相对也较低，股价因子的表现最为优秀，收益能力居中的RSI、ROC的回撤也在中间水平，而AROON指标的回撤相对其他指标较为优秀。收益能力较低的CR的回撤同样很大，换手率与STOM则表现出低收益低回撤。

对比综合性指标收益回撤比，可以得出9个因子的收益回撤比差异显著，排序从大到小分别为股价、市值、成交量、ROC、RSI、AROON、CR、STOM、换手率，其中各因子的收益能力起到关键性作用。长期投资组合的区间收益回撤比反映的是各因子在长期持续产生超额收益的效应。

综上，依据各因子在整个样本区间的表现，将表现最差的日换手率、STOM与CR指标这三个因子剔除，用剩下的六个因子构成最优因子组合。

三、多因子选股策略检验

（一）多因子Alpha策略要素

本文Alpha策略为短周期持仓；选股的标准为小市值、低股价、低成交量、低RSI、低ROC、低AROON；打分方式分为等权重法与变权重法，变权重打分考察各因子在样本内收益能力与抗风险能力的综合表现，将收益回撤比作为筛选股票时各因子的权重；对冲方式为等市值完全对冲；对冲工具使用沪深300股指期货主力合约。

（二）不同打分方式投资组合样本外表现

等权重组合区间收益140.48%，组合最大回撤为29.08%；变权重组合区间收益211.73%，最大回撤26.78%；同期市场指数涨幅为5.40%，最大回撤43.49%。两种组合方式资金曲线相似。

改变打分权重后，组合在样本外的胜率与盈亏比明显提高，这是收益提高的根本原因，在一定程度上也反映出所选因子真实有效。

本文在对2006至2015年中国证券市场的研究中发现，短期反转Alpha策略真实有效。股价因子的效用最为显著，技术指标类因子的表现没有规模类因子突出，换手率因子效果不佳。在震荡市中Alpha策略最为有效，极端行情下，尤其在暴跌行情中，使用股指期货对冲不掉组合的市场风险，此情况下多因子选股模型阶段性失效。

参考文献：

[1]刘毅.因子选股模型在中国市场的实证研究[J].复旦大学，2012

[2]杨阳.Beta增强的Alpha反转策略周报.中信期货，2012，（10）