• 研究指出因子IC的中位收益股票对整体绩效贡献较低，这是因为个股收益越接近均值时，其因子暴露偏差对IC贡献的影响减弱，导致绩效评价存在偏斜现象。[page::0]

- 采用因子暴露和收益率的秩次（Rank）转换后计算均值绝对误差（MAE），能够有效修正数据偏度和峰度，实现股票对因子绩效贡献的均衡，极端分位数间的差异显著降低。[page::0]

• 基于Rank MAE构建的因子动量组合表现出最低的波动率及最大回撤，叠加换手率约束的纯多头组合在超额收益和信息比率上均优于传统方法，但年度表现存在波动。[page::0]

- 在指数增强组合应用中，Rank MAE方法显著抑制组合波动，虽然多数情况下收益被压制，但最大回撤和波动率控制能力突出，提升了风险管理效果。[page::0]

海通金工 | 如何评价因子最合理？ 不同因子绩效方法与因子动量组合比较 — 深度分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：海通金工 | 如何评价因子最合理？ 不同因子绩效方法与因子动量组合比较

- 发布日期：2025年3月10日（对外发布时间），2025年3月12日（微信推送发布时间）

• 发布机构：海通证券研究所（金工组）

- 作者：郑雅斌，海通金融工程首席分析师

• 主题内容：本报告聚焦于量化投资中的因子评价方法，尝试从不同绩效测度方法中寻找对因子贡献评价最合理的方案，并基于此构建因子动量组合，对其风险收益特征进行比较分析。

核心论点与目标

报告旨在揭示传统因子绩效评价中存在的偏差问题（尤其是因子IC中个股贡献失衡），介绍并验证基于收益排名的均绝对误差（Rank MAE）作为评价方法的优势，最终通过实证构建不同因子动量组合以验证其风险与收益表现。报告结论认为，Rank MAE在因子绩效评价上的平衡性更好，有助于构建波动率低、回撤小的优质组合，尤其适合指数增强策略。

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二、逐节深度解读

2.1 研究背景与问题提出

报告首先指出了因子IC（Information Coefficient，即因子与未来收益的相关系数）中存在的一个重要问题：个股贡献偏差过大，尤其中位数股票对整体绩效的贡献显著偏低。原因是因子IC贡献度不仅与因子暴露和收益的偏离有关，还与股票本身的收益偏离度密切相关。当个股收益接近均值时，其对应的因子暴露差异对于贡献影响有限，使得评价产生偏斜。

2.2 引入Rank MAE方法及其优势

针对上述缺陷，作者引入“对因子暴露与收益率均取排名（Rank）后计算均绝对误差（MAE）”的绩效评价方法。通过对因子暴露和收益都进行排名，报告纠正了因子暴露与收益分布的偏度和峰度问题，实现了数据的标准化。

分析显示，Rank MAE在不同收益分位数的股票贡献上差异最小，极端组与中间组之间的贡献差异不显著，说明该方法线程细化、贡献均衡。

2.3 因子动量组合构建与绩效评估

基于Rank MAE构建因子动量组合时，观察到该组合具有显著更低的波动率和回撤，使得组合在风险控制方面的优势明显。报告设定了换手率约束下的纯多头组合验证，结果显示Rank MAE组合在超额收益与信息比率（Information Ratio）上普遍优于传统方法，但该优势在分年度表现上并不稳定。

对于指数增强策略，此方法对组合波动抑制效果尤为显著。虽然多数时间会牺牲部分收益表现，但最大回撤和波动率控制更加有效，说明其适合更稳健的资产配置需求。

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三、图表深度解读

3.1 报告封面图（图1）

• 展示“海通研究”品牌与报告题目，体现了研究所的专业背景和严谨形象，无直接数据内容，但设定了严肃研究基调。

3.2 研究团队及提醒页（图2）

• 显示主要分析师照片，增强报告权威感。

- 包括投资风险提示与法律免责声明，强调本报告不构成投资建议，规范发布流程，确保用户合规使用信息。

两幅封面和授权提醒图虽然不含实证数据，但体现了研究所对透明度与风险控制的重视，构建了投资者与研究间的信任基础。[page::0],[page::1]

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四、估值分析

本报告并未涉及具体的公司估值或行业估值，而是聚焦于因子绩效的评价模型和组合构建策略，因此无传统意义上的估值方法论展示。

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五、风险因素评估

报告在风险提示中指出，所有分析基于公开信息，不构成投资建议；所涉及的权益资产具有较大波动性，适合具有一定风险承受能力的投资者。也暗含因子评价与组合策略性能存在年度波动与不确定性，提示投资者需审慎应对模型及实证估计的稳定性风险。

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六、批判性视角与分析细微差别

• 报告作者强调Rank MAE方法带来的贡献均衡效果，但其年度表现不稳定，这提示该方法可能在不同市场环境或行业背景下存在适用性差异，未完全解决所有因子评价的动态挑战。

- 积极方面，该方法对于极端收益个股的贡献限制，避免了部分因子评价时对异常值的过度依赖，但这同时可能让部分真正高贡献因子信号被弱化。

• 报告未详细披露因子评价数据的样本选取、因子定义细节及计算窗口，限制了外部验证的透明度。

- 无法判断报告中Rank MAE方法与传统IC评价方法是否在所有因子类型（如价值、成长、质量等）均适用，存在一定局限。

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七、结论性综合

本报告针对量化投资中的一个核心问题——如何合理评价因子绩效，展开了细致研究。通过指出传统因子IC评价中个股贡献不均的问题，提出用Rank MAE对因子暴露和收益排名后计算均绝对误差的方案，有效平衡了贡献差异，使因子绩效评价更加稳健和合理。

基于此方法构建的因子动量组合，风险控制优势明显，表现为更低的组合波动率和最大回撤，极大提升了组合的稳健性；即便在纯多头和指数增强策略中均显示出良好的表现。虽然收益优势在年度层面不稳定，但整体信息比率提升及风险抑制效果使得该方法在现实投资应用中具备较强吸引力。

报告对数据的细化分群及排名处理，反映出对因子绩效评估方法学的深入理解和创新。其实证发现为量化投资经理在因子指标选择、风控优化和组合构建策略设计中提供了重要参考。

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参考文献与溯源

• 报告主要内容、方法论及结论摘取自海通证券研究所海通金工报告《如何评价因子最合理？ 不同因子绩效方法与因子动量组合比较》，2025年3月10日发布[page::0] [page::1]。

- 图表信息及风险提示来自报告首页及附录[page::0],[page::1]。

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总结

该报告从因子绩效评价这一量化投资的基础技术问题出发，提出了改良传统IC测量方法的Rank MAE方案，实证验证了其调控风险的良好表现。报告内容结构紧凑、逻辑清晰，实证结论和风险提示并举，具有较高的实用价值和理论贡献。未来进一步细化样本及因子类型的适用范围，将有助于更好地指导投资决策。

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