基于高斯秩的估值因子改进
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摘要
本文分析了传统估值因子（如PE因子）除数效应和非线性的弊端，提出了OLS回归、分段回归、混合高斯回归和高斯秩方法等解决方案。高斯秩方法在非正态分布处理和选股效果提升方面最为有效。基于高斯秩的双变量估值因子（结合净利润TTM和净资产）表现优异，年化超额收益达5.29%，且因子在不同市值区间和多数行业中均表现出较强选股能力。此外，该方法亦有效提升了现金流收入比和单季度净利润同比增速等因子的选股能力，显著增强因子信息量和稳定性，为传统估值因子改进提供了新思路[page::0][page::4][page::14][page::16][page::30][page::32]。
