《因子选股系列研究之一》：多因子模型的基石——单因子有效性检验-东方证券-20150626 (副本)

由xuguoyu创建，最终由xuguoyu更新于2021-11-22 07:54 被浏览 26 用户

本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关性

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

2、按照指标值大小对股票进行分组，从时间序列的角度观察各组的历史累计收益、信息比率、最大回撤以及胜率等。各组表现的优势组的胜率越高，单调性越强，说明指标的区分能力和选股能力越

检验方法的几点思考和改进

1、最小二乘法（OLS regress）vs. 稳健回归（Robust Regress）

2、整体回归vs. 按月度回归

3、指标值回归vs. 秩相关系数

4、按照指标排序全市场分组vs. 行业内分组

5、同向显著比例vs. 状态切换比例

我们以32个常用选股因子为例，用改进后的方法做单因子检验并对因子进行了综合排序。总体而言，表现较好的因子有市值因子、反转因子、换手率指标、各类业绩增速指标和估值指标。另外、资产负债率、周转天数、ROE、ROA以及销售利润率等指标也对股价有着一定的预测性