多因子模型体系初探-华泰证券-20160921 (副本)
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摘要
主动定量管理本质是统计套利，关注点是因子（共性），而非股票（个性）
定量管理主要从统计的角度研究因子收益率的变化规律，并从组合的角度对因子暴露进行管理以求超越基准；定性管理主要研究个股的残差收益率，即从因子角度无法解释的超额收益率。
多因子模型是风险-收益关系的定量表达，因子是不同类型风险的解释变量
多因子模型是由APT理论发展而来，其一般表达式为：𝑟𝑗̃=∑𝑋𝑗𝑘∗𝑓𝑘̃+𝑢𝑗̃𝐾𝑘=1𝑋𝑗𝑘:股票𝑗在因子𝑘上的因子暴露（因子载荷）𝑓𝑘̃:因子𝑘的因子收益𝑢𝑗̃:股票𝑗的残差收益率多因子模型本质是将对𝑁只股票的收益-风险预测转变成对于𝐾个因子的收益-风险预测，将估算个股收益率的协方差阵转化为估算因子收益率的协方差阵，极大地降低了预测工作量，提高了准确度。
多因子模型构建流程主要包括：因子筛选、收益预测、风险预测、组合优化
数据处理及因子筛选
1.1基础数据采集；
1.2数据标准化；
1.3识别有效因子；
收益预测
2.1大类因子分析；
2.2因子共线性分析；
2.3残差异方差分析；
2.4多元线性回归：
2.5计算因子预期收益；
2.6计算股票预期收益；
风险预测
3.1计算因子历史收益率协方差矩阵；
3.2残差风险估计；
组合优化
4.1确定组合的收益目标；
4.2确定组合的风险目标；
4.3行业权重约束；
4.4因子暴露约束；
4.5个股上下限约束；
4.6二次规划求解组合权重分配；
4.7模拟业绩回溯。
华泰多因子模型服务体系
华泰多因子模型基础服务体系主要规划如下：
- 依次对不同类别的风格因子进行单因子测试；
- 对筛选出的有效因子进行大类因子分析；
- 在收益预测和风险预测的基础上，构建选股模型；
- 对选股模型进行回测和绩效分析。
后期我们会持续对多因子模型进行深度挖掘，目前规划如下：
- 寻找优质Alpha因子；
- 优化因子使用方式；
- 优化选股方法。
风险提示：多因子模型是历史经验的总结，存在失效的可能。
正文
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