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1、中信证券第十届金融创新服务论坛多因子体系与量化策略：挑战与机遇中信证券研究部金融工程及衍生品组王兆宇赵文荣李祖苑张依文2017年9月目录一．从量化投资理念到多因子模型二．风险视角的因子配置1一、从量化投资理念到多因子模型1.从数学到量化投资2.量化投资理念的两大流派：均值回复vs.趋势追踪3.多因子模型的基本假设与表现形式4.使用逐步回归提取各类因子纯Alpha收益5.样本内测算的重要设定6.逐步回归与单步回归判断因子间共线性7.最终选定的风险模型框架8.为什么因子会产生超额收益？21.从数学到量化投资y=ax+b一一映射置信度，y=ax+b+e重复试验?1=?1?+?1+?1?2=?2?+?
2、2+?2时变性、⋮复杂性??=???+??+??32.量化投资理念的两大流派：均值回复vs.趋势追踪两大流派的要点对比均值回复趋势追踪市场发生本质性改变后，价格价格/价差偏离均衡状态后会基本假设/价差会从原有的均衡状态飘向均值回复移至新的均衡态统计套利、配对交易、市场中策略举例CTA、事件驱动、宏观对冲…性……Alpha（叠加于系统性变动之收益来源Beta（系统性的变动）上的小的周期性波动）交易技巧左侧交易右侧交易优点（目标）高胜率、高稳定性高盈亏比缺点极端市场环境、黑天鹅平衡市、弱市资料来源：中信证券研究部有些策略种类的命名是基于策略的表现形式，基于原始信号的触发机制，也可归为上述两类。例
3、如，高频交易、多因子模型。风控：贯穿始终，以最终获得统计意义上的收益。43.多因子模型的基本假设与表现形式假设1：股票收益率服于正态分布′设收益率向量?=??,??,…,??，且?~??,?，个股权重向量?=?,?,…,?′，由该权重构成的组合?=?′?，则有?????~??′?,?′???假设2：个股收益率可由因子模型来表征??=??,?+??,???+⋯+??,???+????其中，????=0为股票i的因子暴露（FactorExposure）；???=1为因子收益率（FactorReturn）；??为股票i的特异风险（SpecificRisk）,且满足（1）与因子收益率不相关，
4、（2）在组合构建中可被充分分散而抵消。′推论（风险模型）：股票协方差矩阵?=????+??1,1⋯?1,?其中，风险暴露矩阵?=⋮⋱⋮，因子收益协方差矩阵Σ?=??,1⋯??,??1,1⋯?1,?⋮⋱⋮，特异风险协方差对角矩?=?????2,?2,…,?2。12???,1⋯??,?上述形式可大幅简化协方差矩阵的估算计算量。54.使用逐步回归提取各类因子纯Alpha收益Barra的多因子框架体系：多重共线性问题收益率=市场+行业因子+风格因子当使用的因子较多时，则很容易引入多重共线性问题。风格因子：技术类+预期类+财务类行业因子多重共线性较少；风格因子技术类因子：反映投资者的
5、交易属性则较严重。。预期类因子：反映投资者对上市公司的信息挖掘与预期。财务类因子：由宏观和行业经济环境收益率ri，以及公司运营情况决定，是上市公逐市场司的基础。步残差ϵi,1回归—行业因子残差ϵi,2交易纯Alpha技术因子市场特征残差ϵi,3预期预期因子基本面收残差ϵi,4投资益财务因子者结构残差ϵi,565.样本内测算的重要设定考察期：2008年12月31日至2017年6月30日回归频率：每日回归方法：最小二乘法（OLS）行业分类法：中信一级行业（以实际调整日为准）样本空间沪深300空间：沪深300成分股；中证500空间：中证500成分股中证800空间：中证800成分股
6、；中证1000空间：中证1000成分股76.逐步回归与单步回归判断因子间共线性由于很多因子与规模因子有相关性，因此我们将市场和行业回归残差首先对规模因子进行处理，再用该残差进行其他因子的处理。逐步回归：以规模因子残差依次对后续因子回归，每一步的残差都作为后一步回归的被解释变量。单步回归：以规模因子残差作为被解释变量，以其他因子分别作为规模因子残差的解释变量进行回归。如某一因子两种处理的历史表现差异较大，或者解释度差异较大，则说明该因子与前续因子间具有较强的共线性，应剔除。波动率因子逐步回归历史表现波动率因子单步回归历史表现波动率因子不同处理的日均解释度沪深300空间中证500空间沪深
7、300空间中证500空间中证800空间逐步回归单步回归中证800空间15%60%10%50%沪深300空间0.28%0.58%5%40%0%30%2008-12-2011-06-2013-12-2016-06--5%3123160120%中证500空间0.23%0.61%-10%10%-15%0%-20%2007-12-2010-06-2012-12-2015-05-中证800空间0.25%0.5
