国盛证券-多因子系列之一：多因子选股体系的思考-190116

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        我们构建并重新审视了多因子体系，针对性地补充了因子配置、因子改进和尾部风险等模型，形成了我们自己的多因子选股体系。本篇报告首先简单阐述这一体系，然后就传统多因子模型中容易忽视的问题提出一些思考，并给出部分解决方案。未来我们会在后续的系列报告中一一揭开其他模型的面纱。
        数据库和研究平台是多因子选股的基石。我们采用原始数据库+因子数据库的方式构建了底层数据，并在此之上构建了风险模型、Alpha模型、组合优化系统三大系统，解决了一些系统构建中存在的问题，增强了系统的可靠性、可用性及灵活性。
        本文参照Barra构建风险模型，并在此基础上进行了改进。在实际投资中，我们经常会发现实现的风险高于预设的风险，我们对这一问题进行了细致地分析，给出了可能的解决方案。
        我们在组合优化模块中详细考虑了各种实际交易中可能产生的问题。同时我们将该模块嵌入基于事件驱动的回测框架中，使优化及回测系统更加贴近实盘交易。
        因子测试包括信息系数、分组测试、回归测试三种方法。我们详细比较了三种方法的优劣，并用具体示例介绍了整个测试流程。
        收益和风险归因是组合管理中不可缺少的一环。传统的收益归因方法对风格收益和残差收益的剥离存在偏误，本文对这一问题进行了探讨。同时，本文还分别介绍了截面风险归因方法和多期风险归因方法。
        多因子体系已日趋成熟，但对于其细节的思考依然很有意义。通过深入地思考模型的各个细节，我们能够更精确地把握策略的收益和风险特征，获得更稳定的策略表现。
        风险提示：量化专题报告中的观点基于历史统计与量化模型，存在历史规律与量化模型失效的风险。