中邮证券-数量化专题之二：风格中性多因子之因子数据预处理-180817

《中邮证券-数量化专题之二：风格中性多因子之因子数据预处理-180817（9页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中邮证券-数量化专题之二：风格中性多因子之因子数据预处理-180817（9页）.pdf（9页精品完整版）》请在悟空智库报告文库上搜索。

        前言：  
        多因子选股策略作为量化投资领域的经典模型，在海内外各投资机构均受到广泛的研究以及实践应用。就大陆而言，自从2010年沪深300股指期货上线以来，以多因子选股为代表的阿尔法对冲策略也逐渐走进大众的事业。但是2014年12月以及2017年下半年，阿尔法对冲策略却遭受重大挫折，究其原因可以发现：组合带有过于明显的市值风格特征是导致策略表现不好的主要原因。
        本系列报告基于对因子的研究，尝试研究因子权重、股票权重对策略风格特征的影响，希望找到在市值中性、行业中性、风格因子中性约束下的最优投资组合，以获得稳健的超额收益。
        数据处理是因子选股实证研究的第一步，数据的非正态性会影响alpah因子的zscore计算和风险因子的因子收益率显著性检验。
        在多因子加权时，通常会从规模、估值、成长、质量等多个维度选择因子进行加权。但是这些因子之间可能存在多重共线性，进而导致加权后的组合整体在某些因子上的重复暴露，从而影响组合的长期表现。因此，有必要对因子进行正交化，基于正交后的因子进行加权，可以提升组合长期表现的稳定性。
        因子正交化本质上是对原始因子进行旋转，旋转后得到一组两两正交的新因子，它们之间的相关性为零并且对于收益的解释度保持不变。