多因子模型研究系列之十四：技术因子的再挖掘之Alpha101-20200922-渤海证券-24页_1mb

报告摘要

技术因子的再挖掘之 Alpha 101 总结

核心内容

本报告围绕 World Quant 2015 年发布的《101 Formulaic Alphas》论文，对其中的101个技术面因子进行了回测与调整，旨在挖掘具有投资价值的技术因子并将其融入现有的多因子模型中。

主要观点

多因子模型在A股市场已有广泛应用，但近年来因子收益率普遍下降，尤其是技术面因子表现不佳。
技术面因子主要包括动量因子、换手率因子、波动率因子等，部分因子在2020年出现明显失效。
通过统计检验和分层回测，筛选出表现较好的技术因子，并对部分因子进行中位数调整以提高其有效性。
通过调整，多个因子的表现得到显著提升，部分因子甚至超过了原始因子。
有10个因子被筛选出来作为备选因子，与现有因子体系进行融合，以完善多因子模型。
与主流因子相比，Alpha101因子表现出较低的相关性，具备良好的独立性。

关键信息

技术因子分类

规模因子：衡量股票规模的因子。
估值因子：衡量股票估值水平的因子。
基本面因子：包括盈利因子、成长因子、质量因子等。
技术面因子：包括动量因子、换手率因子、波动率因子等。

回测方法

统计检验：使用加权最小二乘回归（WLS），权重为流通市值的平方根。
分层回测：将样本内股票按因子值排序，分成N组（N=10），观察各组历史收益率。

回测指标

t值绝对值平均值：衡量因子整体显著性。
t值绝对值 > 2 概率：衡量因子显著性是否稳定。
因子收益平均值：衡量因子收益能力。
因子收益标准差：衡量因子收益波动性。
因子收益t值：衡量因子收益率是否显著。
因子收益 > 0 概率：衡量因子收益方向性。
IC平均值：衡量模型预测能力。
IC标准差：衡量模型预测能力是否稳定。
IRIC：IC平均值 / IC标准差，衡量模型预测能力的稳定性与强度。
IC > 0 概率：衡量模型预测收益方向性是否一致。

回测结果

原始 Alpha 101 因子表现

多数因子在统计上显著，但部分因子在2020年失效。
Alpha040、Alpha042、Alpha069 表现较为稳定，具有一定的区分度。

调整后的 Alpha 101 因子表现

通过中位数调整，因子表现显著提升。
Adj-Alpha025、Adj-Alpha047、Adj-Alpha008、Adj-Alpha011 表现较好。
调整后的因子在收益、波动率和IC等指标上均优于原始因子。

未来研究方向

将筛选出的技术面因子与多因子模型结合，以提高模型的市场收益。
进一步研究这些因子在不同市场环境下的表现，评估其稳健性。

附录：Alpha101因子构建公式

输入变量

变量	定义
returns	涨跌幅
open, close, high, low, volume	开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量
vwap	成交额 / 成交量
cap	总市值
adv{d}	过去d期的平均成交量
indclass	中信一级行业分类

函数与算符定义

函数/算符	定义
abs(x), log(x), sign(x)	取绝对值、对数值、正负号（同numpy库定义）
+, -, *, /, >, <, ^,
rank(x)	截面的个股排名
delay(x, d)	x变量滞后d期的值
correlation(x, y, d)	x和y两个变量过去d个时间窗口的相关系数
covariance(x, y, d)	x和y两个变量过去d个时间窗口的协方差
scale(x, a)	将x中的值标准化，使x的绝对值的和为a，默认a=1
delta(x, d)	本期x值与滞后d期x值之差
signedpower(x, a)	x值的a次方
decay_LINEAR(x, d)	过去d期按线性递减权重d, d-1, ..., 1（权重和为1）的加权移动平均
indneutralize(x, g)	对截面上的个股进行行业中性化处理
ts_min(x, d), ts_max(x, d), ts_rank(x, d)	x变量d期内的最小值、最大值、排名

风险提示

随着市场环境的变化，模型存在失效风险。

投资评级说明

项目名称	投资评级	评级说明
公司评级	买入	未来6个月内相对沪深300指数涨幅超过20%
公司评级	增持	未来6个月内相对沪深300指数涨幅介于10%~20%之间
公司评级	中性	未来6个月内相对沪深300指数涨幅介于-10%~10%之间
公司评级	减持	未来6个月内相对沪深300指数跌幅超过10%
行业评级	看好	未来12个月内相对于沪深300指数涨幅超过10%
行业评级	中性	未来12个月内相对于沪深300指数涨幅介于-10%~10%之间
行业评级	看淡	未来12个月内相对于沪深300指数跌幅超过10%

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