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雷达卡
如何筛选稳定有效的量化因子
我们都知道量化投资的核心是模型，模型的核心是因子。这在市场容量巨大的中性Alpha策略中体现的尤为明显，所以如何去寻找稳定有效的因子成为我们写出一个成熟盈利的量化策略的第一步。
本文中详细描述了如何去寻找一个具有稳定超额收益的Alpha 因子并测试他的有效性。
文中演示的这个因子是基于收益率和波动率的。为什么要选择这两个指标作为开发因子的参考呢，首先收益率是一个非常有效而且已经广泛应用的因子，普遍应用于动量模型、动量反转模型及Fama-French三因子模型中，加上判断市场波动幅度大小的波动率，一个简单量价的市场类因子雏形就有了。
接着就开始构建收益波动比因子rwR = (closePrice-openPrice)/(highPrice-lowPrice),式中：open为开盘买入价格，close为卖出价格，high为持有期内最高价，low为持有期内最低价。
确定因子以后，我就开始对它的有效性进行研究。首先利用收益波动因子挑选出排名前5%和最后5%的股票。等权重买入，持有5天后卖出，看看相对基准的收益。挑选的股票池是HS300，选用的基准也是HS300，数据和回测平台来源于优矿。
得到如下结果：
Top 5%
Last 5%
可以看到后5%比前5%表现好很多，那这是偶然情况还是该因子的确有效而且为反向因子呢?
我又接着进行了测试，把沪深300股票池中的所有股票按照收益波动因子分为10等份，等权重买入，分别回测得到如下结果。
可以看到按收益波动因子区别排名靠后的表现远优于排名考前的股票。
接着我用Last 5%股票组合的收益减去Top5%股票组合的收益，得到如下结果。
可以看出来这个因子的确有效而且是一个反向因子，并且区分度明显，在绝大数时间表现稳健，可以用于构建多因子模型。
其次所有按照收益波动单因子买入的组合都会在股灾时出现较大回测，这是因为由于因子收益与波动率正相关，所以收益波动率因子组合在股灾期间发生了较大回撤，除此之外，因子表现都比较稳健。
至于后续研究分析收益率和波动率哪个对组合的影响更大，来调整收益率和波动率附加系数对因子进行优化，留给感兴趣的朋友们自行研究吧。(原文链接：https://uqer.io/community/share/569dd27f228e5b8ffc74524b)
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