量化投資中的那些技術因子
- 發佈時間：2015-07-03 05:49:58 來源：經濟日報 責任編輯：羅伯特
多因子模型已成為量化投資領域的一個標配工具。不過，多因子模型在建模過程中比較複雜，任何環節有所疏漏都可能導致投資業績偏離預期。此次，筆者談談對於超額收益有影響的技術因子，如規模因子、動量因子、流動性因子等。
規模因子一般通過總市值、流通市值或自由流通市值體現，其意味著小盤股的長期收益往往在大盤股之上，比如，納斯達克指數基日以來的年化收益率已達17.05%，而標普500基日以來的年化收益為13.63%。我國股票市場中小公司的規模效應更加明顯，而且，小盤股作為新興産業的集散區，常具備更加優秀的成長性，也就自然可以獲得更高的未來收益。然而，高收益往往意味著高風險，規模因子中的大範圍風險暴露也會帶來組合收益的大幅波動，尤其是在大小盤風格切換的時候，組合可能面臨巨大回撤。
海外市場對動量反轉效應的研究已有多年曆史，其中比較著名的是BSV 模型，BSV模型認為，保守型偏差導致投資者對新資訊反應不足，使得股價在短期表現出動量效應，而選擇性偏差會導致投資者對新資訊反應過度，進而股價反轉。不同於海外成熟市場，我國股市往往表現出反轉效應，即過去超跌的股票可能在未來取得更高的超額收益，這與我國個人投資者主導的市場結構不無關係。相對於規模因子而言，反轉因子的風險更低，當然收益也更低。
流動性因子的構建也是多因子模型中必不可少的一環。流動性溢價理論認為，低流動性的資産會獲得額外的流動性補償，該觀點得到了學術界的廣泛認可。然而，不同於規模和反轉因子，流動性因子需要尋找代理變數，最簡單的流動性代理變數非換手率莫屬，即成交量與流通股本之比，反映了單個資産的交投活躍度，且事實證明以換手率作為流動性的代理變數確實效果不錯，低換手率的股票具有更為明顯的超額收益。
這些較為常見的幾類因子，儘管投資邏輯均比較簡單，但在具體投資模型構建過程中仍需要精雕細琢，一方面要確保因子績效的最大化，另一方面則要適當創新，以避免模型的同質化。當然，市場中還有波動因子、預期因子、輿情因子等，因子的研究框架萬變不離其宗，首先是要求邏輯清楚，其次是統計有效，這也是多因子投資的核心方法論。
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