就是“多个因子组成的策略”啊! —— 等于没说!!

多个因子组成的模型长什么样的? 优缺点是什么? 有什么用途? 这才是我们关心的。

多因子模型是应用最广泛的一种选股模型,基本原理是采用一系列的因子作为选股标准,满足这些因子的股票则被买入,不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定,因为在不同市场条件下,总有一些因子会发挥作用。
—— 某原著的定义

例如以下有两个单因子组成的策略:

在新的窗口中打开

策略01在2017年年中躺尸半年,然后2018年回撤7.4%。
策略02似乎无惧牛熊2012-12-12世界末日至今都稳得一比,2018年各大市场长熊期间居然还能获利。但是它在2015年这种情况却完美错过一段疯牛行情。
ps策略01在2015年也没有完美抓住疯牛行情, 但至少比策略01好一些。

我们把它们融合成一个“多因子策略”, 它会长这样子:

%@place holder (jupyter notebook执行中,完成后将在这里显示)%

结果就像前面引用的原著所说“多因子模型相对来说比较稳定,因为在不同市场条件下,总有一些因子会发挥作用”。

事实上量化交易的策略都可以归类为两种:

  • 趋势跟踪(趋势行情):
  • 均值回复(震荡行情):

也有学者分出第3种:混合型,就是 趋势跟踪 + 均值回复。。。 这不是这里的重点,人类发明的概念而已

市场不是在趋势行情中,就是在震荡行情中, 如果你设计了分别适应这两种情况的因子,然后把它们同时应用到一个策略中。。。做个比喻:就像某蕾斯收购婴儿用品企业——要么用我家产的套套,要么不久的将来用我家的婴儿用品。横竖都要赚,绝了绝了!!