怎样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。

众所周知，模型是量化投资的核心，而模型的核心是因子，这一点更是明显的体现在市场容量巨大的Alpha策略中。因此，找到稳定有效的因子是写出一个好的量化策略的第一步。

接下来，文章将围绕如何寻找一个具有稳定超额收益的Alpha因子并测试他的有效性，展开详细的叙述。

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。

我们文中所演示的这个因子是以收益率和波动率为参考的。

1.首先，收益率作为一个十分有效的因子，已经被广泛应用于动量模型、动量反转模型及Fama-French三因子模型中，另外再加上一个判断市场波动幅度的波动率，就组成了一个简单的量价市场类因子雏形。

2.然后，我们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。

3.接下来我们就要对因子的有效性进行验证，我们利用收益波动因子分别挑出排名前5%和后5%的股票。等权重买入，持有5天后再卖出，看看相对基准的收益。（挑选的股票池和选用的基准都是HS300，数据和回测平台来源于优矿。）

测试结果参见：

https://uqer.io/community/share/569dd27f228e5b8ffc74524b

根据测试结果我们可以看到，后5%比前5%的表现要好得多，那这是否说明波动收益比是一个反向因子呢？

接着，我们有进行了回测，首先我们把沪深300股票池中的所有股票按照收益波动因子分为10等份，再等权重买入，分别回测得到如下结果。

回测结果参见：https://uqer.io/community/share/569dd27f228e5b8ffc74524b

经过回测数据的再次验证，我们基本可以得出这样的结论：

1.这个因子确实是一个有效的反向因子，而且区分度十分明显，并且它的表现在绝大数时间都呈现稳健状态，是可以用于构建多因子模型的。

2.由于收益因子与波动率呈正相关关系，所以所有按照收益波动单因子买入的组合都会在股灾发生时出现较大的回测，但在其他时间，因子表现都十分稳健。

至于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。