量化如何判断因子好坏

在量化投资中，对因子进行评估时会用到多种统计指标来衡量因子的表现。这里提到的“最小分位数超额年化收益率”、“最大分位数超额年化收益率”、“IR值（信息比率）”以及“最小分位数换手率”都是用于评估因子有效性和策略表现的重要指标。下面我将逐一解释这些概念，并通过一个简化的例子来说明它们的应用。

最小分位数超额年化收益率 (Lowest Quantile Excess Annualized Return)

• 定义：这是指将股票按照某个因子得分排序后，位于最低分位数（例如最差的10%或20%）的股票组合相对于市场基准的超额年化收益率。
• 意义：如果一个有效的因子应该能够区分出表现较差的股票，那么这个指标应该是负值且绝对值较大，表明这些低分位数的股票确实表现不佳。

最大分位数超额年化收益率 (Highest Quantile Excess Annualized Return)

• 定义：与最小分位数相反，这是指将股票按照因子得分排序后，位于最高分位数（例如最好的10%或20%）的股票组合相对于市场基准的超额年化收益率。
• 意义：对于一个有效的正向因子，这个指标应该是正值且较大，表明高分位数的股票确实表现优于市场。

IR值 (Information Ratio, 信息比率)

• 定义：信息比率是衡量因子策略单位风险下的超额收益的一种方法，通常计算为超额收益均值除以超额收益的标准差。
• 公式：IR = 超额收益的平均值 / 超额收益的标准差
• 意义：IR值越高，表示该因子策略在控制风险的同时获得了更高的超额回报，因此被认为更优。

最小分位数换手率 (Lowest Quantile Turnover)

• 定义：这是指在一定周期内（如每年），最低分位数组合中的股票被替换的比例。它反映了为了维持最低分位数组合的一致性所需的交易活动水平。
• 意义：较低的换手率意味着较低的交易成本和冲击成本，但同时也可能反映出因子不够敏感；较高的换手率则可能导致较高的交易成本。

举例说明

假设我们有一个基于某种财务比率的因子，并且我们将股票按此因子得分分为5个等分位数。经过一年的时间，我们得到以下结果：

• 最低分位数（第1分位数）的股票组合年化收益率为-5%，而市场基准收益率为3%，所以超额年化收益率为-8%。
• 最高分位数（第5分位数）的股票组合年化收益率为15%，相对于市场基准的超额年化收益率为12%。
• 在这一年里，最低分位数组合有40%的股票发生了变化，即换手率为40%。
• 假设该因子策略在过去几年的平均超额收益为1.5%，标准差为1%，那么信息比率为1.5 / 1 = 1.5。

从这个例子中可以看出：

• 最低分位数超额年化收益率为-8%，表明因子成功识别出了表现较差的股票。
• 最高分位数超额年化收益率为12%，表明因子同样有效地识别了表现优秀的股票。
• 信息比率1.5表明每单位超额收益的风险相对较小。
• 最低分位数换手率为40%，这取决于具体的投资策略是否可接受这样的交易频率。