股票量化策略 -- 多因子策略

1. 股票量化策略
   • 股票量化交易策略最基本有两种形式，趋势交易（技术分析）和市场中性（基本面分析），经常使用的方法为多因子选股和趋势追踪
   • 趋势追踪：通过交易手段获取超额收益
   • 多因子选股策略：是通过选股获得
2. Alpha和Beta
   • 一部分与市场完全相关，整个市场的平均收益率乘以一个贝塔系数，贝塔可以成为这个投资组合的系统风险
   • 另一部分和整个市场无关的叫做阿尔法
   • 回归方程：y总收益 = 市场表现*beta + alpha收益
   • 获取alpha超额收益：可以有很多策略，比如多因子选股策略
3. 多因子策略
   • 记忆股票的多因子策略的理论基础
   • 找到某些影响股票收益的因子然后利用这些因子进行选股
   • 特征：因子  目标值：股票收益（需要计算）
   • 多因子：基本面数据也包括技术因子的指标
     • 大类因子：成长、动量、价值、估值等等，
     • 包含了一些具体的因子
   • 多因子策略的优势：多元因子，阿尔法收益的来源丰富，多因子持续稳定，根据市场环境的变化选取最优因子和权重，模型可修改
   • 多因子理论基础
     • 资产定价模型：完全跟市场相关，无风险利率（国债）
       • 单子模型：市场风险因子
     • APT模型：不仅仅跟市场相关，还跟某些特征相关，没有指出这些因子是哪些（多因子模型）
     • FF三因子模型：肯定存在超额收益，三因子模型指出了 市场溢价因子， 规模因子，价值因子。
     • FF五因子模型：发现原来的三因子不能完全解释所有收益，还存在一些额外alpha收益，加入了 盈利因子和成长因子这两类因子
     • 这些因子模型：大家公认的这些类别因子是肯定能够获得比市场基础汇报要多的收益（风险因子收益），自己寻找更多的其他没有公认的额外因子收益（alpha收益）
     • 广义alpha收益 = 公认的风险因子收益 + alpha收益