20160921-华泰证券-多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探

AI 全书内容总结

华泰证券金融工程量化选股团队2016年9月发布的多因子系列首篇报告（研究员林晓明等），系统介绍多因子模型的理论基础与构建框架。报告先辨析主动定量管理的本质是统计套利，关注因子（共性）而非个股（个性）：定量研究因子收益率规律并管理组合因子暴露以求超越基准，定性则研究个股残差收益率。理论部分从CAPM讲到由APT发展的多因子模型一般表达式，说明其将对N只股票的收益风险预测压缩为对K个因子的预测，把个股协方差矩阵估计转化为因子协方差矩阵估计，大幅降低工作量并提高精度。方法论部分给出完整构建流程四大环节：一是数据处理与因子筛选，含数据采集、标准化、以回归t值与因子IC值识别有效因子，并区分收益类与风险类因子；二是收益预测，含大类因子分析、共线性剔除、残差异方差检验（以流通市值平方根加权处理）、多元回归求因子收益、以HP滤波估计因子预期收益并施加方向约束；三是风险预测，估计因子收益协方差矩阵与个股残差风险；四是组合优化，用二次规划在行业权重、因子暴露、个股上下限等约束下求解持仓。最后介绍业绩归因与因子风险贡献及后续研究规划。报告公式较多、体系完整，适合量化投资初学者建立多因子框架的整体认知。