基于多因子选股模型的量化投资策略研究——以沪深300成分股为例
摘要：如何从诸多股票中筛选出能够带来超额收益的股票一直是投资者所关心的问题。量化投资主要是基于大量的历史数据建立数学模型，并利用计算机技术在历史市场中进行模拟进一步筛选出可以带来稳定的较高收益的投资方式。多因子模型是一种应用较为广泛的量化投资选股模型，自Fama和French提出三因子模型以来，越来越多的研究者和投资者开始关注起了影响股票收益率的因子。许多研究证明，针对我国股票市场，多因子模型具有普适性，并且诸多多因子选股的实证研究都取得了不错的超额收益率。本文选用排序打分法筛选有效因子，并以沪深300成分股作为初始股票池筛选股票并进一步构建投资组合。
关键词：多因子模型； 量化选股； 超额收益率；排序打分；
一、文献综述
（一）量化投资理论的发展
上世纪50年代，Markowitz提出了均值—方差（MV）模型，第一次运用量化方式来衡量证券的收益与风险[1]。 随后Sharp（1964）、Litner（1965）、Mossin（1966）在Markowitz的基础上研究出了资产价格的均衡结构并提出了资本资产定价模型（CAPM）。60年代Samuelson（1965）和Fama（1965）提出了有效市场假说，按照信息公开程度可以将市场分为弱有效市场、 半强有效市场和强有效市场三类。这一假说为量化投资只有在市场无效或弱有效前提下才能发挥作用提供了理论基础。1973年，Black和Scholes建立了期权定价模型，这一理论的提出促进了金融市场的发展，也为量化投资提供了更大的发展空间[2]。随后1976年Ross提出了套利定价理论（APT），该理论是用多种风险因子来解释资产收益率，为多因子选股模型的兴起奠定了基础[3]。90年代提出了著名的VaR（Value at Risk）模型，加强了对金融风险的管理。如今越来越多的非线性科学的研究方法与理论运用到了金融理论及实践，极大地丰富了金融科学量化手段和研究。
（二）多因子选股模型投资现状
1、国外研究现状
量化投资选股策略，常见的模型包括多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型动量反转模型、趋势追踪模型等。关于多因子模型，最早可以追溯到 1993 年 ，Fama 和 French 在APT理论的基础上提出了三因子模型。该模型认为投资组合的收益率可以由市场资产组合、市值因子和账面市值比这三个因子解释[4]。2013 年 Fama 和 French 又在三因子模型的基础上添加了盈利水平因子和投资水平因子，进一步构建出了新的五因子模型。Fama 和 French 为广大研究者和投资者提供了重要的思路和方法，此后越来越多的研究者和投资者关注起了多因子模型[5]。构建多因子模型的关键步骤是有效因子的选取，许多论文中对于有效因子的选取通常采用打分法。Piotroski（2000）最早提出选取9个基本面因子对股票进行打分，满足其中一项就积1分，反之不得分，满分9分，根据加总得分筛选出排分靠前的股票并进一步构建投资组合[6]。Mohanram（2005）又在Piotroski的打分法基础上添加了盈利能力、财务稳健性以及增长稳定性相关指标，共筛选出9个代表因子，然后对其进行打分，最终发现投资组合收益率表现良好[7]。Tortoriello（2013）增加了候选因子的数量，选择了对股票收益能够产生影响的四十多个因子，并基于这些因子构建投资组合策略[8]。
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