量化选股的因子与组合策略（一）量化选股策略简述

张文理

说到选股，股票投资者们往往都有着自己的心得体会。有的投资者喜欢追随热门赛道，有的投资者喜欢特定风格，还有些相对专业的投资者拥有自己的投资逻辑和选股框架，更多的投资者会购买主动管理的股票产品。

但说到量化选股，可能很多老股民也只是一知半解。有的认为量化选股就是机器替代人工选择，有的认为量化选股就是进行高频买卖获取差价，等等。本文开始，我们将逐步给大家详细介绍什么是量化选股，以及常见的量化选股的因子和组合策略。

一、量化投资和量化选股

很多投资者都对近些年来流行的“量化投资”耳熟能详，但又似懂非懂。简单来说，量化投资是利用统计学、数学、信息技术、人工智能等方法，通过因子模型和计算机程序全部或部分取代人工作出投资决策和投资交易的过程。实际上，量化投资已经广泛地应用在资产配置、股票投资、期货交易等专业投资领域。

关于量化投资在股票投资上的应用，很多投资者往往会混淆量化选股和量化交易的概念，虽然两者都属于量化股票投资的范畴，但也有着明显的区别，隶属于两类不同的策略。

量化选股主要是将特定的选股指标数量化，通过选股模型的设计来选择出符合投资策略的个股投资标的，构建投资组合的策略方法。

而量化交易策略更多集中在高频交易套利上。引用美国证券交易委员会和美国商品期货交易委员会对高频交易的定义为：使用高速系统监控市场数据并提交大量订单的自营交易。欧洲证券监管委员会则认为高频交易是自动化交易的一种形式，主要利用复杂的计算机和IT系统，以毫秒级的速度执行交易并日内短暂持有仓位，通过超高速度交易不同交易平台间的金融工具来获取利润。

显而易见，与量化交易策略不同，量化选股策略的重点在于选股，是一种通过正确的选股来获取股票带来的长期或短期收益的策略实现。量化选股通常采用有效的量化选股指标并制定相应的选股模型来优选股票投资标的，并不一定需要用到计算机执行交易。从投资实践上来说，量化选股策略更关注于选股策略的长期有效性。  

而从金融产品的管理来看，叠加行业投资规范和投资限制的影响，公募基金产品的量化投资策略都是围绕量化选股来开展，而量化交易策略更多的为私募产品所采用。

二、量化选股与主动选股

从前面的介绍可以知道，量化选股和主动选股在逻辑上并没有本质上的区别。主动选股中，投资者通常会考虑的基本面、估值、交易量乃至技术面等数据指标都成为了量化选股中的各种基础因子，不同的是，量化选股通常会通过数学统计工具来对这些因子进行建模，结合历史数据来寻求因子模型下更高的投资收益概率。相对于主动投资而言对指标的广度和内在逻辑分析更全面和客观，但也存在相对于主动选股而言对个股研究深度不足、及时性突发性机会与风险难以把握和规避的问题。因此，我们通常看到使用量化选股的策略组合在股票的数量与集中度上都要比主动管理的组合更加分散。

对量化选股而言，通过研究上市公司和行业的基本面、股票交易和市场情绪以及未来预期变化等因素，进而挖掘出有效的选股指标构成因子；通过数学与统计方法构建由有效的选股指标所组成的选股策略构成量化模型。量化模型和量化选股因子是量化选股的核心组成。

三、量化选股中的因子选择

按照不同的特性，量化选股因子可以细分为各种具体类型，举例来说，常见的因子类型有：

财务类因子

提取自企业的财务报告，描述了企业的经营以及财务状况。如反映企业盈利能力的收益因子，反映企业成长性的成长因子、反映企业经营稳定性的质量因子以及反映企业负债水平和偿债能力的债务因子等等。

技术面因子

由股票的价格、成交量及量价指标等信息所构建，反映股票在交易和价格层面的信息。比如反映股票热度的和历史超额收益的动量因子、反映股票走势临界变化的反转因子和反映股票交易信息的交易拥挤度因子等。

其他基本面因子

如反映企业估值水平的估值因子和反映上市企业市值规模的规模因子等。

  一般来说，有效因子的类型选择是量化选股策略长期表现的基础，如果量化模型只选用了单一因子进行选股，称为单因子选股模型。而如果量化模型通过多个因子来进行选股，则被称为多因子选股模型。事实上，目前最为广泛采用的量化选股模型是多因子选股模型。通过优化组合多个类型的因子使得量化选股更为有效。

需要注意的是，多因子选择可以是同一类型的因子，也可以是不同类型的因子，这两种选股策略的长期与短期表现特征也会有区别。比如在财务类因子中既采用考虑企业经营稳定性的质量因子，又采用体现企业盈利能力的收益因子。这样在基本面选股上可以兼顾企业的经营质量和成长空间；而如果在选股时除了财务因子还加入了技术面因子。那么我们在选股时除了考虑了企业的经营状况，还兼顾了其股价交易所反映的信息。

因此，采用单一因子选股或者多因子选股的最大区别在于选股时是集中考虑单一因素还是综合考虑多个因素。显而易见，多因子模型对于选股信息的反映和选股标准的确立更为综合全面。

四、不同的量化选股策略短期表现也会有较大差异

与主动选股一样，量化选股策略考量的首先还是策略的长期有效性，所以不代表使用量化选股选就一定能在短期挣钱。如前面介绍，除开选股模型的差异，量化多因子选股所依据和突出的不同类型因子在不同的市场环境下会具备不同的风险收益特征，这也会导致不同因子组合选出的股票在短期表现可能也会存在较大的差异。一般来说，量化选股的投资者会根据其不同的投资目的和风险偏好，通过选用相应的选股因子组合，来构建符合自身要求的股票投资组合。

例如，侧重于财务成长因子而构建的量化选股模型，所聚焦的上市公司是成长性较强的行业扩张期的上市公司。此类公司在具有较高的潜在股价收益弹性的同时，企业经营和公司股价也具有较高的波动性。适合风险偏好相对较高，能接受短期股价波动的投资者。

而侧重市值规模因子选股的话，代表更为更关注上市公司的经营规模和行业地位，规模因子较高的上市公司个股往往是行业龙头股。

五、指数投资-最常见的量化选股策略

其实在实际投资中，量化选股策略离投资者的距离并不遥远，甚至耳熟能详，最为常见的就是投资特定风格的股票指数。

比如大家所熟悉的沪深300指数，就是规模（市值）因子采用规模加权后的选股策略，相当于选取市值规模最大的300家沪深两市上市公司，来构建一个龙头公司指数。反之，中证1000指数就是选择规模因子较小，即市值规模较小的1000家上市公司来构建的反映中小盘股票走势的股票指数。如下图可看到，大小市值不同的股票指数在不同的市场环境影响下，表现是具有明显差异的。

数据来源：Wind，东海基金整理

统计区间：2018/1/2-2022/1/2，统计时间短，不能反映所有发展阶段，相关历史数据并不预示其未来发展趋势，也不构成对东海基金管理的基金未来业绩表现的保证。

又如我们常说的复合因子指数--低波红利指数，则是采用了低波动因子和红利因子，选择出股息回报高且股价波动低的上市公司股票，构建成一个长期表现稳健的股票指数。一般符合此类因子要求的上市公司经营情况均较为稳定，股息回报较高，且股价具有长期波动较低的特征。我们会发现，这种指数在熊市中表现相对更好，因此较为适合低风险偏好的长期价值投资者。如下图，今年开年以来上证低波红利指数的表现就明显强于沪深300指数。

数据来源：Wind，东海基金整理

统计区间：2018/1/2-2022/1/2，统计时间短，不能反映所有发展阶段，相关历史数据并不预示其未来发展趋势，也不构成对东海基金管理的基金未来业绩表现的保证。

结语

综上所述，量化选股策略其实并不神秘，大家可以理解为把主动选股时经常考量的指标与投资框架，用系统化的方式进行统计建模，按照选用的因子模型执行投资。量化选股策略能为投资从市场驱动因素的角度提供了更为广泛和清晰的定制化选股策略组合，因此在海外市场获得了重要地位。

近年来，随着A股市场的日趋成熟，量化选股在A股市场也获得了长足发展，应用量化选股策略进行构建的指数与主动管理型产品逐步增多，也开始得到投资者的认可。在之后的系列文章中，我们将会为大家带来更为具体的各类因子与组合策略的介绍及应用，敬请期待。

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