近年来，伴随着因子投资的发展和深入，市场上涌现了众多的基于量化方法选股的产品。实际上，市场上很大部分的量化产品都是基于多因子模型的框架，使用的因子也都大同小异，导致了产品的同质化现象严重。既然大家都使用差不多的数据和策略，为什么有些产品赚钱了，有些产品却亏钱了？是有什么窍门在里面吗?

我们用一句俗语来回答以上的问题：细节决定成败。当我们发现了一些有效的因子之后，下一个必然的步骤自当是如何在实际操作中捕获这些因子的收益。这就涉及到以下一系列的细节问题：因子的权重如何配置？应该选多少只股票？股票的仓位如何确定？调仓频率又该如何确定？如何降低交易冲击/交易成本？产品的好坏往往就体现在这些细节里面。以下我们就一些细节展开讨论.

1、因子的权重配置。

这是多因子模型中涉及到的第一个问题。常见的因子权重配置方法有等权法（赋予每个因子相同的权重），波动率倒数法（因子的权重取决于因子收益率的波动率倒数），风险平价法（赋予每个因子权重使得因子对组合的边际风险贡献相同）等等。以上提及的因子权重的配置方法都相对被动，操作起来也相对便利。值得注意的是，很多产品会结合产品自身的风格来进行因子权重的配置。比如说偏成长风格的产品会加大成长因子的配置，而大盘蓝筹风格的产品则可能加大价值和质量因子的配置。另外，一些产品亦会结合投资经理的主观判断来主动地进行因子权重的配置。这就涉及到因子择时的问题。实际操作中，因子择时难度较大，更考验投资经理的能力。

2、因子的具体选取

每一类因子实际上都有很多不同的表达形式。以估值因子为例。市盈率（P/E），市净率(P/B)，市销率（P/S）等等都是常见的估值因子的具体表达形式。我们可以简单地选取回测效果最好的指标作为估值因子的代理。或者是选择2个或以上的指标来构建复合因子。一般来说，多指标复合因子相对单一指标因子稳定性会更强。另外，我们也可以参考股票本身的特质来选择具体的指标。比如说以销售为主的零售类企业，采用市销率（P/S）或能更贴切地反应当前的估值水平；而对于银行来说，市净率(P/B)或是更合适的指标。

3、根据因子构建组合

在因子研究当中，常常遇到的情况是通过构建因子的多空组合来计算因子的收益率（比如经典的Fama-French 3因子模型）。在我国，由于做空机制的限制，空头组合的收益很难获得。因此，在实际操做中，一般只考虑多头组合收益显著的因子。接下来，通常是对个股在因子上的暴露度做排序，选取一部分在该因子上暴露较高的个股构成组合。在计算因子暴露度时，一般的做法都会剔除行业和市值的影响以获得更纯粹的因子暴露度。选取好个股后，下一步骤是行业/个股的权重配置。常见的做法有行业中性（将行业在对标指数中的权重作为组合中行业的权重）+市值加权（以个股的总市值来配置个股的权重）。个股权重的配置方法很多，可以根据产品情况灵活使用。

对于细节的处理并非是正确与错误的问题，更多的可看作是一门“手艺”。投资经理能将细节把握到位，就能把理论上的良好模型表现转化为现实中的超额收益，从而带来不错的产品表现.

（专栏作者：摩根士丹利华鑫基金数量化投资部 陈健夫）

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（来源：摩根士丹利华鑫基金的财富号 2019-08-16 14:48） [点击查看原文]