上节介绍了多因子模型框架中的风险模型，这节来介绍另一部分收益模型，即alpha模型，它告诉我们收益从哪里来。

首先，在我们探究收益因子之前，先要明白，收益模型是建筑在风险模型之上的，所有的收益因子都是在对风险因子是中性的基础上的。

这句话比较难懂，我们举一个具体的例子。像上一节提到的，比如我们认为行业差异是一个风险因子，我不知道未来是银行股涨的多还是电子股涨的多；但是另一方面，我又知道低市盈率的股票未来表现大概率比高市盈率的股票好（市盈率PE，即股票价格除以股票每股收益，用来反映股价相对于公司的贵与便宜的程度）。那怎么把这样一个风险因子和收益因子相结合呢？

假设我们手头有一个股票组合，其中银行股和电子股各占50%，两个行业股票市盈率分别是10倍和30倍，组合平均市盈率我们大致认为是50%*10+50%*30=20倍。我们希望获得一个新的股票组合，比原来这个股票组合更能体现我的想法。

第一种方案。我直接去买市场上低市盈率的银行和电子股票，而卖掉组合里原来那些高市盈率的股票。但是由于每个行业的股票市盈率是有差异的，而通常银行股的市盈率比电子股低，造成我的新组合可能银行股变多了，占了70%，市盈率仍是10倍，电子股变少了，占了30%，市盈率减少到了15倍，一些高估值的电子股被卖掉了。那这个组合虽然体现了我认为低市盈率股票更好的思想，组合平均市盈率我们大致认为是70%*10+30%*15=11.5倍，但是同时相比于原来组合，增加了20%的银行股，减少了20%电子股，增加了行业差异的风险。

第二种方案。我仍然保持组合里银行股和电子股各50%，但是我在银行股中卖掉其中相对高市盈率的银行股，增加相对低市盈率的银行股，存留银行股市盈率8倍；同样也在50%的电子股中做类似操作，存留电子股估值25倍。那么我这个新股票组合承担的行业风险和原来是一样的，还是两个行业各50%，但是市盈率一定比原始组合低，组合平均市盈率我们大致认为是50%*8+50%*25=16.5倍。也就是说，这个组合即反映了我认为的低市盈率股票好这个收益因子的思想，同时也反映了我不知道未来银行股涨的多还是电子股涨的多这个风险因子的思想。

在讲解了为什么收益模型是搭在风险模型上面之后，其次，我们简单介绍下收益因子一般都包含哪些思想。

很多人认为收益模型是投资者的秘密武器，不能公开，一旦公开就失效了。就我们来看，实际上大多数收益因子是赚的逆人性的钱，即使公诸于世，也不会有很多人愿意跟随实践，这正如吸烟有害的观点被大众所接受，但是仍然很多人继续吸烟难以戒掉一样；而少部分收益因子交易容量较小，一旦被少部分同行复制就会失效，因此要保密。

就公开的一些收益因子来看，基本都是些常见的符合逻辑的投资理念。例如我们愿意在同样的行业、同样的风格内，优先去买盈利好的公司，成长高的公司，估值低便宜的公司，这些都是常见的理念且可以被数量严格定义和验证的。通常来讲，我们会把我们的分为公司盈利成长、盈利质量、股票估值、量价情绪等四类，选取每一类中逻辑通顺且历史模拟有效的收益因子。

而最后一步，就是把不同类的收益因子综合相加，获得一个最终因子，从而去选取那些多数方面都看起来比较好的股票。这正如一批人参加马拉松，想要预测哪些人跑到平均成绩之上，我们通常可以在跑前做一些综合的体育测试，各方面都比较好的人更大概率能有比较好的跑步成绩。

总结：

1、多因子模型中的收益模型是建立在风险模型之上的。

2、有效的收益因子通常是逻辑通顺的基本面、行为金融思想，并且在历史数量模拟中证明有效。

3、收益模型是多个有效收益因子的加总，综合反映股票各方面的评价。