大A社群丨技术多因子权重策略(GP01)

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『正文』

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大家好，今天我们分享股票社群第一期的多因子策略。根据我们在12月份预售投票情况看，大家还是比较倾向于技术多因子和ETF轮动，如下图所示：

这其实让我挺意外的，本以为很多人都会投财务多因子，后来想了想，大家毕竟都不是机构任职，可能更多是中小公司，或者大C端，对于财务多因子的弊端——数据收集、清洗、解读和构建策略等等，还是比较耗费时间和精力的，所以不如技术多因子来的直爽。

其实我个人早些年针对财务多因子和技术多因子做过对应研究，财务多因子的IC衰退要比量价的慢一些，因子衰减一般看IC的半衰期，首先计算因子值和未来一期、两期、三期等等的IC值，半衰期定义为IC值衰减到一半所用的时间。当然本期策略我们不讨论因子测试流程，我们放到春节后的课程中去。

一、策略背景

今天我们分享的策略是基于小市值基础上迭代修改而来，该策略有4个因子，顾名思义刚刚已经说了一个因子了，还有3个因子因为策略保密原因在这里我就用ABC来代替了。

众所周知小市值策略在大白马流行之前，一直是一个非常优秀、稳定的策略逻辑，可能并不适合百亿私募，但是对于大C，或者小B端来说，是一个不可多得、简单暴力的捞金策略。

对于很多刚刚接触股票量化的小白来说，也作为今天开篇内容，我们还是以小市值策略来做一个概念扫盲，如下图所示： 

上述截图是小市值从2010年1月18日-2023年1月17日的净值曲线，手续费采用千分之二计算。基准是沪深300，而该策略逻辑其实很简单，就是在全市场情况下，去掉ST、北交所、科创板等波动较大，风险较大的板块，然后选择流通市值或总市值最小的前N个，即作为轮动选股的标准和一句，如下图所示：

我们可以看到，在这里我只选择了流通市值升序前10个，当然选择几个这是个参数问题，从逻辑角度也可以选择排名%最小，例如：升序排名3%最小等等。下图是小市值策略的绩效统计图，如下图所示：

从这个策略整体曲线和绩效来看，虽然达不到小白幻想中的天天赚钱，但是秒杀90%的散户和中小机构这个概率我觉得是100%了。

上述逻辑基本于此，但是这个策略属于单因子，在某些年度很容易失效，如下图所示： 

我们可以明显看到，在2011、2017、2020这3年明显跑输基准，马后炮看2017是大白马之年，全市场宣言价值投资，《时间的玫瑰》这本书卖的甚嚣尘上，甚至在日后的2018-2019年大白马板块依然相对强劲。语文好的此时此刻能听出我的倾向了，并不是说反对价值投资，而是说这玩意儿并不适合绝对多数投资者。并且价值投资没有风控标准，总之谁用谁知道，在这里不做过多讨论。

在上述所有基础上，我们增加多个因子——ABC，该3个因子也都属于技术指标因子，但是与小市值非同质性，是从纯量价、技术指标角度出发，最后融合到一起而来。

在迭代后的基础上，我们对不同因子进行权重配置，在这里我们还没有用到机器学习，也没有算作参数去寻优，从理论逻辑角度拍脑袋而定。

最后，根据相关市面上研究表明，反转因子在国内A股具有很强的超额效应，如下图所示：

                                                                                        来源：卡方研究

   综上所述，我们构造了GP01第一期的技术多因子策略。

二、策略代码

获取板块成分股，这里是测试所以纠结去了前20个股票，筛选股票我们去掉北交所“1”开头股票。部分代码如下图所示：

随后我们定义一个财务数据函数，这里的财务数据并不是大家理解的“财务”。这里我们用于取股本、市值等所用。

   然后我们取一些基础量价数据，如下图所示：

  最后我们将因子整合成数据框，将该因子数据进行

三、绩效

上图是未调整权重，2010-2023至今

具体绩效如下图所示：

下图是分权重，时间周期一致。

具体绩效如下图所示：

四、总结

1、该策略我们写了屏蔽开盘涨停的逻辑，这段代码在161行，但是因为代码效率问题，这段回测我并没有打开，后续针对这个逻辑进行效率迭代。其次ST股票并没有进行屏蔽，目前的策略是带有ST股票筛选的。

2、QMT平台手续费计算已经咨询平台工程师，目前并未给与回复，手续费我们是按照开平各千2的费率，印花税卖出千1，最低5元的标准进行测试。如下图所示：

3、QMT平台有数据补充的问题，如下图所示：

交易记录从6月底直接跳到了9月初，是因为7、8两个月没有数据，补充多次无解。目前该问题也已经提交QMT工程师，目前并未给与回复。

由于各平台差异，回测绩效以QMT版本为准！！！

本策略仅作学习、交流使用，实盘交易盈亏投资者个人负责！！！

  

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