选股因子知多少

今天我们从选股入手，来谈谈量化选股的基本“套路”——多因子选股。

很多投资者都知道，多因子选股是采用一系列的因子（主要考虑使用价值、成长、动量以及盈利等四大类因子）作为选股标准，将多个具有逻辑背景的因子策略相结合，选取在各个因子上综合得分较高的股票构建投资组合。通过这种方式选出来的股票通常不会在某个因子上有特别的短板，能够综合很多信息最后得出一个选股结果。同时，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用，因此多因子模型的表现相对来说也比较稳定。

比如高考，高校要从高中学生中录取学业优秀的学生进入大学，需要考察学生的综合成绩，对语文、数学、外语、物理、地理、化学等各门成绩进行测评，只有综合成绩高的学生，才能最终进入高校。这里，每门功课都相当于一个候选因子，每一个因子的情况——分数都十分透明，可以帮助高校非常清晰地看清学生的实力。

而量化基金经理通过观察市场上比较成功的投资群体的投资理念，他们都关注些什么要素，他们都按照什么样的方法来选择股票，再把他们的选股方法通过数据的方式表达出来，形成一个个的因子。因为一个人或者一个团队能够深度覆盖的股票有限，几十支股票往往就是一个比较极限的位置。但量化的方法，虽然选股精度会下降，但宽度会增加，比如可以覆盖几千支的股票，最后选出来100多个股票。虽然不一定每个股票都非常好、非常优秀，但里面只要可能有60、70支股票，大概率是符合描述的这些特征，符合我们对它的收益预期，那么整个组合就能呈现出来一个比较好的收益特性。

各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。打分法，即根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法，是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。由于其运算的复杂，多因子选股模型结合市场上较为成功的投资理念通常由计算机运算得出。

下面位读者朋友举例几类选股因子：

1、【规模类因子】：总市值，流通市值，自由流通市值等。

2、【估值类因子】：市盈率（TTM），市净率，市销率，市现率，企业价值倍数等。

3、【成长类因子】：营业收入同比增长率、营业利润同比增长率，归属于母公司的近利润同比增长率、经营活动产生的现金流金额同比增长率等。

4、【盈利类因子】：净资产收益率ROE、总资产报酬率ROA、销售毛利率、销售净利率等。

5、【动量反转因子】：前一个月涨跌幅，前2个月涨跌幅、前3个月涨跌幅、前6个月涨跌幅等。

6、【交投因子】：前一个月日均换手率等。

7、【波动因子】：前一个月的波动率，前一个月的振幅等。

8、【股东因子】：户均持股比例、、户均持股比例变化、机构持股比例变化等。

9、【分析师因子】：预测当年净利润增长率、主营业务收入增长率、最近一个月预测净利润上调幅度、最近一个月越策主营业务收入上调幅度，最近一个月上调评级占比等。

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