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量化股票投资策略选股方法与风险控制本站

　　量化股票投资策略，即通过数量化的方式，分析发现能在股票市场大概率获得超额收益的一篮子股票的投资方法，并主要通过程序化的方式实现交易的投资策略。这样的投资方式具有标的分散性高、交易速度快、交易纪律强等特点。

　　2014年，随着牛市的启动，量化股票投资策略迎来了自己的春天，当时以市场中性策略为主，一方面是由于市场对量化投资了解较少，因而风险中低、稳定性更好的产品更易被接受，另一方面市场中性策略获得选股alpha和股指期货升水的收益叠加，业绩表现良好。

　　2015年第四季度起，股票市场波动率大幅下降，使市场中的多头alpha减少，股指期货受限也导致深贴水常态化，市场中性策略的收益受到严重侵蚀。

　　2016年，由于A股大盘相对较低的点位和深贴水，量化私募开始大力推荐不进行对冲的纯量化股票策略——以每年获取一定幅度的相对指数超额收益为主要目标。于是在2016-2017年，量化股票纯多策略逐渐兴起。

　　随着2018年市场的又一波低迷，与此前不同的是，量化中性策略通过对冲市场风险beta，在这一年逆市取得了不错的业绩，也在投资人心中埋下了中性策略擅长“防守”的印象。

　　2019年，股指期货交易的限制大幅松绑，同时融券数量也扩容到1600只，这一时代高频交易、低频交易、量化对冲蓬勃发展。截至2021年底，量化产品规模突破1.6万亿元，量化股票策略规模占比从18年的3.27%提升至17.30%。随着2022年市场的急转直下，似乎又即将进入新一轮的量化“静默期”。

　　基本面因子通过给程序输入各项基本面指标，用数量化的方式发现各指标与股价的关系，给予有效指标一定权重，为个股进行打分，最终买入得分较高的股票。常见因子包括：盈利因子、估值因子、质量因子、一致预期因子等。

　　由于大量基本面信息皆取自股票的财报，因此完全基于基本面因子的选股模型通常交易不频繁、持仓周期较长。同时，基本面因子有比较强的逻辑意义。但另一方面，基本面选股通常难以判断因子生效的时效性，好公司不一定是好股票，所以一般会和其他因子组合使用。

　　价量因子通过由模型观察个股的价格和交易量信息，从统计的角度研究分析历史价量信息和未来股价的关系，选出未来一段时间内大概率表现强势的个股。具体而言，除了将传统的技术指标量化外，还常有私募使用模式识别的方式来捕捉机会，比如小波分析、隐马尔可夫模型等。

　　价量因子有时是经验性的，仅仅是根据统计结果来分析，假设历史会重演，并重复操作，未必具备较强的逻辑性。但也有私募基于行为金融学的理论，构建具有一定理论基础的价量因子。从交易频率方面来说，由于个股的成交量和股票价格变化较大，所以以价量因子为主的策略会具有较高的换手率，短至2-3天，长至1-2周。

　　事件驱动因子通过分析重大事件、或潜在的重大事件对投资标的的影响，并借助市场短期内的错误定价来获利。可能触发交易的事件包括：重要财务数据披露、定向增发、并购重组、大股东增持、股权激励等。随着大数据的发展，越来越多的私募具备了文本挖掘的能力，公司公告中关键词的挖掘、社会对公司的关注热度、投资者舆情等，也都成为了事件驱动策略可能用到的因子。

　　传统的事件驱动策略有两种常见的操作方式，一种是分析事件未来的发展方向，提前潜伏等待事件发酵；另一种是在事件公告后迅速介入。量化策略私募主要的操作方式以第二种为主。由于事件驱动策略有赖于事件的发生数量和频率，投资机会的出现很难有连续性，因此一般作为辅助策略，和其他策略组合使用。

　　日内交易策略利用较小级别K线，发现日内短线的交易机会，并会在同一个交易日内平掉当天的头寸。较高的交易频率和融券的限制，导致该策略的市场容量较小。由于A股存在股票T+1的交易限制，日内交易策略通常不是一家私募基金的主要交易策略，而是通过对已有的底仓进行交易，来摊薄现有的持仓成本，或在保持持仓股数量的情况下增加现金，增厚选股策略的收益。

　　量化股票策略的投资具有非常强的分散性，该策略的持仓少则80-100只股票，多则300-500只股票，且最大持仓个股一般不会超过3%，甚至有私募机构平均持仓股数达到1000只，这样的分散程度使个股踩雷风险下降到了非常低的程度。

　　量化股票策略的风控通常体现在因子层面，而非个股层面。由于大多数量化选股策略，无论是通过基本面还是量价，一般都会构建一个多因子模型，赋予各因子不同权重，权重通常综合考虑以下三个方面：

　　部分因子的相关性可能是极强的，比如PB和PE同为估值因子就具有较高的相关性。如果同时赋予这两个小因子较高的权重，那么整体组合可能会选出过多的价值股。部分私募会把相关性较高的小因子组成一个因子包，通过调整因子包的权重，来限制相关性强的小因子的权重。另一个常用的方式是根据个别因子与其他因子的相关性来调整其权重，相关性越高的因子权重越低，相关性过高的因子则不赋予权重。

　　市场上的私募针对这个问题的看法不尽相同，对于量化选股策略的多头产品来说，通常不会像市场中性产品那样，对市值、行业等风险因子保持绝对中性，而是更加积极的根据市场风格的变化调整因子的权重，增强产品的进攻性，一定程度上来说利用因子择时的方法形成了风格轮动。当然，也有私募给自己的量化选股多头产品定位为指数增强，其策略就会更加注重风险因子的中性，以减少跟踪误差。

　　当部分因子长期表现不佳时，可能意味着这些因子失效了，其权重也可能会被降低甚至去除。从因子有效性的角度考虑，多数私募会下调近期表现不佳的因子的权重，去除长期表现不佳的因子。但即便是被去除的因子，通常仍然会保持跟踪，观察其是否重新恢复有效。

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