金融工程深度：多因子量化投資框架梳理

正文目錄主流多因子框架 4數(shù)據(jù)收集與處理。 5數(shù)據(jù)收集 5數(shù)據(jù)處理 6數(shù)據(jù)儲(chǔ)存 7因子 7因子構(gòu)建 7因子測(cè)試 8因子加權(quán) 組合優(yōu)化 12風(fēng)險(xiǎn)模型 12組合優(yōu)化 14執(zhí)行系統(tǒng) 15算法優(yōu)化 15交易執(zhí)行 16策略評(píng)價(jià) 17業(yè)績(jī)歸因 17策略監(jiān)控 17策略 18簡(jiǎn)介 18交易標(biāo)的 18常見策略 18未來展望 18端到端架構(gòu) 19AI參與 19風(fēng)險(xiǎn)提示 20參考資料 20圖表目錄圖1：多因子投資框架 4圖2：“特立獨(dú)行”因子20日IC及累計(jì)IC 9圖3：“特立獨(dú)行”因子分組單調(diào)性 10圖4：規(guī)模因子與其它因子相關(guān)性 圖5：機(jī)器學(xué)習(xí)因子加權(quán)算法年化收益對(duì)比 12圖6：DIN(DeepInceptionNetworks)架構(gòu) 19表1：相同因子在不同股票池，表現(xiàn)差異大（2007年1月至2023年月） 表2：CNE6風(fēng)格因子歸類 13表3：執(zhí)行算法分類 16表4：場(chǎng)內(nèi)權(quán)益市場(chǎng)衍生品 18主流多因子框架圖1：多因子投資框架 資料來源：量化投資與主動(dòng)權(quán)益投資核心區(qū)別在于決策依據(jù)不同。量化投資的決策由模型產(chǎn)生，主動(dòng)權(quán)益投資的決策由投資者產(chǎn)生。雖然主動(dòng)權(quán)益投資者也會(huì)用到數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型，但是這些模型產(chǎn)生的信息只是過程變量，最終決策依舊由投資者制定。目前的主流量化投資框架是基于多因子的綜合系統(tǒng)?？蚣芡ǔ０ㄒ韵聨讉€(gè)關(guān)鍵步策略執(zhí)行監(jiān)控等多個(gè)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)收集與處理。數(shù)據(jù)收集目前，構(gòu)建量化投資策略所用到的數(shù)據(jù)主要為市場(chǎng)價(jià)量數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、新聞事件、分析師預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)。市場(chǎng)價(jià)量數(shù)據(jù)價(jià)、等。成交量數(shù)據(jù)：交易量等，反映市場(chǎng)活躍程度和流動(dòng)性。交易數(shù)據(jù)：包括買賣訂單、成交記錄等，用于分析市場(chǎng)供需情況。技術(shù)指標(biāo)：如移動(dòng)平均線、相對(duì)強(qiáng)弱指數(shù)（I和波動(dòng)性。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息。財(cái)務(wù)衍生信息：ROE,ROA,資產(chǎn)負(fù)債率等，用于評(píng)估公司價(jià)值和投資吸引力。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹率、失業(yè)率、利率水平、貿(mào)易數(shù)據(jù)等。事件件。行業(yè)新聞：行業(yè)政策變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步、市場(chǎng)需求變化等。件。分析師預(yù)測(cè)盈利預(yù)測(cè)：分析師對(duì)公司未來盈利的預(yù)測(cè)，影響投資者預(yù)期。目標(biāo)價(jià)格：分析師給出的股票目標(biāo)價(jià)格，反映市場(chǎng)對(duì)股票未來表現(xiàn)的預(yù)期。評(píng)級(jí)變動(dòng)：買入、持有、賣出等評(píng)級(jí)的變化，影響市場(chǎng)情緒。另類數(shù)據(jù)識(shí)產(chǎn)權(quán)等非標(biāo)準(zhǔn)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理包括缺失值處理，異常值處理，重復(fù)值處理以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。缺失值處理填充法：均值填充、中位數(shù)填充、眾數(shù)填充、最臨近填充等；預(yù)測(cè)法：線性插值、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)；線性插值公式： y(x)=

+(x?x1)(y2?y1)(x2?x1)回歸插值表達(dá)式： ??=??(??;??,??)刪除：直接刪除有缺失值的樣本。異常值處理異常值檢測(cè)：通過計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差或分位數(shù)來識(shí)別當(dāng)前數(shù)據(jù)是否異常異常值處理：1）縮尾：設(shè)定分位數(shù)或標(biāo)準(zhǔn)差閾值，閾值外的值用邊界值替代；2）替換：用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等替換；3）刪除有異常值的樣本。重復(fù)值處理識(shí)別并刪除重復(fù)的記錄。標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)化（ormalization，在統(tǒng)計(jì)學(xué)和量化投資領(lǐng)域中，通常指的是將不同量綱和數(shù)值范圍的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)或者通用的可比較的尺度下。在量化投資中，因子標(biāo)準(zhǔn)化是一個(gè)常見的預(yù)處理步驟，它能夠幫助去除因子之間的量綱影響，使得不同的股票或者資產(chǎn)之間的因子值具有可比性，也便于組合構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)模型的使用。通過數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化方法（如Z-score標(biāo)準(zhǔn)化、最小—最大標(biāo)準(zhǔn)化等）將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一的范圍，通常是到[0,1]區(qū)間或是具有0均值和1標(biāo)準(zhǔn)差的分布。統(tǒng)一量綱/單位在量化投資中，量綱是指資產(chǎn)價(jià)格、交易量、時(shí)間周期、金融比率等數(shù)據(jù)單位和尺了使得數(shù)據(jù)可比，算法性能和模型準(zhǔn)確，需要正確處理量綱。來標(biāo)準(zhǔn)化，從而獲得一個(gè)可以跨公司比較的相對(duì)交易量指標(biāo)。z-score標(biāo)準(zhǔn)化常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法。具體操作是將數(shù)值減去樣本均值，然后除以其標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)化后的值表示原始值距離均值的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)。??standardized=

???μσ? Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化也稱為歸一化，它將數(shù)值縮放到0和1之間的范圍。?????min????normalized=??max

???min? Robust標(biāo)準(zhǔn)化傳統(tǒng)的Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，即將數(shù)據(jù)減去其均值后除以標(biāo)準(zhǔn)差，對(duì)異常值非常敏感。如果數(shù)據(jù)集中包含異常值，那么均值和標(biāo)準(zhǔn)差都可能會(huì)受到影響，進(jìn)而影響標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果。相比之下，Robust標(biāo)準(zhǔn)化使用數(shù)據(jù)的中位數(shù)（Median）和四分位數(shù)范圍（InterquartileRange,IQR）來代替均值和標(biāo)準(zhǔn)差。四分位數(shù)范圍是第一四分位數(shù)（25%分位數(shù)）和第三四分位數(shù)（75%分位數(shù)）之間的差值，它排除了數(shù)據(jù)集中的極端值。??robust=

???????????其它的標(biāo)準(zhǔn)化方法還有單位向量標(biāo)準(zhǔn)化，百分位排名標(biāo)準(zhǔn)化等?？筛鶕?jù)不同的數(shù)據(jù)集特性和任務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法。數(shù)據(jù)儲(chǔ)存根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和用途選擇合適的存儲(chǔ)系統(tǒng)。這可能包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如yL，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如ongoB，或者專用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫（如olphinB為了防止數(shù)據(jù)丟失或損壞，需要備份數(shù)據(jù)。同時(shí)需要有數(shù)據(jù)恢復(fù)機(jī)制，以保證在數(shù)據(jù)意外丟失時(shí)能夠迅速恢復(fù)。因子多因子投資框架是目前主流的量化投資框架。多因子投資框架的核心在于識(shí)別和利用那些能夠持續(xù)產(chǎn)生超額收益的因子，并通過科學(xué)的組合和風(fēng)險(xiǎn)管理，實(shí)現(xiàn)在不同市場(chǎng)環(huán)境下的穩(wěn)健投資回報(bào)。這種策略的成功依賴于對(duì)因子的深入理解和有效的模型構(gòu)建。因子構(gòu)建價(jià)量因子價(jià)量因子。根據(jù)因子預(yù)測(cè)的長(zhǎng)度和應(yīng)用場(chǎng)景，量?jī)r(jià)因子可以被分為兩類。T0因子（日內(nèi)因子）基于當(dāng)日（T0）略，如日內(nèi)交易或算法交易，它們依賴于實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的市場(chǎng)信息，如價(jià)格變動(dòng)、交易量、訂單流等。T0因子的例子包括價(jià)格動(dòng)量、成交量異常、市場(chǎng)深度變化等。這些因子的預(yù)測(cè)通常在幾分鐘到幾小時(shí)內(nèi)有效。T+n因子（多日因子）T+n因子，或稱為多日因子，是指那些基于歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間（如幾天、幾周或幾個(gè)月）內(nèi)市場(chǎng)表現(xiàn)的因子。這類因子適用于中長(zhǎng)期投資策略。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)交易策略的需求選擇合適的因子類型。T0因子適用于需要快速反應(yīng)市場(chǎng)變化的策略，而T+n因子則適用于那些基于長(zhǎng)期市場(chǎng)趨勢(shì)和周期的策略?；久嬉蜃踊久嬉蜃邮腔诠矩?cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)狀況、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等基本面信息構(gòu)建的投資因子。這些因子旨在反映公司的真實(shí)經(jīng)濟(jì)價(jià)值和價(jià)值的潛在增長(zhǎng)能力。另類因子不屬于傳統(tǒng)基本面或量?jī)r(jià)因子范疇的、用于量化投資策略中的非傳統(tǒng)投資因子。這些因子通常基于非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源或獨(dú)特的分析方法，目標(biāo)是提供獨(dú)立和差異化的收益來源。另類因子可能基于社交媒體情緒、新聞報(bào)道、專利數(shù)據(jù)、衛(wèi)星圖像、消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘因子利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和提取的潛在投資因子。通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識(shí)別海量數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，從而用于投資決策。機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，這在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型中可能難以實(shí)現(xiàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效處理高維數(shù)據(jù)，這對(duì)于金融市場(chǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用尤為重要。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘算法有遺傳規(guī)劃、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM,GRU,Transformer）等。因子測(cè)試因子測(cè)試目的在于對(duì)潛在投資因子的有效性進(jìn)行評(píng)估。盡量使得所選因子能夠在實(shí)際交易中產(chǎn)生超額收益，并且能夠適應(yīng)市場(chǎng)的變化。一個(gè)有效的因子測(cè)試可以幫助投資者構(gòu)建更穩(wěn)健的投資組合，降低風(fēng)險(xiǎn)，提高投資回報(bào)。因子中性化因子中性化旨在消除因子投資組合對(duì)某些特定因子的暴露，以減少這些因子對(duì)投資組合表現(xiàn)的影響。這些特定因子通常包括市值、行業(yè)和風(fēng)格類因子。常用截面回歸進(jìn)行因子中性化，中性化后的因子表達(dá)式：?? ?????=?????(α+β??????+∑β????????+∑β????????)??=1 ??=1????是股票i的因子值。????是股票i的市值因子值。??????是股票??對(duì)應(yīng)的行業(yè)啞變量，??表示行業(yè)編號(hào)，??是行業(yè)總數(shù)。??????是股票??的第??個(gè)風(fēng)格因子值。有效性測(cè)試：IC衡量因子值的排序與未來收益排序之間的相關(guān)性。RankIC的計(jì)算基于因子值的排名（Rank）和未來收益之間的關(guān)系?！??(????????)??)?????????)??)RankIC= ??=1 √∑??(??

?2∑??

?? ?2??=1

????????(??)???)???=1

????????(??)???)圖2：“特立獨(dú)行”因子20日IC及累計(jì)IC1614121086420-220日ic 累計(jì)IC

0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15-0.2-0.25-0.3資料來源：,穩(wěn)定性測(cè)試:IR因子投資中，使用ankIC的均值除以其標(biāo)準(zhǔn)差來計(jì)算信息比率（IR。IR衡量的是因子在時(shí)序上的穩(wěn)定性。????=

???????σ????單調(diào)性測(cè)試：分組觀察因子值與未來收益之間的關(guān)系是否呈現(xiàn)出單調(diào)性，即因子值的增加是否總是伴隨著未來收益的增加（正單調(diào)性，或者因子值的增加是否總是伴隨著未來收益的減少（調(diào)性。單調(diào)性測(cè)試通常涉及以下步驟：因子值排序：將股票根據(jù)因子值進(jìn)行排序。分組：將排序后的股票分為多個(gè)組（例如，10組。計(jì)算組內(nèi)平均收益：對(duì)于每個(gè)組，計(jì)算組內(nèi)股票的平均未來收益。分析單調(diào)性：觀察組內(nèi)平均收益與因子值之間的關(guān)系，判斷是否存在單調(diào)性。果存在負(fù)單調(diào)性，那么隨著因子值的增加，組內(nèi)平均收益會(huì)減少。這種關(guān)系可以通過繪制因子值與組內(nèi)平均收益的柱狀圖來直觀地展示。正單調(diào)性可以表示為：???,??∈{1,2,…,??},??<???????<?????????≤????負(fù)單調(diào)性可以表示為：???,??∈{1,2,…,??},??<???????<?????????≥????圖3：“特立獨(dú)行”因子分組單調(diào)性1.81.61.41.210.80.60.40.2020181031 20191031 20201031 20211031 20221031 20231031G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10資料來源：,持續(xù)性測(cè)試：半衰期因子的半衰期是指因子收益率下降到其初始值一半所需的時(shí)間。它是衡量因子持續(xù)性的一個(gè)重要指標(biāo)。測(cè)算因子半衰期的一般步驟如下：計(jì)算因子收益。計(jì)算因子收益的時(shí)間序列。估計(jì)自相關(guān)系數(shù)。擬合衰減函數(shù)：假設(shè)因子收益的自相關(guān)系數(shù)隨時(shí)間呈指數(shù)衰減，可以使用如下衰減函數(shù)來擬合自相關(guān)系數(shù):求解半衰期：

ρ(t)=ρ0e?λtT1/2=

ln(2)λ對(duì)稱性測(cè)試：多、空收益A式來模擬空頭策略，通過構(gòu)建虛擬的空頭組合（例如，選擇因子值最低的一組股票作為空頭組合的代理。在量化投資中，對(duì)稱性測(cè)試通常用于檢驗(yàn)因子在多頭和空頭策略中的表現(xiàn)是否一致。A完整性。如果一個(gè)因子的收益率主要是空頭組貢獻(xiàn)，那該因子實(shí)際可投資性會(huì)受到影響。分域測(cè)試在進(jìn)行因子有效性測(cè)試時(shí)，區(qū)分不同的股票池（3001000）300通常包含市值較大、流動(dòng)性較好的股票，而中證1000則包含了市值較小、波動(dòng)性可能較高的股票。對(duì)這兩個(gè)不同的股票池進(jìn)行因子測(cè)試，可以揭示因子在不同市場(chǎng)環(huán)境下的適用性和穩(wěn)定性。一些因子，在全A股票池有效性高，但是限定在滬深300股票池內(nèi)，有效性消失。因子 全A股票池IC,IR(20日) 滬深因子 全A股票池IC,IR(20日) 滬深300股池IC,IR(20日)買入鎖倉8.21%1.261.04%0.100特立獨(dú)行8.06%1.210.84%0.081月內(nèi)日均換手-8.26%-0.950.27%0.021資料來源：,相關(guān)性檢驗(yàn)因子的相關(guān)性檢驗(yàn)（FactorCorrelation是評(píng)估不同因子之間是否存在相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)方法。相關(guān)性檢驗(yàn)有助于了解因子之間的線性關(guān)系，這對(duì)于構(gòu)建多因子模型和避免多重共線性至關(guān)重要。如果因子之間高度相關(guān)，那么它們可能在提供信息時(shí)存在冗余，這可能導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)能力下降。對(duì)于兩個(gè)因子X和Y，它們之間的相關(guān)系數(shù)r可以表示為：∑??(????(????)??= ??=1 ??=1??=1√∑??√∑??=1

????)2∑??

????)2在構(gòu)建多因子模型時(shí)，需要避免多重共線性，這通常意味著因子之間的相關(guān)性不應(yīng)超0.30.5的有效性。0.800.600.400.200.800.600.400.200.00-0.20-0.40-0.60-0.80資料來源：,因子加權(quán)在量化投資中，因子加權(quán)是指根據(jù)某些標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)則為投資組合中的各個(gè)因子分配不同的權(quán)重。這種加權(quán)方法可以幫助投資者優(yōu)化投資組合，提高風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益。等權(quán)重每個(gè)因子分配相同的權(quán)重，不考慮因子的預(yù)測(cè)能力或風(fēng)險(xiǎn)。收益率加權(quán)利用因子的動(dòng)量效應(yīng)，基于因子的近期回報(bào)表現(xiàn)來分配權(quán)重。????????=∑????

???=1,2,…,????=1??????是因子??的權(quán)重，????是歸一化后的因子??的近期收益率，??是因子的總數(shù)。ICIR加權(quán)ICIR來分配因子權(quán)重，這種加權(quán)方法偏好近期有效性較高或者表現(xiàn)比較穩(wěn)定的因子。??????∑????=??∑??=1

???=1,2,…,??機(jī)器學(xué)習(xí)加權(quán)樹回歸模型使用歷史因子值和預(yù)期收益率，訓(xùn)練樹模型（XGBLGBM,TB。將因子值作為特征輸入模型，輸出預(yù)期收益率的估計(jì)。線性歸回模型使用歷史因子值和預(yù)期收益率，訓(xùn)練線性模型（OLSLasso,ElasicNet。將因子值作為特征輸入模型，輸出預(yù)期收益率的估計(jì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加權(quán)使用歷史因子值和預(yù)期收益率，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（通常使用的模型如MLP,LSTM,U。將因子值作為特征輸入模型，輸出預(yù)期收益率的估計(jì)。圖5：機(jī)器學(xué)習(xí)因子加權(quán)算法年化收益對(duì)比資料來源：,組合優(yōu)化得到最終的個(gè)股因子值后，進(jìn)行組合優(yōu)化是一個(gè)關(guān)鍵步驟，旨在構(gòu)建一個(gè)約束條件下的最大化收益或風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益的投資組合。組合優(yōu)化通常涉及以下幾個(gè)步驟：構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型、確定優(yōu)化目標(biāo)、確定約束條件，求解個(gè)股權(quán)重。風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)于市場(chǎng)中性策略和指數(shù)增強(qiáng)策略，需要通過風(fēng)險(xiǎn)模型來識(shí)別市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和基準(zhǔn)的風(fēng)格，以便實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的Alpha收益。中性產(chǎn)品旨在通過對(duì)沖基準(zhǔn)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)格（如市值、行業(yè)等風(fēng)格因子）AlphaAlpha策略來獲取超額收益。風(fēng)險(xiǎn)模型在這一過程中扮演著至關(guān)重要的角色，它幫助投資者識(shí)別和量化投資組合相對(duì)于基準(zhǔn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。通過將基準(zhǔn)收益分解為不同風(fēng)險(xiǎn)因子的貢獻(xiàn)，投資者可以更精確地調(diào)整投資組合的因子暴露，以實(shí)現(xiàn)中性和指增的投資目標(biāo)。MSCIBarraCNE6A1個(gè)國(guó)家因子、16328類：規(guī)模因子(Size)、波動(dòng)率因子(Volatility)、流動(dòng)性因子(Liquidity)、價(jià)值因子、質(zhì)量因子(Quality)、動(dòng)量因子(Momentum)、成長(zhǎng)因子(Growth)、分紅因子(DividendYield)。CNE6的簡(jiǎn)化表示如下：??Industry ??Style????=????+∑β??,????Industry,??+∑β??,????Style,??+?????=1 ??=1其中，????是股票收益，????是國(guó)家因子,??????????????????是行業(yè)因子，??style是風(fēng)格因子。一級(jí)因子二級(jí)因子因子描述表2：一級(jí)因子二級(jí)因子因子描述LNCAP 對(duì)數(shù)市值sizesize規(guī)模因子MIDCAP中等市值Beta市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)Volatility波動(dòng)率因子ResidualVolatility殘余波動(dòng)率，由歷史sigma、日超額收益標(biāo)準(zhǔn)差、累積收益范圍構(gòu)成。STOQ 季換手率STOM STOQ 季換手率Liquidity流動(dòng)性因子

STOA 年換手率ATVR 年化交易量比率Value價(jià)值因子

BTOP 賬面市值比EarningsYield 由現(xiàn)金盈利價(jià)格比（CETOP）、EP比（ETOP）、企業(yè)倍數(shù)（EM）、分析師預(yù)測(cè)EP比（ETOPF）構(gòu)成LongTermReversal 由長(zhǎng)期相對(duì)強(qiáng)度（LTRSTR）和長(zhǎng)期歷史Alpha（LTHALPHA）構(gòu)成Leverage 由市場(chǎng)杠桿率（MLEV）、賬面杠桿率（BLEV）和資產(chǎn)負(fù)債率（DTOA）三個(gè)三級(jí)因子構(gòu)成由收入變動(dòng)率（VSAL）、盈利變動(dòng)率（VERN）、現(xiàn)金流變Quality質(zhì)量因子

EarningsVariability

動(dòng)率（VFLO）、預(yù)測(cè)每股收益變動(dòng)率（ETOPF_STD）四個(gè)三級(jí)因子構(gòu)成由資產(chǎn)負(fù)債表盈余由資產(chǎn)負(fù)債表盈余（ABS）和現(xiàn)金流盈余（ACF）因子構(gòu)成EarningsQualityProfitability 由資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATO）、毛利（GP）、毛利率（GPM）、資產(chǎn)收益率（ROA）四個(gè)三級(jí)因子構(gòu)成表2：CNE6風(fēng)格因子歸類一級(jí)因子二級(jí)因子因子描述InvestmentQuality由總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（AGRO）、發(fā)行股份增長(zhǎng)率（IGRO）、資本支出增長(zhǎng)率（CXGRO）子構(gòu)成Momentum動(dòng)量因子RSTR相對(duì)強(qiáng)度HALPHA歷史AlphaEGRLF 分析師預(yù)測(cè)長(zhǎng)期（3-5年）EGRO 每股凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率GrowthEGRO 每股凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率SGRO 每股收入增長(zhǎng)率DividendYield分紅因DTOP過去12個(gè)月每股分紅/上月末股價(jià)子DTOPF未來12個(gè)月每股預(yù)測(cè)分紅/現(xiàn)股價(jià)資料來源：MSCI,組合優(yōu)化組合優(yōu)化的目標(biāo)是在滿足一系列條件約束的條件下，實(shí)現(xiàn)投資組合的最優(yōu)配置。通過多因子投資框架，最優(yōu)配置的問題可以轉(zhuǎn)化為最大化Alpha因子暴露的問題。優(yōu)化目標(biāo)最大化預(yù)期收益。條件約束資產(chǎn)權(quán)重約束：確保每只股票的權(quán)重在預(yù)設(shè)的上下限之間，例如，單個(gè)股票的權(quán)重不能超過投資組合總資產(chǎn)的一定比例。度集中或偏離投資策略。風(fēng)險(xiǎn)約束：設(shè)定投資組合的總體風(fēng)險(xiǎn)（如波動(dòng)率）基準(zhǔn)指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)水平保持一致。致的交易成本增加。以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的組合優(yōu)化問題。目標(biāo)函數(shù)（以預(yù)期收益最大化為例：??Maximize ∑???(????)??=1條件約束? 資產(chǎn)權(quán)重之和為1（完全投資：??∑????=1??=1個(gè)股權(quán)重約束（避免過度集中或過度分散：

??min,??≤≤??max,?? ???=1,2,…,??????????,??????≤∑?????????,??????≤????????,????????風(fēng)格暴露約束：????????,??≤∑?????????,??≤????????,????風(fēng)險(xiǎn)約束（例如，總風(fēng)險(xiǎn)不超過某個(gè)閾值：????√∑∑??????????σ????≤RiskThreshold??=1??=1? 換手率約束（限制交易頻率：Turnover≤TargetTurnover當(dāng)明確了目標(biāo)和約束條件后，可以通過優(yōu)化算法來找到滿足所有條件的最優(yōu)解。執(zhí)行系統(tǒng)量化投資在交易時(shí)往往涉及大量股票。為了在實(shí)際市場(chǎng)中以最優(yōu)或接近最優(yōu)的價(jià)格執(zhí)行交易指令，同時(shí)最小化交易成本和市場(chǎng)沖擊，并滿足交易的時(shí)效性要求，往往采用程序化交易的方式執(zhí)行交易指令，而非人工執(zhí)行。算法優(yōu)化常用的執(zhí)行算法主要包括以下幾種。時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格（Time-WeightedAveragePrice,TWAP）這種算法旨在一定時(shí)間內(nèi)以平均價(jià)格執(zhí)行交易，通常用于大額交易，以減少市場(chǎng)沖擊。成交量加權(quán)平均價(jià)格（Volume-WeightedAveragePrice,VWAP）VWAP算法根據(jù)市場(chǎng)成交量分布來分配交易量，目標(biāo)是在成交量高的時(shí)段執(zhí)行更多的交易。固定價(jià)格執(zhí)行（FixedPriceExecution）在這種策略中，交易以預(yù)設(shè)的固定價(jià)格執(zhí)行，不考慮市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)。冰山算法（IcebergOrders）類似于VWAP，冰山算法將大額訂單分割成多個(gè)小額訂單，逐步執(zhí)行，以避免對(duì)市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生顯著影響。動(dòng)態(tài)阿爾法（DynamicAlpha）這種算法結(jié)合了市場(chǎng)預(yù)測(cè)和執(zhí)行策略，試圖在執(zhí)行交易的同時(shí)捕捉市場(chǎng)波動(dòng)帶來的額外收益。自適應(yīng)算法（AdaptiveAlgorithms）自適應(yīng)算法根據(jù)實(shí)時(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整交易策略，以優(yōu)化執(zhí)行效果。類型 策略表3：執(zhí)行算法分類類型 策略減少?zèng)_擊 冰山訂單(lceberg)、隱藏訂單(HiddenOrder)等算法靜聯(lián)加減倉 大宗交易、保證成交量加權(quán)平均價(jià)格算法靜聯(lián)加減倉 大宗交易、保證成交量加權(quán)平均價(jià)格算法(GuaranteedVWAP)等市場(chǎng)直通(DirectMarketAccess)，及攻擊性算法(AggressiveAlgorithms)等快速執(zhí)行變易執(zhí)行 交易量加權(quán)平均價(jià)格市場(chǎng)直通(DirectMarketAccess)，及攻擊性算法(AggressiveAlgorithms)等快速執(zhí)行資料來源：上交所，交易執(zhí)行程序化交易和服務(wù)器部署是實(shí)現(xiàn)高效、自動(dòng)化交易的關(guān)鍵技術(shù)。程序化交易程序化交易，是指使用計(jì)算機(jī)程序來執(zhí)行交易策略的過程。這種方法允許投資者根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和模型自動(dòng)執(zhí)行交易，無需人工干預(yù)。速度：程序化交易可以在毫秒級(jí)別執(zhí)行大量交易，遠(yuǎn)超過人類交易員的速度。一致性：自動(dòng)化系統(tǒng)可以確保交易策略的一致執(zhí)行，不受情緒波動(dòng)的影響。成本效率：長(zhǎng)期來看，程序化交易可以降低交易成本，尤其是在高頻交易（HFT）中。風(fēng)險(xiǎn)管理：程序化交易可以實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)條件，快速響應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)事件，自動(dòng)執(zhí)行止損和止盈策略。服務(wù)器部署服務(wù)器部署對(duì)于量化交易至關(guān)重要，它涉及到交易系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性和性能。低延遲：在高頻交易中，服務(wù)器的物理位置和網(wǎng)絡(luò)連接對(duì)交易速度至關(guān)重要。通常，服務(wù)器會(huì)部署在交易所附近的數(shù)據(jù)中心，以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲。高可靠性：服務(wù)器需要具備高可靠性，以確保在市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)能夠穩(wěn)定運(yùn)行，避免系統(tǒng)故障導(dǎo)致的交易中斷。安全性：服務(wù)器部署需要考慮數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)安全，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊。可擴(kuò)展性：隨著交易量的增加，服務(wù)器部署需要能夠靈活擴(kuò)展，以支持更多的交易和數(shù)據(jù)處理需求。災(zāi)難恢復(fù)：服務(wù)器部署應(yīng)包括災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃，以防系統(tǒng)故障，確保業(yè)務(wù)連續(xù)性。策略評(píng)價(jià)業(yè)績(jī)歸因?qū)I(yè)績(jī)進(jìn)行拆解是一種重要的分析方法，它可以幫助投資者理解策略收益的來源。風(fēng)格歸因分析使用歸因分析，將投資組合的收益與基準(zhǔn)指數(shù)的收益進(jìn)行比較。分析收益的來源，包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（eta、行業(yè)暴露、風(fēng)格因子（如價(jià)值、動(dòng)量、質(zhì)量等）數(shù)在風(fēng)格因子上的暴露進(jìn)行對(duì)比。超額收益歸因?qū)⑼顿Y組合的收益與基準(zhǔn)指數(shù)的收益進(jìn)行比較，識(shí)別超額收益（Alpha）和基準(zhǔn)收益。Alpha收益進(jìn)一步拆解為不同因子的貢獻(xiàn)。這通常涉及到對(duì)策略中使用的因子進(jìn)行Alpha收益貢獻(xiàn)最大。使用統(tǒng)計(jì)方法（如回歸分析）Alpha收益的貢獻(xiàn)。子策略歸因測(cè)算不同子策略的收益以及倉位占比，推算不同子策略所貢獻(xiàn)的收益。策略監(jiān)控當(dāng)量化策略投入實(shí)盤交易后，管理人需要通過一系列監(jiān)控和管理工具來確保策略的有效執(zhí)行和風(fēng)險(xiǎn)控制。以下是一些關(guān)鍵的監(jiān)控和管理步驟：實(shí)時(shí)監(jiān)控性能評(píng)估定期評(píng)估策略的實(shí)際表現(xiàn)，與預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行對(duì)比，分析策略的有效性。風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)時(shí)監(jiān)控投資組合的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，如波動(dòng)率、最大回撤、VaR等，并在風(fēng)險(xiǎn)超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)采取相應(yīng)措施。異常檢測(cè)設(shè)計(jì)算法來識(shí)別和報(bào)告交易異常，如異常的交易量、價(jià)格波動(dòng)或系統(tǒng)故障。交易執(zhí)行監(jiān)控監(jiān)控交易執(zhí)行的效率，確保交易按照策略設(shè)定的條件和參數(shù)執(zhí)行。合規(guī)性檢查確保所有交易活動(dòng)遵守相關(guān)法律法規(guī)和交易所規(guī)則，定期進(jìn)行合規(guī)性審查。策略調(diào)整根據(jù)市場(chǎng)變化和策略表現(xiàn)，適時(shí)調(diào)整策略參數(shù)或交易邏輯。報(bào)告和記錄記錄交易活動(dòng)和策略表現(xiàn)，為策略回顧和未來優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。策略簡(jiǎn)介CTA（CommodityTradingAdvisor）策略，即商品交易顧問策略，是一種在期貨市場(chǎng)中尋求盈利的投資策略。CTA策略通常由專業(yè)的交易顧問（CTA）管理，他們使用各種技術(shù)分析和量化模型來預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，并據(jù)此進(jìn)行交易。策略與主流的量化多頭、指數(shù)增強(qiáng)策略、市場(chǎng)中性策略的相關(guān)性比較低。策略可以為投資者提供一種在不同市場(chǎng)環(huán)境下尋求收益的方式，尤其是在傳統(tǒng)資增強(qiáng)效果。交易標(biāo)的ETF策略可以投資于多種期貨市場(chǎng)，包括農(nóng)產(chǎn)品、金屬、能源、外匯、利率等。類型 標(biāo)的表4：場(chǎng)內(nèi)權(quán)益市場(chǎng)衍生品類型 標(biāo)的股指期貨 上證股指期貨 上證50(IH)、滬深300(IF)、證500(IC)、中證1000(IM)期權(quán) 上證50ETF、滬深300ETF中證500ETF、創(chuàng)板ETF、科創(chuàng)50ETF、科創(chuàng)板50ETF資料來源：常見策略趨勢(shì)策略這是CTA策略中常用策略之一，它基于市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行交易。策略會(huì)識(shí)別并跟隨市場(chǎng)的主要趨勢(shì)，無論是上升趨勢(shì)還是下降趨勢(shì)。套利策略套利策略利用不同市場(chǎng)或不同合約之間的價(jià)格差異。CTA可能會(huì)同時(shí)買入低估的資產(chǎn)和賣出高估的資產(chǎn)，以期從價(jià)格差異中獲利。高頻交易（T高頻交易策略利用算法和高速計(jì)算機(jī)技術(shù)，在極短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量交易，以從微小的價(jià)格差異中獲利。未來展望1960年代哈里·馬科維茨（HarryMarkowitz）的現(xiàn)代投資組合理論（T。1964年，威廉·夏普（illamharpe）提出了資本資產(chǎn)定價(jià)模型（apitaletcingodel,M，這是第一個(gè)將風(fēng)險(xiǎn)因子與預(yù)期收益聯(lián)系起來的模型。1980年代，經(jīng)過法瑪和弗蘭奇（FamaandFrench）的完善，發(fā)展出現(xiàn)代多因子投資框架的雛形。1990年代后，因子投資逐漸落地商業(yè)化應(yīng)用，并演進(jìn)發(fā)展至今。展望未來，量化投資框架可能有以下兩個(gè)方面的演化趨勢(shì)。首先，隨著數(shù)據(jù)和算力的發(fā)展，端到端的投資架構(gòu)開始顯露雛形。其次，AI的快速發(fā)展使得其有可能在量化投資中扮演更重要的角色。端到端架構(gòu)目前，業(yè)界對(duì)“端到端”投資架構(gòu)一般有兩種認(rèn)知。從數(shù)據(jù)到因子第一種，端到端的一端是指原始數(shù)據(jù)（如量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，另一端是指被構(gòu)建的因子，通常被稱為自動(dòng)化因子發(fā)現(xiàn)（AutomatedFactorDiscovery）或因子挖掘（Factorning。這種方法的核心在于利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如深度學(xué)習(xí)、遺傳規(guī)