多因子模型的构建与量化选股策略探究

摘要：本文针对多因子模型的构建与量化选股策略展开了分析，结合金融市场及多因子模型的应用情况，从多因子模型构建入手，分析了多因子模型的量化选股效果，重点论述了基于综合优化措施的多因子模型构建技术及其实际应用策略，包括因子筛选方法、调整权重配置、增强模型适应能力等，并通过历史数据回测和模拟交易验证加以确认，证明了本文提出的多因子模型构建技术的有效性以及可行性。此次研究结果不仅能够为实际量化选股策略提供实践指导，同时也能够为相关金融模型的研究和发展提供参考。

关键词：多因子模型构建；量化选股；策略探究

0引言

多因子模型的构建与量化选股是提升投资决策科学性的关键环节，是增强投资组合表现的重要抓手，更是推动金融创新的住针对。在加速推进金融科技发展和市场效率提升的新时期，多因子模型的应用应当承担起提高投资收益、优化风险管理的历史使命，以创新引领投资策略的发展，不断提升量化投资的准确性。本文将从因子筛选整合、数据预处理、静态等权法、动态等权法四个方面，探讨推动多因子模型构建与量化选股策略高质量发展的路径。

1多因子模型构建

多因子模型构建主要有排序法、回归法、打分法。选股模型采用排序法时，应先评估各因子在股票筛选过程中的实际权重，分析风险收益等量化指标，将因子按选股效果分为核心因子和辅助因子。构建投资组合时，依据权重最高的核心因子首轮排序股票池，筛选出初始股票集合；利用次级重要因子对集合展开二次排序筛选，形成中间组合；循环此流程知道确定投资标的[1]。

多因子选股模型的核心是科学构建排序因子体系，分配权重。为保证因子选择的科学性，通常遵循按以下四个步骤展开分析：依据研究实践经验，界定适量的候选因子并系统分类；在各类别中筛选最具表现力的代表性指标，基于因子的经济含义和实证效果，构建主次有序的层级结构；采用递进式筛选方法，即先用主要因子对股票收益率排序缩减样本范围，再运用次要因子进行二次筛选，逐步构建最优股票组合，要从总体股票库中筛选20%的标的构建组合，采用双因子选股策略，可先依据核心因子从初始股票池中筛选40%的标的形成中间池，随后运用次级因子对该中间池实施50%的二次筛选，最终确定占原始池20%的股票标的作为投资组合的构成元素；分析投资收益与因子等级序列的相关关系，观察各组收益的单调性表现，衡量不同组别间收益的离散程度。当基于主导因子和次级因子构建的投资组合的收益递进性较好，且各分组间的收益差异较大时，可认定当前的因子选择方案具有实践价值。反之，若未能满足上述条件，则明现有的因子组合模式或排序方法仍需优化调整。

回归法将收益率设为应变量，各类因子作为预测变量，建立以收益率为因变量的多元回归方程；运用Fama-Macbeth方法对模型进行横截面检验，计算不同期间系数的均值和标准差获得t统计量。打分法简便易行，依据如等权重法或IC值法等对各个独立且非冗余因子进行权重分配，加权运算得出个股综合得分，依据得分高低对股票进行分组排序，构建相应投资组合，验证分析加权因子组合。

2量化选股策略分析

2.1数据预处理

本文采用的样本区间为2013年12月-2023年11月，研究对象为CSI 500指数成分股的全部股票样本。基于原始数据分析，各项因子指标存在若干数据质量问题，如部分离群观测值处理；缺失数据填补；不同量级间的标准化；考虑行业与市值差异的中性化调整。针对离群值的处理方案主要有两类，第一种是采用均值-标准差法，即以μ±3σ为界限识别异常值，将超出范围的观测值替换为相应边界值；第二种是采用中位数-距离法，以med±3×distance为判定标准（其中distance定义为因子值与中位数排序差的绝对值），将超限观测值替换为对应边界值，本文采用第二种方法进行异常值识别处理。

缺失值填补采用分层处理方法，运用行业内股票特定因子的中位数进行补充，若仍存在空值，采用全市场该因子的中位数填补。考虑到各因子量纲差异显著，采用z-score标准化技术对因子数据进行无量纲化处理。z-score方法通过计算（X-μ）/σ，使不同因子值归一化至可比数量级。为消除行业属性与市值规模对因子干扰，引入回归残差法进行中性化处理，将各因子值作为被解释变量，以市值指标及行业虚拟变量为解释变量构建回归模型，提取残差项作为新的因子取值。

2.2静态等权法

在因子加权处理中，本文采用了等权法。与股票收益率呈现负相关的指标，取其倒数进行转换，保证所有因子对收益率预测均具有正向指示意义。在筛选过程中，剔除冗余因子并保留有效指标，对每个时间区间内的各项因子赋予同等权重，构建综合因子用于股票排序。该方法仅在模型构建初期确定入选因子，采用简单的等权叠加方式构建综合因子，在后续调仓期间保持固定不变。研究基于2013年12月的因子有效性检验，筛选出具备显著性且低相关性的因子组合，通过对筛选后的因子实施等权合成，形成新的综合指标，运用IC值评估该综合指标对股票收益率的预测效果。结果表明，该方法得到的IC序列均为0.005，低于优质选股因子的表现水平；IR指标为0.06，难以持续产生稳定的超额收益。

2.3动态等权法

动态等权多因子选股模型采用时变筛选机制，能够及时剔除失效因子，并入新的有效因子，在时间维度上实现因子的优化。在每个交易月度，模型会重新评估和筛选有效因子组合，并用等权重方式构建综合因子，通过计算IC值评估因子对股票收益率的预测效果。实证分析表明，整合后的综合因子在预测股票收益方面的正向解释力较强，综合因子的IC值在50%以上的观测期间呈现正向显著性，其IR指标达到0.76，远超0.5的评估基准。充分证实了通过实时筛选有效因子并采用等权重叠加的策略所构建的综合因子体系，在获取超额收益方面表现出较强的稳定性。选取2013-2023年间，以30天为周期，基于多因子综合评分对股票样本进行分组处理[2]。追踪各分组的投资表现，构建多头空头组合策略，分析该策略相对于市场基准指数的超额收益特征，研究采用量化方法验证因子选股策略。结果表明，从第1组至第10组的收益率呈现递增趋势，第10组（因子值最高的前10%股票）获得最大收益，第8、9组次之，第1组收益最低。合成因子值与组合收益率存在正相关关系，该动态等权多因子模型的股票收益率分层能力较好，通过该模型构建的合成因子可构建投资组合。

3. 模型架构与实现

3.1 模型架构设计

本研究提出的动态等权多因子模型架构如图1所示，包含以下核心模块：

数据预处理模块：完成数据清洗、标准化、中性化处理；

因子池动态筛选模块：基于IC值、Rank IC和因子稳定性评估，按月剔除失效因子；

动态加权模块：对有效因子进行等权叠加，生成综合因子得分；

组合构建模块：依据得分排序构建多空组合，控制行业和市值风险敞口。

流程示意图（文本描述版）如下：

原始数据 → 缺失值填充 → 异常值处理 → 标准化 → 行业市值中性化

↓

按月计算因子IC值 → 剔除IC<0.05的失效因子 → 动态保留5-8个有效因子

↓

等权合成综合得分 → 按得分十分位分组 → 做多Top 10%并做空Bottom 10%

↓

月度调仓 → 计算组合收益与风险指标

3.2 关键实现代码

3.2.1 数据预处理（Python示例）

import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 行业市值中性化

def neutralize_factor（factor， market_cap， industry_dummies）：

model = LinearRegression（）

model.fit（pd.concat（[market_cap， industry_dummies]， axis=1）， factor）

residual = factor - model.predict（pd.concat（[market_cap， industry_dummies]， axis=1））

return residual

# 动态因子筛选（按月计算IC值）

def calc_rolling_ic（factor_data， returns， window=12）：

ic_series = []

for i in range（window， len（factor_data））：

current_ic= factor_data.iloc[i-window：i].corrwith（returns.iloc[i-window：i]， method='spearman'）.mean（）

ic_series.append（current_ic）

return pd.Series（ic_series， index=factor_data.index[window：]）

3.2.2 动态等权合成

def dynamic_equal_weight（factors， ic_threshold=0.05）：

selected_factors = []

for factor in factors.columns：

rolling_ic = calc_rolling_ic（factors[factor]， returns）  # 假设returns为收益率数据

if rolling_ic.mean（） > ic_threshold and （rolling_ic > 0）.mean（） > 0.6：

selected_factors.append（factor）

equal_weight_score = factors[selected_factors].mean（axis=1）

return equal_weight_score

4. 实验结果与分析

4.1 分组收益表现

基于动态等权模型对全样本股票按月进行十分组回测（2014-2023），结果如 表1所示：

4.2 模型对比验证

实验结果表明，动态等权模型通过因子时效性监控和风险敞口控制，在提升收益稳定性的同时显著降低回撤。代码实现中引入的滚动IC计算与行业中性化方法，为模型适应市场风格变化提供了技术保障。后续研究可进一步结合机器学习优化因子权重分配。

结语：本文针对多因子模型的构建与量化选股策略展开了探讨，以金融市场实际运行为例，在明确多因子模型对提升投资组合表现的重要性后，分析了构建高效多因子模型的原则，包括因子筛选、权重分配、动态变化适应性等。在此基础之上，通过对多种因子筛选应用、权重配置方法、静态等权法、动态等权法增等方面的技术分析，构建了相应的多因子量化选股系统，证明了基于综合优化的多因子模型构建方案的有效性。最后，通过历史数据回测和模拟交易验证，证明了本文提出的多因子模型能够预测选股股票市场，切实提高投资组合的收益率。基于上述分析，本文撰写取得了良好的研究成果，具有指导实际量化投资策略制定的作用。

参考文献：

[1]翟从善，赵丽，杭行.基于多因子模型的基本量化投资理论与技术体系[J].现代商贸工业，2024，45（13）：127-129.

[2]赵建辉.我国上市公司股利支付率模型的研究——基于FF多因子模型[J].金融理论与教学，2024，42（01）：70-82+99.

作者简介：周智刚（1987年10月-），男，江西省抚州市人，本科，高级软件工程师，研究方向：计算机软件工程。