因子切割论 | 开源金融工程团队

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

微信号：brucewei_quant

执业证书编号：S0790519120001

开源证券金融工程研究员 苏俊豪（本报告联系人）

微信号：18817871971

研究领域：衍生品研究、因子模型

摘 要 

从矛盾到切割

事物内部的各要素之间，往往存在着对立统一的矛盾。在金融市场中，当人们普遍预期的行为模式未能出现时，常常只是因为代理变量选得不好，未能窥见其内部更为本质的精细结构。我们在近十年的因子研究历程中，既收获了大量个性鲜明的独家因子，也从中领悟了系统普适的方法论——因子切割论。

因子切割论的三要素：对象、工具、产出

我们以理想反转因子的构造过程为例，归纳出因子切割论的三要素：

对象：具有可加性的目标变量

工具：有区分能力的切割指标

产出：对切割后变量的再加工

风险提示

量化模型的收益测试基于历史数据，市场未来可能发生较大变化。

报告链接

https://pan.baidu.com/s/1hTBFi9ubBwwSu0q-vMsHDQ（提取码: cqb9）

报告发布时间：2020年9月17日

一、引子：从矛盾到切割

事物内部的各要素之间，往往存在着对立统一的矛盾。在金融市场中，当人们普遍预期的行为模式未能出现时，常常只是因为代理变量选得不好，以致未能窥见其内部更为本质的精细结构。我们在近十年的因子研究历程中，既收获了大量个性鲜明的独家因子，也从中领悟了系统普适的方法论——因子切割论。

我们以“理想反转因子”的开发过程为例展开讨论。众所周知，A股市场中的反转效应比较显著，典型的代理变量可取为Ret20（最近20日的区间收益率）。然而，反转因子Ret20一方面是收益很强劲，另一方面却是稳定性很不理想、常常出现较大回撤。在这种“用之不安、弃之可惜”的困境下，对传统反转因子的改进，是一个非常具有吸引力的课题。

我们最初的灵感触发点，是来自咖啡店里一件非常简单直白的事情：既然花式咖啡的成分里可以有苦有甜，那么涨跌幅的成分里为何不能区分出反转和动量？我们留意到，传统反转因子本质上是一段区间的涨跌幅，可以被很自然地拆分为许多更小的时段。那么，会不会存在这样的情况：组成传统反转因子的各个时段中，某些时段贡献了很强的反转，而某些时段只是贡献了很弱的反转、甚至是贡献了动量效应？换而言之，信息在时间轴上的分布可能是不均匀的。这是我们分析的出发点。

上古的神话传说中，盘古用巨斧在一片混沌中开辟出了天和地。面对分布不均匀的市场信息，我们的处理方法也是如出一辙——切割。切割是剖析精细结构、寻找最优变量的有效方法。下面以我们独家理想反转因子的构造过程为例，阐述开源金工因子切割论的思想：

（1）对选定股票，回溯取其过去20日的数据；

（2）计算该股票每日的平均单笔成交金额（成交金额/成交笔数）；

（3）单笔成交金额高的10个交易日，涨跌幅加总，记作 M_high；

（4）单笔成交金额低的10个交易日，涨跌幅加总，记作 M_low；

（5）理想反转因子 M = M_high–M_low；

（6）对所有股票，都进行以上操作，计算每只股票的理想反转因子M。

二、开源金工因子切割论总纲

我们从前文讨论中可以归纳出因子切割论的三个要素：

对象：具有可加性的目标变量工具：有区分能力的切割指标产出：对切割后变量的再加工关于对象。我们要求对象要具有可加性。所谓可加性，是指在时间轴上对“整体”进行分割后所得到的“部分”，其变量含义保持不变，并且可以重新进行组合加总。在“理想反转因子”的步骤中，切割对象为股票的涨跌幅。涨跌幅是具有可加性的母变量，股票20日的总涨跌幅被拆分为逐日的涨跌幅，进而被重新分组加总为M_high和M_low两个子变量。具有类似性质的对象，还有换手率、成交量、日均振幅等常见量价指标，而流通市值、市盈率等指标则显然不具有可加性。关于工具。对信息有区分能力的指标则犹如盘古开天辟地的大斧，是切割论的核心所在。在“理想反转因子”的构造中，我们选定了股票每日的“平均单笔成交金额”作为切割指标。我们根据切割指标的大小，把股票的逐日涨跌幅分为两组，若两组之间表现出显著差异，则说明我们的切割达到了目的。切割指标的形式和来源，往往需要我们不拘一格、匠心独运。在开源金工独家的众多交易行为因子中：聪明钱因子使用“机构参与痕迹”在分钟数据上进行切割，APM因子直接以“日内交易时段”为依据切割，理想振幅因子则以“股票高低价态”为切割指标。基于切割论的模型汇总详见表1。关于产出。切割完成之后，我们对信息进一步加工便可得到最终产出。我们可以单独选用切割后信息含量高的部分，作为新因子的代理变量，此时切割过程相当于起到了沙里淘金、信息提纯的作用。在更多情况下，我们推荐使用“相减或相除”的操作，把切割后的各部分信息都纳入到新因子的构造中。“相减或相除”在隐蔽之处起到了“标准化”的重要作用。被减去的部分，通常并未带来显著的收益增量，却提供了公允标准化的水准线，从而最终提升了因子的稳定性。关于逻辑。切割论的提出来源于市场信息分布的不均匀，而其底层的逻辑，是投资者在不同市场环境下的行为差异。切割的本质在于寻找合理的市场环境代理变量，使其可以对投资者的行为进行有效的区分，为此我们需要对切割对象所表征的交易行为有更深入的理解。仍然以“理想反转因子”为例。在研究报告《A股反转之力的微观来源》中，我们剖析了理想反转因子有效性的原因：反转效应来源于投资者的跟风效应与过度反应，而在大单交易更多的时候，这类行为也会更多，从而使得后续的反转效应更强。简而言之：反转之力的微观来源，是大单成交。大单成交较多的交易日，其平均单笔成交金额也较大，因此我们的模型可以获得理想的切割效果。需要说明的是，我们对切割指标的选取来源于对市场结构化差异的理解，市场本身在不断向前发展，作为切割论核心的切割指标也是需要不停打磨的。我们在2016年提出了基于股票日内模式差异的APM因子，在将近三年时间的样本外一直表现稳健，然而在2019年，APM因子出现了较大回撤。通过构造股票分时段收益因子，我们发现深层的原因是股票在日内交易行为的差异性发生了变化，针对这一现象，我们对APM因子进行了改进，获得了较好的效果。市场在变，但我们精益求精，不断探索的理念不变。我们相信，切割是剖析市场精细结构、挖掘市场有效信息的利器。

《市场微观结构研究》系列（可点击链接）：

[1] 市场微观结构研究 | A股反转之力的微观来源[2] 市场微观结构研究 | 交易行为因子的2019年[3] 市场微观结构研究 | 聪明钱因子模型的2.0版本[4] 市场微观结构研究 | A股行业动量的精细结构[5] 市场微观结构研究 | APM因子模型的进阶版[6] 市场微观结构研究 | 交易者行为与市值风格

[10] 市场微观结构研究 | 因子切割论

团队介绍

开源证券研究所金融工程团队，是一支年轻而富有创造力的团队，致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕先生，复旦大学理论物理学博士，专注量化投资研究近10年，历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果，在国际学术期刊发表论文7篇，代表研报：《蜘蛛网CTA策略》系列、《聆听高频世界的声音》系列、《行业轮动的黄金律》、《反转因子的精细结构(W式切割)》等，在量化圈内有较好反响。作为团队核心成员，2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前，开源金工团队成员来自复旦大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校，更多优秀成员正在引进中。

团队愿景：开源金工团队，将恪守「原创、深度、讲逻辑、可验证」的量化研究准则，努力为量化投资研究做出属于我们的微小贡献，共同见证中国量化投资事业的持续进步！

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