掘金价值因子

多因子模型已经俨然成为量化投资领域的一个标配工具，但要想将多因子模型玩好玩转却并不容易，一方面在于多因子建模过程中具有相当的复杂性

另一方面则在于多因子模型所依赖的指标体系可能阿尔法来源不足

本文将首先对多因子模型中价值因子的构建方法及其投资逻辑进行阐述。

价值投资会在每一次市场大跌后被重新予以重视，因为这些所谓“便宜的”股票虽然涨势萎靡，但其跌势同样踯躅，这也是格雷厄姆所谓安全边际的直观表现。究其原因，股票就像市场上的任何一件商品一样，都是有价值的，所以一旦股票价格低于其所承载的投资价值，其在未来上涨的概率将远远大于下跌的概率。然对投资者而言，要对 2000 多只股票的价值进行横向比较并不十分容易，因为除了市盈率、市净率、股息率等估值指标外，在股票价值中还往往包含了企业文化、品牌认知度等不可量化的信息，这就使得自下而上的价值投资变得十分繁琐。

回到多因子模型，似乎价值投资可以变得十分简单，因为我们只需要在每一期给予低市盈率或者低市净率的股票以更高得分就可以分享价值投资的收益，事实上也正是如此，低估值的股票在历史上总是能够大概率跑赢高估值的股票，但同样不能忽视的是，低估值股票所能够带来的超额收益实则并不明显。对此，笔者的理解是相对于主动投资，量化指标尽管沿用了惯用的估值体系，但其对价值投资的整体复制能力依然十分有限，而这也就直接导致多因子模型中价值因子的阿尔法源同样受限。

根据前文所述，要想对多因子模型进行改善，持续挖掘更多和更有效的因子是最为关键的步骤之一，而只要手中的模型依然保有价值因子，那么对价值因子的深入挖掘也就不可避免（尽管可能存在着所谓的“天花板”）。一个最简单的思路是尝试各式各样的估值指标，包括市销率、市现率等，如果经过历史回测确实存在一个从各评价方法来看均表现最优的估值指标，可以直接将之保留作为唯一的价值因子，否则也可以综合多个估值指标构建价值因子。另外一个思路就是对指标的计算方法进行改善，比如市盈率的计算可以扣除非经常性损益，市净率的计算可以采取过去一年滚动平均净资产等，有时独特的指标计算方法也可以获得意想不到的选股效果。

当然，经过一系列繁琐的测试后，我们也可能会对价值因子丧失最基本的耐心，因为它的表现确实不总是尽如人意，那么我们是否应该识时务地将它抛弃？笔者的答案是不，因为除了提供超额收益外，价值因子还往往扮演着另外一个角色：降低组合净值的波动率。在此意义下，价值因子就好比多因子模型的润滑剂，通过适当降低已然过度增长的股票评价，使得整个投资组合趋于理性，而这一功效在风格切换明显的市场尤为突出。

文 / 摩根士丹利华鑫基金数量化投资部 王联欣