过去一段时间谁更强
常用历史收益率衡量相对强弱。窗口从 3 个月换到 12 个月,排名可能明显变化。
人会说“最近很强”“估值偏低”“波动很大”,量化研究做的第一件事,就是把这些模糊描述写成公式。因子不是神秘信号,它只是同一把尺子,用来量很多对象的某一个特征。

量化因子把某种投资特征转换成可比较的数值或排序,例如价值、动量、质量。因子分数描述特征暴露,不保证单只资产未来上涨。
下面是教学用的6只虚拟股票。三列原始数据的单位不同,所以先转成 z-score,再按你设置的权重得到综合分。因子不是“谁一定涨”,而是把某种特征变成可比较的数值。
调整权重会改变排名;这说明 composite score 同时依赖数据、标准化方法和你的模型选择。高分不是未来收益保证。
比如把过去 12 个月涨跌幅定义为一个简单动量因子。对所有资产都用同一公式计算,然后排序。这样“谁最近更强”就从主观印象变成了可以重复计算的数字。
常用历史收益率衡量相对强弱。窗口从 3 个月换到 12 个月,排名可能明显变化。
例如价格相对盈利或净资产。低比率既可能是便宜,也可能反映经营问题。
可以比较谁更稳定、谁更剧烈,但低历史波动不代表未来不会突然变化。
某资产过去 12 个月涨得很多,但最近 3 个月已经明显回落。用 12 个月动量它可能排名靠前,用 3 个月动量却可能排名靠后。两份结果都没有算错,只是因子定义不同。
| 项目 | 为什么重要 |
|---|---|
| 公式 | 决定到底测的是哪个特征 |
| 窗口 | 决定纳入多长历史 |
| 更新时间 | 决定什么时候重新计算排名 |
| 缺失值与异常值 | 处理方式不同会改变样本和分数 |
因子研究通常比较一大组对象长期平均表现。即使某个分组历史平均更好,里面仍会有大量失败案例,而且这种关系也可能随市场时期变化。群体统计不能直接翻译成单个对象的确定未来。
只检验因子的定义与统计边界。
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