星火多因子专题报告（六）：Alpha因子重构，引入协方差矩阵的因子有效性检验 投资要点: ●引入协方差矩阵的因子有效性检验法 ➢传统的因子 有效性检验法更多关注个股对于组合在收益上的贡献程度，忽略了个股对于组合在风险层面的影响，从而在一定程度上损失部分有效信息。 ➢引入协方差矩阵的因子有效性检验法的t值比多空分组法的t值应该更大，且与实际投资中的组合优化方法更为贴近。理论上而言是一种更能准确反映因子有效性程度的方法。 ➢带绝对值的组合优化求解更为复杂，我们提出两种引入新变量的方法和一种直接求解法，分享在此问题上的一些探索。 ●从点到面:财通金工Alpha因子库构建 ➢财通金工从 Beta、规模、动量、波动、换手、估值、成长、质量、盈利、杠杆和特色因子出发，构建57个基础因子,并对其有效性进行检验。 ➢我们综合考虑大 类因子覆盖率及子类因子表现进行手动筛选，最终选取14个基础Alpha因子，作为信号选择来源。 ●集众之长: AIlpha因子合成效果检验 ➢常用的因子合成法有等权法、RankICIR 加权法、Qian (2007) 方法等。 ➢实证结果表明，基于Qian_Shrink方法得到的合成Alpha因子效果最佳，在全样本中，多空对冲组合的信息比率达到3.51, 月胜率达到84%，且纯多头组合相较基准存在稳健的超额收益。 ●风险提示:本报告统计数据基于历史数据，过去数据不代表未来，市场凤格变化可能导致模型失效。 【更多详情，请下载：星火多因子专题报告（六）：Alpha因子重构，引入协方差矩阵的因子有效性检验】