量化因子与构建方式 1. 因子名称：ROE、总资产增长率、一个月成交金额、一个月股价反转、流通市值、EP - 因子的构建思路：通过因子的分层效应来区分不同股票的特征情景，并根据情景下因子IC的绝对值来决定其权重[1][2][3] - 因子具体构建过程： - 分层效应分析：通过对风格因子进行层次分解，解决因子的非线性问题。假设第i个因子作为分层因子Fi，基于Fi对每个Alpha因子fj测算其不同样本下的有效性，ICj代表Alpha因子fj因子在全样本中的有效性，ICij+代表Alpha因子fj在高Fi样本中的有效性，ICij-代表Alpha因子fj因子在低Fi样本中的有效性。以[ICj, ICj+, ICj-]的离差DEVij代表Fi对fj的分层效应强度： $DEV_{ij} = std([IC_{j}, IC_{ij}^{+}, IC_{ij}^{-}])$ DEVi表示分层因子Fi的分层强度： $DEV_{i} = \sum_{j=1}^{j=N} DEV_{ij} / N$ 其中，N为alpha因子的数量[17][18][19] - 因子情景加权矩阵：根据每个因子的分层强度，挑选分层强度最高的6个因子，并根据因子IC的绝对值对各个因子进行配权，形成因子情景加权矩阵[21][39][40] - 因子评价：因子情景加权模型显著提高了多因子Alpha策略的收益，同时模型在各阶段的表现更加具有稳定性[4][5][6] 因子的回测效果 1. ROE因子，总资产增长率因子，一个月成交金额因子，一个月股价反转因子，流通市值因子，EP因子 - 信息比率（IR）：样本内1.60，样本外0.77[68][71] - 年化收益率：样本内34.9%，样本外9.9%[71] - 年化波动率：样本内21.8%，样本外12.8%[71] - 最大回撤：样本内15.4%，样本外11.0%[71] - 年度表现： - 2007年：年化收益率10.6%，年化波动率28.4%，IR 0.37，最大回撤15.4%[71] - 2008年：年化收益率41.8%，年化波动率23.9%，IR 1.75，最大回撤7.8%[71] - 2009年：年化收益率45.7%，年化波动率19.6%，IR 2.33，最大回撤9.9%[71] - 2010年：年化收益率35.5%，年化波动率17.3%，IR 2.05，最大回撤5.6%[71] - 2011年：年化收益率6.2%，年化波动率12.2%，IR 0.50，最大回撤8.5%[71] - 2012年（截止10月底）：年化收益率14.3%，年化波动率13.9%，IR 1.03，最大回撤4.7%[71]