对冲时代的武器：多因子Alpha模型的构建与应用

2012年02月03日 02:15
来源：上海证券报

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⊙广发期货郭伟杰 ○编辑梁伟

众所周知，在股指期货推出以前，由于对冲工具的缺失，投资股票市场是无法追求绝对收益的，即便是再出色的投资管理人，碰到如2008年这种一泻千里的市场行情，恐怕也只能空有回天乏术之感。股指期货的推出则标志着我国对冲时代的开启。

那么，我们到底该如何利用股指期货的对冲功能来获取稳定的绝对收益呢？这主要就是指时下很多投资者所关注的热点——Alpha策略。要实现Alpha策略，目前业内所使用的主流方法是构建多因子Alpha量化模型。在此过程中，我们需要解决以下四个问题。

一、什么是Alpha。我们都知道，某个股票或股票组合的风险可以拆分为系统性风险和非系统性风险两种。而所谓的Alpha，实际上是指某个股票或股票组合相对于比较基准(通常指市场指数)的超额收益。因而，知道了什么是Alpha后，我们下一步便可以构建Alpha策略：做多具有正Alpha(即正超额收益)的股票或股票组合，同时做空相应的股指期货头寸。

二、如何评价Alpha策略。对于构建起的Alpha策略，我们首先必须知道如何对其做出评判和检测，从而才能发现有效而稳定的Alpha因子。一般情况下，我们主要通过以下四个评价指标来对Alpha策略进行判定：年化收益(反映策略的获利能力)、最大回撤幅度(反映策略的风险水平)、胜率(反映策略的预测准确度)、信息比率(反映策略的收益风险性价比)。

三、如何寻找Alpha。对于Alpha模型的构建，核心问题在于：我们该如何寻找Alpha？也就是说，Alpha到底源自哪里？从海外市场的先进研究经验来看，因子模型是现代金融理论中发展较为成熟，且应用较为广泛的证券投资技术。因此，基于这些研究成果，我们可以遵循着因子模型的分析逻辑，来寻找出可能会给我们的投资带来Alpha的有效因子。

回到A股市场，一个股票能够取得高收益的原因往往有很多，但归纳起来，不外乎在于盈利能力强、成长性好、财务状况良好、市场热点等等的一系列因素。然而，由于股票数量和各种指标庞大而繁杂的数据量，难以通过人手去对每一只股票作出分析和比较。此时，我们需要运用数量化的方法，通过金融工程技术将以上所述的各种影响因素转化为量化因子，从而构建起一个大容量的量化因子体系，实现自动化地从庞大的股票池和海量的数据库中挑选出具有Alpha(即超额收益)的投资标的。结合A股市场的运行特征，我们最后共筛选和归纳出了12个大类的Alpha量化因子，从而试图从各个方面去捕捉Alpha收益的来源。

多因子Alpha模型的构建与绩效回测。建立了因子备选库以后，下一步便可以通过因子筛选、因子赋权、股票打分等方法构建起多因子Alpha模型，实现全自动的数量化投资。我们对模型近五年的历史绩效进行了回测，发现在2007—2011年，沪深300指数经历了宽幅波动，最后仅得到30%的累计涨幅。然而，我们的多因子Alpha模型的表现却与其大相径庭，其资产净值共取得了179%的累计收益，年化收益约为22.51%，信息比率达到了2.011胜率在日、周、月频率的数据下分别达到了58.40%、59.76%、72.41%。同时，该曲线增长相当平稳，基本上与市场走势接近零相关，无论在牛市、熊市还是震荡市，模型都能实现稳定而可观的收益。

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