众所周知，量化对冲策略中，运用广泛，容量较大的是股票市场中性策略，这其中又以阿尔法策略为主。顾名思义，阿尔法策略是指买入持有某些股票，并对冲掉该投资组合的市场风险（beta），获取超额收益（alpha）的一种市场中性策略。继2010年沪深300股指期货上市以来，阿尔法策略在中国迅速落地，A股市场的低有效性为阿尔法策略提供了极其舒适的生存环境。

而在我国，所有正在运营的相对价值策略产品不过千只，近期披露净值的仅有485只，加上一些专户，以平均每只5000~7000万规模来计算，实际运营的总规模应在500亿左右，仅相当于全球范围内的十分之一，而A股总市值占全球二级市场总市值的五分之一左右，市场中性策略在中国还有很大的发展空间。

在阿尔法策略中，多因子模型又是应用非常广泛的一种选股模型，其采用一系列因子作为选股标准，买入因子符合阈值范围内的股票，并适时调仓。多因子模型由于因子范围广，包括基本面、情绪面、技术面、政策面等方方面面，不同市场条件下总有因子会起作用，所以适应性通常较强。

打个比方，很多投资者认为长期来看低PE的价值型股票是好的投资标的，于是价值投资者会纷纷扫荡市场中PE最低的股票，那么如果我们较早发现了低PE标的并买入，同时对冲掉市场，则伴随着价值投资者的进入，我们会因股价的抬升（涨过大盘）而获利。由此，PE这个因子很可能是有效的获利因子。在市场上这样的因子很多，基本面的还有比如PB、ROE、市销率，技术面的比如涨跌幅、振幅、均价、连涨天数、MACD、换手率，情绪面的比如市场总成交额、涨停板个数、涨跌家比值，政策面的比如利率、利差、汇率、PPI等等，在不同的市场环境中，这些因子或多或少会起作用，多因子模型就是来分析这些因子对标的未来收益率的因果关系，简单的说，就是哪些因子可以预测涨跌！

多因子模型发展到今天，也衍生出许多子类。一般而言，多因子选股模型有三种创建方法：打分法、回归法、复合法。打分法根据各个因子值的大小（通常会归一化或正态化），根据权重（可以用动态权重）加权计总分，每个股票依据该打分模型都会获得一个分数，选取其中某一分位的股票进行投资即可，使用该方法的基金最多；回归法则用历史收益率对更久之前的因子进行回归检验（必须去除outlier的影响），将新获得的因子代入回归方程预测未来收益，并选取预期收益较高的股票，使用该方法的基金有Citadel、LCM、长丰众乐等；复合法则是用单因子或极少因子来打分，形成子策略持仓，用多个打分权重模型建立投资组合，使用该法最多的基金是Worldquant、九坤投资。今天来做一个实验，手把手教您建立属于自己的多因子模型。

我们尝试着用一些单因子来做测试，股票池选定为从2005年起所有在中证800指数成份中出现过的股票，共1336只，测试区间为2005年至今，共11年零4个月，以周为周期，交易成本为印花税0.1%+0.05%单边手续费=0.2%每次，业绩比较基准为中证800全收益指数，连续复利。

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第一分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第一分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第二分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第一分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第二分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第三分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第二分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第一分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第一分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

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第一分位表现较好，考察中证800指数对冲后的效果：

由这11个单因子挑选出的投资组合对冲后表现如下：

选取其中区分度比较大的I，II，VII，IX，X，XI六个因子搭配，做一个最简单的等权重多因子模型，表现迅速得到了提升。连续复利：

平均每周收益：0.81%，每周最大收益：21.98%，

单周最大回撤：11.25%，最大连续回撤：23.2%，发生在2014年底。

费后年化收益：50.64%，Sharpe Ratio：2.16

简单求和净值曲线（收益直接分红，不复投）

看起来还不错，下面我们对该多因子模型进行一些小的优化。将多因子模型打分限于行业内部，取每个行业内的第一分位标的来投资，不复利，结果如下：

平均每周收益：0.86%，每周最大收益：23.08%，

单周最大回撤：11.32%，费后年化收益：54.99%，Sharpe Ratio：2.33

继续将多因子模型按行业市值中性来建仓，结果如下：

收益变化很细微，只是将波动率稍微降低，SharpeRatio微升为2.41

接下来，改用beta对冲：

提升非常明显，曲线熨平了很多。

平均每周收益：0.81%，每周最大收益：17.76%，

单周最大回撤：-8.19%，最大连续回撤14.91%，

费后年化收益：50.83%，Sharpe Ratio：3.01

虽然收益略微有一点点下降，但是最大回撤要小得多，且不再是因为2014年底的超大盘暴涨，而来自于2015年7月股灾流动性危机之时。

同时要注意，以上实验均假设资金动用率100%，做空成本为0，在实际操盘时，按照现在的股指期货保证金比例，应该在65%左右的现货仓位，则费后年化收益为30%左右，最大回撤可以控制在10%以内，Sharpe Ratio不变。

以上是一个非常基本的阿尔法策略多因子选股模型，非常粗糙，但业已可以使用。本模型使用的假设和约定还包括：涨跌停股票不买，交易均按收盘价进行。多因子模型还需要对因子进行提炼，去除强相关因子，做主成分分析、考察非线性因子等，后端还面临着风险控制、仓位管理以及交易层面的很多问题，才能最终落地，其间细节在此不做赘述。

附上根据4.29收盘行情得到的5.3~5.6一周的部分持仓：

给大家留一个小问题，为什么当初在选择股票池时，选用历史上出现在中证800成分中的股票，而不是选择现在的中证800成分股呢？