【金融行业】多因子模型是金融投资领域中用于股票收益预测的一种重要工具，它尝试将股票的收益率分解为多个因子的线性组合和未被解释的残差部分。在这个模型中，每个因子代表了市场中一种特定的风险或者回报驱动因素。在长江证券2016年8月22日的会议PPT中，分析师秦瑶探讨了如何利用纯因子组合来检验因子的有效性。
模型的形式通常表述为：股票收益率等于多个因子的线性组合加上残差。这种模型的关键在于因子的选择和处理，因为因子之间的共线性可能会影响模型的解释力。如果因子之间存在高度相关性，那么向模型中添加一个因子可能会导致信息冗余，甚至降低模型的预测能力。因此，在构建因子模型时，必须考虑消除因子间的共线性问题。
为了克服这个问题，秦瑶提出的策略是将具有相似含义的子因子合成大类因子。例如，成长因子、EP（Earnings-to-Price比率）、BP（Book-to-Price比率）、流动性因子、规模因子、非线性规模因子、beta因子、残差波动率因子、反转因子、动量因子和质量因子等，都是通过极值处理、标准化以及加权平均等步骤合成大类因子。这些处理有助于减少因子间的相关性，提高因子解释力。
计算因子值的细节包括对子因子进行极值处理，如winsorization（限制极端值），然后计算z-score（标准分数），以便于不同尺度的因子可以在同一水平上比较。接着，根据因子的重要性赋予不同的权重，将子因子的z-score合成为大类因子值。通过对流通市值加权平均，对合成的因子值进行正态标准化，得出最终的因子暴露值。
接下来，PPT展示了不同小类因子的具体说明，这包括了各种因子的定义、计算方法和它们在股票收益中的作用。例如，成长因子可能关注公司的盈利增长，而流动性因子则衡量股票买卖的难易程度。
在检验因子有效性方面，秦瑶采用了纯因子组合的历史回测。这种方法优于传统的多头/空头组合，因为它能更好地控制对其他因子的暴露，从而更准确地评估单一因子的贡献。回测时间跨度为2005年1月至2016年4月，涵盖136个月的数据。每个月都会基于因子值构建纯因子组合，并计算其收益。由于这不是实际的投资组合，所以没有考虑交易成本等因素。回测样本选择的是非ST（特别处理）且非停牌的A股股票。
纯因子组合的回测结果显示了不同因子的历史收益表现，包括行业因子的收益情况。这些回测结果有助于分析各因子在不同市场环境下的表现，从而判断其在投资策略中的价值。
这份报告深入探讨了如何构建和验证多因子模型中的因子，强调了处理因子共线性、合成大类因子以及使用纯因子组合进行回测的重要性。这些方法和分析对于理解和优化投资策略，特别是对于量化投资和风险管理，具有重要意义。
