因子挖了三十个,能用的只有三个,问题出在筛选顺序
发布时间:9小时前阅读:12
很多人做因子研究的路径是这样的:想到一个逻辑,写代码算一遍,看分组收益单调就留下,最后一口气攒了几十个因子,实盘却不敢用。问题不在因子太少,而在筛选顺序反了。
正确的顺序是四步,缺一步都会留下一堆看起来能用、实际没用的因子。
第一步,先做经济逻辑检验。这个因子为什么应该有效?它捕捉的是估值修复、盈利质量、还是交易行为?说不出逻辑的因子,即使回测好看也容易失效,因为它的有效性大概率来自数据挖掘。
第二步,做覆盖度和稳定性的基础检查。覆盖度指有多少标的能算出这个因子,缺失太多的因子在实盘里会被大面积剔除;稳定性指因子值在时间上的分布是否平滑,极端值占比高的因子需要先做处理。
第三步,才是看分组收益和单调性。注意要用样本外区间验证,不要在同一段数据上既调参又验证。同时看换手率,高换手因子在扣掉成本后往往所剩无几。
第四步,相关性检验。把候选因子两两算相关,高度相关的只留一个。三十个因子里往往有二十多个是同一个逻辑的不同写法,留着只会让组合权重失真。
还有一个经常被忽略的点:因子在不同市场状态下的表现差异。趋势市有效的动量因子,在震荡市可能连续失效。做一次按市场状态分组的统计,比看总体净值曲线有信息量得多。
判断标准:最后留下来的因子,你应该能用一句话说清它赚的是什么钱,以及它在什么环境下会失效。说不清的,先别放进组合。因子数量从来不是优势,能解释的因子才是。做研究时不妨反过来想,如果一个因子你不敢向别人解释它的逻辑,那它在实盘里也很难被坚持下去。
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