股票多因子模型实战:Python核心代码解析
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1.2.1 因子与因子思维

在讲股票多因子之前,我们先来深刻理解一下“因子”这个词的含义。

“因”就是起因,或者说原因,“子”则是分割后所得最小部分的意思,合起来理解,“因子”就是原因分割后的产物,而“股票多因子”的字面含义就是股票上涨/下跌的原因的组成部分。

在股票多因子的思想里认为股票的涨跌是可以被解释的,或者说是有“因”的,而多因子就是捕捉这个“因”的方法。故而,凡是可以在逻辑上解释股票收益且可以被量化的要素都可以被称为“因子”。

一般来讲,股票的因子可以是直观可理解的“原因”,比如公司所在的行业、公司的盈利情况,以及一些技术指标等。在这样的思想之下,我们购买一系列股票的本质其实就是购买一系列驱动着这些股票上涨/下跌的因子。

下面用一个形象的例子来直观理解一下多因子思想。我们来看一下某品牌巧克力的营养成分,如表1-1所示。

表1-1 巧克力营养成分表

如果我们吃了这种巧克力100克,那么在常规思维下,我们就是摄入100克巧克力。但是,在因子思维下,我们吃的并不是巧克力,而是2134千焦的能量、5.5克的蛋白质、26.9克的脂肪、59.2克的碳水化合物、203毫克的钠及其他没有被写进表里面的成分。

在上面这个例子里,我们通过营养成分表把100克巧克力分解成了5个因子。这看起来似乎没有什么神奇之处,反而使简单问题复杂化了:原本摄入100克巧克力是比较好理解的,但使用因子思维就需要考虑5个因子了。

但如果我们后续又吃了各种不同牌子的巧克力、蛋糕、苹果派等多种食物,那么在因子思维下,我们仍然只摄入了上面5个因子,这个时候,就是“化繁为简”了。

同样地,对于我国沪深两市的数千只股票,甚至全球上万只股票,如果我们引入因子思维,那么也可以“化繁为简”。

“多因子”的“多”仅仅是“多个”的意思吗?

我们继续用食物来做类比。现在很多女性都既爱美又爱吃,所以纷纷希望世界上有一种食物,既好吃,又不发胖。但是这样的食物似乎并不存在,因为好吃的食物通常都含有高卡路里。

作为投资人,我们梦寐以求的事情就是找到一个神奇因子,这个因子既能够给股票带来持续的正收益,也能使收益稳定并一直存在。这件事情在本质上和“既好吃又不发胖”没有什么区别。没有只吃不胖的食物,也没有这样神奇的因子。但是营养学家告诉我们:合理地搭配饮食,可以确保好吃、不胖。

同样地,在投资界,既然找不到这样的一个神奇因子,那么就用一系列因子来搭配吧。于是,多因子模型应运而生。多因子在经过特定的方法组合之后,可以使投资者获得稳定、正向的收益。