【研究框架】多因子增强中证500策略
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多因子具体步骤： 1：结合回归检验值和信息比率和超额走势选择较为显著的因子
2：根据回归系数确定权重，比较组合的超额走势相对单因子或者其他 组合是否有改进
3：逐步加入更多的因子进行多因子组合
三、中证500成分股增强中证500
• 测试时间段：2005-1-1到2012-12-31 • 测试股票池：当期中证500成分股 • 增强对象：中证500 • 换仓频率：每月底调仓
目录
一．传统的增强方法 二．同时考虑截面和时间序列的增强 三．中证500成分股加强中证500
一、传统的增强方法
传统思路：
截面比较，寻找收益率在截面上有显著差异的解释变量，配置最好的 一组
通过每个时间点上寻找好股票来增强指数
一、传统的增强方法—局限性
1、解释变量对收益率的解释能力有限，无法找到收益率很高的股票， 只能找到比平均收益率稍高的组合；
2、市场存在明显的风格轮动，特别是大小盘的轮动，这种轮动影响了 增强效果在时间序列上的稳定性。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
解决思路：
寻找解释变量，使得截面上保持一定优势，时间序列上保持一定稳定 性。
例如对于大盘指数可以使用价值型的小股票来进行加强，当大股票好 的时候这种股票因价值特点表现好，当小股票好的时候因为是小股票表 现也不错，从而在两个维度都表现出优势。
第1组等 第2组等 第3组等 第4组等 第5组等 第6组等 第7组等 第8组等 第9组等 第10组等
0.5034
0.3103
0.4876
0.4984
0.3796
0.6802
0.8094
1.1349
0.5374
0.7492
0.2221
0.3298
0.4037
0.5035
0.2599
0.8062
0.9607
0.03243 2.141204 0.000205
17: 主营增速-adj
0.040977 2.705664 0.000327
18: ROE-adj
0.046956 3.100582 0.00043
19: EP-adj
0.056501 3.731241 0.000623
Βιβλιοθήκη Baidu
20: TTM净利润增长-adj
-0.009209 -0.607941 0.000017
8: 现金比率-adj
0.005115
0.3377 0.000005
9: 流动比率-adj
0.008865 0.585263 0.000015
10: 利息保障倍数-adj
0.0109 0.719623 0.000023
11: 主营变化-adj
0.015082 0.995734 0.000044
因子的组合：组合因子时既要保持组合在一起每个因子显著，又要保 持选股的效果增强，方法是观察多因子选出的组合表现的改进性。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
单因子具体步骤： 将所有月度收益率减去对应中证500指数月收益率
对每月超额收益按照时间线性加权，最近的权重更大
将所有截面数据放到一个池子里面回归
二、同时考虑截面和时间序列的增强
三、中证500成分股增强中证500 一次项beta 一次项T值 R-sq:
0: 涨跌幅
-0.106625 -7.046978 0.002217
1: HSLBH
-0.087485 -5.779915 0.001493
2: 规模
-0.068225 -4.506144 0.000908
3: 存货周转率-adj
0.7001
0.6916
1.2077
0.4986
0.2935
0.5879
0.3902
0.5884
0.7017
0.7973
0.7845
0.6219
0.8357
0.3607
0.427
0.5629
0.5418
0.6077
0.5671
0.5901
0.8908
0.7636
0.8853
0.7939
0.8974
0.9719
0.997
0.7214
0.8225
0.7593
0.236
0.0901 -0.2915
1.0326
0.8666
0.7875
0.8393
0.7051
解决方法：
同时考虑截面和时间序列，将因变量改为相对指数的超额收益率，进 行面板回归。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
遇到的问题： 非线性：线性关系显著的因子在顶端形成的组合表现不够好，原因是另外一端的股
票表现很差，使其线性关系维持。
时效性：如果我们使用一个长期的样本，可能找到一些曾经有效的因子，但这些因 子近期表现得不好，影响实际应用。
-0.033663 -2.222629 0.000221
4: 预期PEG-adj
-0.033476 -2.210244 0.000219
5: 应收账款周转率-adj
-0.025845 -1.706354 0.00013
6: 预期G-adj
-0.010988 -0.725445 0.000024
7: SP-adj
0.064916 4.287367 0.000822
三、中证500成分股增强中证500
标准化EP-adj 标准化BP-adj 标准化SP-adj 标准化CFP-adj 标准化涨跌幅 标准化规模 标准化预期EP-adj 标准化预期G-adj 标准化主营增速-adj 标准化预期PEG-adj 标准化HSLBH 标准化TTM净利润增长-adj 标准化现金比率-adj 标准化利息保障倍数-adj 标准化存货周转率-adj 标准化应收账款周转率-adj 标准化ROE-adj 标准化销售净利率-adj 标准化ROA-adj 标准化流动比率-adj 标准化主营变化-adj
因子的组合：单因子的测试容易，为了加强效果可以进行因子组合，但是加强效果 不一定比单因子好，原因是一只股票在一个因子上表现好，但在另一个因子上可能 不好，所以因子组合选出的股票往往较为中庸。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
问题的解决： 非线性：对于没有直观解释意义的因子进行剔除。
时效性：对近期的样本加重权重，更看重因子近期的表现。
12: ROA-adj
0.02558 1.688841 0.000128
13: 预期EP-adj
0.028458 1.878864 0.000158
14: 销售净利率-adj
0.029216 1.928946 0.000166
15: BP-adj
0.030527 2.015519 0.000182
16: CFP-adj
2：根据回归系数确定权重，比较组合的超额走势相对单因子或者其他 组合是否有改进
3：逐步加入更多的因子进行多因子组合
三、中证500成分股增强中证500
• 测试时间段：2005-1-1到2012-12-31 • 测试股票池：当期中证500成分股 • 增强对象：中证500 • 换仓频率：每月底调仓
目录
一．传统的增强方法 二．同时考虑截面和时间序列的增强 三．中证500成分股加强中证500
一、传统的增强方法
传统思路：
截面比较，寻找收益率在截面上有显著差异的解释变量，配置最好的 一组
通过每个时间点上寻找好股票来增强指数
一、传统的增强方法—局限性
1、解释变量对收益率的解释能力有限，无法找到收益率很高的股票， 只能找到比平均收益率稍高的组合；
2、市场存在明显的风格轮动，特别是大小盘的轮动，这种轮动影响了 增强效果在时间序列上的稳定性。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
解决思路：
寻找解释变量，使得截面上保持一定优势，时间序列上保持一定稳定 性。
例如对于大盘指数可以使用价值型的小股票来进行加强，当大股票好 的时候这种股票因价值特点表现好，当小股票好的时候因为是小股票表 现也不错，从而在两个维度都表现出优势。
第1组等 第2组等 第3组等 第4组等 第5组等 第6组等 第7组等 第8组等 第9组等 第10组等
0.5034
0.3103
0.4876
0.4984
0.3796
0.6802
0.8094
1.1349
0.5374
0.7492
0.2221
0.3298
0.4037
0.5035
0.2599
0.8062
0.9607
0.03243 2.141204 0.000205
17: 主营增速-adj
0.040977 2.705664 0.000327
18: ROE-adj
0.046956 3.100582 0.00043
19: EP-adj
0.056501 3.731241 0.000623
Βιβλιοθήκη Baidu
20: TTM净利润增长-adj
-0.009209 -0.607941 0.000017
8: 现金比率-adj
0.005115
0.3377 0.000005
9: 流动比率-adj
0.008865 0.585263 0.000015
10: 利息保障倍数-adj
0.0109 0.719623 0.000023
11: 主营变化-adj
0.015082 0.995734 0.000044
因子的组合：组合因子时既要保持组合在一起每个因子显著，又要保 持选股的效果增强，方法是观察多因子选出的组合表现的改进性。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
单因子具体步骤： 将所有月度收益率减去对应中证500指数月收益率
对每月超额收益按照时间线性加权，最近的权重更大
将所有截面数据放到一个池子里面回归
二、同时考虑截面和时间序列的增强
三、中证500成分股增强中证500 一次项beta 一次项T值 R-sq:
0: 涨跌幅
-0.106625 -7.046978 0.002217
1: HSLBH
-0.087485 -5.779915 0.001493
2: 规模
-0.068225 -4.506144 0.000908
3: 存货周转率-adj
0.7001
0.6916
1.2077
0.4986
0.2935
0.5879
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0.5884
0.7017
0.7973
0.7845
0.6219
0.8357
0.3607
0.427
0.5629
0.5418
0.6077
0.5671
0.5901
0.8908
0.7636
0.8853
0.7939
0.8974
0.9719
0.997
0.7214
0.8225
0.7593
0.236
0.0901 -0.2915
1.0326
0.8666
0.7875
0.8393
0.7051
解决方法：
同时考虑截面和时间序列，将因变量改为相对指数的超额收益率，进 行面板回归。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
遇到的问题： 非线性：线性关系显著的因子在顶端形成的组合表现不够好，原因是另外一端的股
票表现很差，使其线性关系维持。
时效性：如果我们使用一个长期的样本，可能找到一些曾经有效的因子，但这些因 子近期表现得不好，影响实际应用。
-0.033663 -2.222629 0.000221
4: 预期PEG-adj
-0.033476 -2.210244 0.000219
5: 应收账款周转率-adj
-0.025845 -1.706354 0.00013
6: 预期G-adj
-0.010988 -0.725445 0.000024
7: SP-adj
0.064916 4.287367 0.000822
三、中证500成分股增强中证500
标准化EP-adj 标准化BP-adj 标准化SP-adj 标准化CFP-adj 标准化涨跌幅 标准化规模 标准化预期EP-adj 标准化预期G-adj 标准化主营增速-adj 标准化预期PEG-adj 标准化HSLBH 标准化TTM净利润增长-adj 标准化现金比率-adj 标准化利息保障倍数-adj 标准化存货周转率-adj 标准化应收账款周转率-adj 标准化ROE-adj 标准化销售净利率-adj 标准化ROA-adj 标准化流动比率-adj 标准化主营变化-adj
因子的组合：单因子的测试容易，为了加强效果可以进行因子组合，但是加强效果 不一定比单因子好，原因是一只股票在一个因子上表现好，但在另一个因子上可能 不好，所以因子组合选出的股票往往较为中庸。
二、同时考虑截面和时间序列的增强
问题的解决： 非线性：对于没有直观解释意义的因子进行剔除。
时效性：对近期的样本加重权重，更看重因子近期的表现。
12: ROA-adj
0.02558 1.688841 0.000128
13: 预期EP-adj
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14: 销售净利率-adj
0.029216 1.928946 0.000166
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16: CFP-adj