“量价”驱动视角下，如何筛选A股有效因子？

在报告《投资策略专题研究：大势研判，因子与驱动》中，对此进行了研究分析，下面就来总结下核心观点。

各“量价”驱动阶段，遍历所有因子的有效性。我们构建了12类A股常用因子 （如市值、股息、现金流、ROE、PE、PB等），并基于高低两个维度（如高市值 因子和低市值因子），合计遍历24个因子的有效性。具体方法是：将所有因子按照 从低到高均等分为10份，计算历史上各个“量价”区间内，各因子分位（相对wind 全A）的超额收益。以市值因子和PE因子为例：我们可以看到在经济衰退“量跌价 跌”阶段，低市值因子一般相对更占优，而在过热“量升价升”阶段，高股息率因 子占优的概率相对较大。

以因子“期望值”来比较各类因子的有效性。如上文所示，对于单一因子，我 们可以直接通过表格判断因子的有效性，但如何对比多个不同因子的有效性强弱呢？ 我们建议通过因子的“期望值”进行定量测算——

（1）计算各个因子在相应时期的超额收益期望值，比如，高股息因子就是计算 各个阶段股息率排名前30%组合的超额收益均值（以此类推）；

（2）基于因子“期望值”筛选各个阶段排名靠前的因子，即我们可以获得所有 “量价”阶段因子“期望值”排名前5/前10的因子；

（3）如果一个因子在某个阶段（如量升价跌的复苏阶段）排名靠前的频次相对 更高（高于总次数的50%），我们就将这个因子定义为“强有效因子”。

基于因子“期望值”的结果，筛选出不同“量价”驱动阶段的有效因子。我们 将各个阶段“期望值”排名前5的因子筛选出来，并根据各“量价”驱动阶段出现的 频次，识别出“强有效因子”（红色加粗）——