基于主成分分析的股票多因子量化投资策略研究

丁琦

摘要：本文利用中国A股市场中所有股票近年来的相关财务数据与行情数据，对500多个股票因子进行了显著性分析与主成分分析，构建了两个新的选股主因子：技术因子与价值因子，并以此为基础建立了多因子量化选股策略。最后利用近五年数据对该策略进行了回测与实证分析，结果表明该策略在不同市场行情下都能够在低风险的同时稳定地获取超过基准收益率的高额回报。

关键词：量化投资 股票 主成分分析 多因子模型

一、引言

Famma与French（1993）[1]基于市值、账面市值比和市盈率建立了著名的三因子模型，奠定了多因子选股模型的理论基础。目前，人们已经提出了上千种能够反应股票各种信息的因子，因而如何从中选取符合市场行情的有效因子成为了当下热点研究问题之一。而主成分分析方法[2] [3][4]可以很好地解決这一问题，其不仅可以提炼出对股票收益率有显著影响的因子，并且可以解决各因子数据间的相关性问题。

二、数据预处理

本文以中国A股市场中的全部3000余只股票和点宽网因子库中的所有500多个因子作为研究对象，数据来源于点宽网的商用数据库，研究的样本区间为2016年1月1日至2018年9月30日。所使用的数据分析软件和编程软件为SPSS、AutoTrader与MATLAB。

首先根据准则对数据进行去极值处理，然后采用零均值化，将数据按照一定比例缩放到0与1之间，并满足均值为0、标准差为1，最终得到标准化的数据。记为因子库中的全部因子，为A股市场中的全部股票，其中N、M分别表示因子的总个数和股票的总只数。……