笔者结合量化投资相关理论，以 A 股所有上市纺织服装企业为标的股票池，构建了适用于纺织服装行业的选股策略。具体而言，本文首先构建了一个比较全面的因子库，从基本面和技术面选取了 8 类因子，在经过一系列标准化，去除异常值等数据预处理之后，分别通过传统 IC 因子回归法和 LASSO 回归法对因子的有效性进行了检验。最终得出了多个有效因子。
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
近年来，随着我国金融市场经历了日新月异的发展后，社会经济水平，居民收入水平等都达到了新的高度。我国进入新时代、新思想的发展阶段，社会主要矛盾也发生了改变。社会居民不在是单一的追求“资产保值”这类传统的投资理财方式，而是在所拥有的财富越来越多的情况下，通过进入资本市场试图找到各种“财富增值”的途径。量化投资理论是当今国际资本市场上公认的较为有效的投资策略之一，在国外金融市场上经历过各种“市场洗礼”后，量化投资逐渐被我国金融研究人员所借鉴并运用。自 2010 年我国第一支股指期货沪深 300 股指期货正式上市以来，量化投资就在我国股票市场敲开了大门，随后的十年，伴随着互联网的高速发展，量化投资在我国资本市场逐渐占据了主导地位。
今年，继 A 股市场被纳入 MSCI 及富时罗素后，国家外汇管理局也取消合格境外投资者（QFII/RQFII）投资额度限制，种种举措都进一步扩大了我国金融市场的对外开放程度，这都为量化投资在我国的深入发展提供了更大的发展空间。量化投资是结合数学、统计学、金融学以及现代信息技术等一系类学科的一类投资理论，其核心思想在于从众多的市场信息中寻找到有投资价值的信息，从而获得套利机会。在过去的几年中，我国证监会出台了很多有效的政策开始对证券市场加强监管力度，试图对股票市场上出现的各种不正确的套利行为进行严格的管控，量化投资也因此在我国交易市场上得到了更加正规化的发展。
.......................
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
（1）量化投资理论的起源和发展
国外对于量化投资的研究比我国早很多，其研究成果也相对成熟和完善。Markowitz（1952）率先提出风险量化，首次将数学模型与金融研究相结合，为现代投资组合理论定量分析的发展提供了可能①。然而大量复杂的数据计算给实际市场提供了难题。随后 Shape（1964）在 Markowitz 的研究基础上提出了著名的资本资产定价模型，为现代定价理论带来又一大创新②。Fama(1970)在后来的市场效率论分析中发现了关于市场有效性的假说，该假说解释了投资者对市场信息的不对称是导致套利出现的原因③。后来 Stephen(1976)在有效市场假说的基础上，提出影响收益率的多因素模型，他认为仅仅选取某一个因素来衡量收益率的变动是不符合现实情况的，为后来的多因子模型的发展奠定根基④。Fama、French（1992）随后构建了三因素模型，提出市场风险、账面市值比和企业规模都是解释收益率变动的主要影响因素⑤。在此之后，学者们纷纷开始努力寻找影响股票回报的各类指标，并分析不同指标对股票收益率的影响。经过研究发现，企业基本财务指标、市盈率和总市值等都是影响收益率变动的有效因子。（Asness，1997；BanZ，1981；Basu，1977；Chan，1991）⑥⑦⑧ 还发现除了市盈率以外，每股销售额和每股净利润同样对股票价格变动也有显著影响（Peary，1983；Senchaek 和 Martin，1987）⑩ 。
（2）因子的扩充与验证
在对因子的有效性进行检验之后，如何利用发掘的有效因子构建投资组合便成为了学者们研究的对象，最初学者们采用打分法对原始样本股进行打分选股，共选取了 9 个基本面的有效因子，依据个股该因子大小排序并打分，将打分靠前股票作为投资组合进行投资来获得超额回报（Joseph D.Piotroski，2000；ParthaS.Mohanram，2007）。Richard Tortoriello（2008） 也同样提出，在利用多因子模型构建量化投资组合时，当所选择的有效因子对股价收益率影响较高时，以这类有效因子所构建的选股策略能获得更优的市场表现⑨。除此之外，还有学者将人为主观因素（投资者情绪）和行业指标作为影响股价收益率的因素加入到多因子模型中，探究了投资者情绪和行业指标也是影响股价收益率的重要指标，引入人为主观因素后的选股模型更加符合现实情况（Nicholas Barbaris 和Andnei Shleifer，2012；Albadvi 和 Chaharsooghi，2013） 。
.............................
2 理论基础与模型
2.1 量化投资理论
2.1.1 量化投资理论
量化投资是结合数学、统计学、金融学以及现代信息技术等一系列学科的一类投资理论，其核心思想在于从众多的市场信息中寻找到有投资价值的信息，从而获得套利机会。结合现在大数据计算机技术的发展，量化投资结合网络技术从选取指标、量化各项指标的相关性、模拟市场发展趋势来选择有利的投资标的，确定合适的买卖交易时间来开展投资活动。有效的规避了传统投资模式中面临的人为主观因素对投资策略的影响。
2.1.2 量化投资内容及应用
量化投资理论内容主要包括量化选股、套利、择时、风控和资产配置等多个方面。量化选股是量化投资发展中最经典也是最重要的的一部分，其通过估值、趋势预测和资金流向等数量统计的方法来挑选出具有投资价值的股票。量化估值是利用企业的各类财务营运等基本面信息来对企业价值进行估计，以此来判断市场是否对某企业存在错误估值，进而确定有效的投资策略。例如，当一个企业的价值被市场低估时，应该实行买入策略。趋势预测是对不同的市场发展趋势进行判断，在不同市场状态下确定不同的投资策略。资金流向是指通过市场主流资金的流向来判断股票价格的涨跌情况，当资金主流为流入时，则应该确定买入策略。量化套利一般应用在衍生产品交易中，主要有期货套利、期权套利和统计套利等。期货套利是通过量化方法来判断期货价格在不同市场和不同时间产生的差异，从而产生的盈利空间。统计套利是根据股票历史价格的变化规律来模拟未来价格变化从而找出套利机会，统计套利相对复杂，对数量统计技术要求较高，属于一种风险套利策略。量化择时是假设在完全有效市场状态下，股票价格的变动能充分反映在所有信息中，因此股价的变化不能被预测，然而我国的股票市场属于非有效市场，这样就可以通过过去的价格变化数据来预测未来的价格变化趋势，当价格变动出现不合理时，就能有效找出买卖的时间。量化投资的风险控制体现在其能完全克服人为主观情绪对投资策略的影响，并且能高效准确的处理大量的数据信息而更好的捕捉风险和控制风险。资产配置是指量化投资模式在大规模捕捉和分析市场信息之后对不同资产进行合理的配比来构建获益最大、风险最小的投资组合。
.............................
2.2 多因子选股理论
多因子选股理论是在马科维茨的投资组合理论和有效前沿理论的基础上发展而来的，主要包括资本资产定价模型、多因子模型和后来改进 Fama-French 三因素模型。
2.2.1 CAPM 模型
资本资产定价模型对市场投资组合做出了许多严格又理想化的假设，其理论假设主要有：股票市场是强有效市场且市场上的投资者都是完全理性的，因此投资者能后及时充分的获取和分析市场信息，并作出反应；投资者都持有非风险偏好态度进行交易，因此在风险一定的情况下，投资者会选择收益更高的投资组合。在收益一定的情况下，投资者则更倾向于风险更小的投资组合。基于以上理论假设，资本资产定价模型认为，投资组合的收益率只受到市场风险一个因素的影响。该模型的具体函数见公式 1。
多因子模型最初被称为套利定价模型，是在资本资产定价模型改进而来的。由于资本资产定价模型的假设过于理想化，后续学者们开始探究新的方法。ROSS在 1976 年提出套利定价模型，大幅减少了资本资产定价模型的理论假设，使得新的模型更加贴近市场的现实情况。套利定价模型是指股票收益是受市场上众多因素影响的，而非市场风险这一个因素。其假设市场上的投资者的投资模式是一样的，也都为风险厌恶者且追求收益最大化。当市场上出现不均衡状态时，则出现了套利机会，投资者会通过此机会赚取收益直至市场重新回到均衡状态。
...........................
3 我国纺织服装行业发展现状........................16
3.1 行业发展现状分析 ...........................16
3.2 纺织服装行业增长驱动力分析 .......................17
4 数据预处理和有效因子的检验..........................20
4.1 构建选股策略的步骤剖析.....................20
4.2 数据的来源和预处理.....................20
5 多因子选股策略的构建及回测检验..........................32
5.1 多因子选股策略的构建 .........................32
5.1.1 选股策略评价指标.................34
5.1.2 模型构建步骤.............34
5 多因子选股策略的构建及回测检验
5.1 多因子选股策略的构建
多因子选股策略的构建旨在筛选出有效因子后，根据特定的因子组合方式构建出具有稳健收益率的股票组合。根据以往学者的研究成果，现阶段普遍使用的多因子选股策略的构建方法是打分法和回归法。回归法是最传统的多因子选股策略的构建方法，其原理是根据过去各个有效因子与股票收益率的数据进行回归，得出回归方程，然后再将新的股票数据导入回归方程计算出收益率序列，以此依据进行选股。回归法的优点在于操作简单，便于理解。但其回归结果易受市场极端值的影响，回归结果往往不够稳健。打分法是先计算出各个有效因子的得分，再根据各个因子的分数加和计算出各股票的得分，将各个股票按照其得分进行从大到小排序，选取排名靠前的股票来构建投资组合，个股在投资组合中的权重既可以设定为等权重，也可以设定为其分数占占总分数的权重。通过打分法得到的多因子选股策略的结果比回归法更加稳健。因此，本文在多因子选股策略的构建中选取的是打分法。
.........................
6 总结及展望
6.1 总结
长期以来，纺织服装行业发展与增速稳定，我国各项经济发展正在加快信息基础建设，数字经济的潮流趋带动整个纺织服装产业生态也在发生趋势性调整。人工智能、大数据等技术在产业加快落地，企业的生产方式、运营流程、组织架构更加精益化、智能化。模式创新快速迭代，新的市场发展模式层出不穷。本文首先分析了纺织服装行业的内外增长推动力以及行业整体的发展情况，从行业发展和政策引导都凸显了纺织服装行业的投资前景。在明确纺织服装行业的投资价值之后，结合量化投资相关理论，以 A 股所有上市纺织服装企业为标的股票池，构建了适用于纺织服装行业的选股策略。
具体而言，本文首先构建了一个比较全面的因子库，从基本面和技术面选取了 8 类因子，在经过一系列标准化，去除异常值等数据预处理之后，分别通过传统 IC 因子回归法和 LASSO 回归法对因子的有效性进行了检验。最终得出了多个有效因子。
在筛选出有效因子之后，利用打分法构建了 4 种基于纺织服装行业的多因子选股策略，最后通过回测检验对选股策略的有效性进行检验和比较。在回测结果中我们发现：以传统 IC 回法筛选出来的有效因子对股票的相关性估计是有偏的，其筛选出来的有效因子大部分为技术面因子，基本面因子较少。且有效因子的估计系数也有较大偏差。这是由于传统回归法无法解决多变量间的多重共线性和数据间的过度拟合问题，从而导致很多本身与股票收益率相关的因子被排除在模型之外，而那些被筛选出来的有效因子具有过高的相关性。以此方法构建出来的选股策略最终未能跑赢基准收益率，未能达到很好的风险分散作用。
参考文献（略）