前言
股票因子分为很多种类，各机构的分类方法也不同，如我们前一篇文章讲解的Barra，将股票市场数量化的因素分为10个风险收益因子，五因子模型分为5个风险收益因子。
我们比较认可的一种分类方式是：
成长（营收同比增速为主）
估值（PE PB为主）
质量（ROE为主）
杠杆（资产负债率为主）
规模（市值因子为主）
非线性规模（规模因子的三次方，并与规模因子正交，体现中盘股）
Beta（CAMP模型的beta）
动量（过去两年并除去最近一月收益率）
反转（最近一月收益率，或部分情绪类量价因子）
流动性（换手率为主）
如此方式分为大概10类因子，分别从6个基本面维度，和4个量价特征维度，来解释股票收益率。这种分类方式参考了长江证券的金工研报，也结合了其他家的分类方式。
不仅是20周期动量（收益率）可以作为反转，60周期也同样长期有效
其中反转因子，在A股长期有效，无论是大市值还是小市值，特别是遇到非大牛市的盘整市场中，“本期上涨多的个股，或者本期成交量过大的个股，下期往往倾向于下跌”。这就是反转因子的基本解读。所以它也被称为风险因子，实战中要反向使用。
通过因子测试（之前文章中描述过），我们发现不仅价格，成交量、换手率和资金流的部分统计量，也拥有很强的反转特性，因此这类因子被统称为典型的短期风险因子、短期量价因子、情绪因子等名称。可以看到上图的蓝色线（第一组，风险因子最高组）收益最差。
针对这种简单，好理解，容易计算并容易获取到因子值的因子，今天分享两个增强股票模型收益的使用方法。
高风险个股过滤
我们撰写了一个简单函数，使用3个风险（情绪）因子来过滤股票，规则是：使用money_flow_20（20日资金流）、VSTD20（20日成交量标准差）、VOL20（20日平均换手率）对股票做等权打分，各1/3权重，得到一个矩阵data_final（DF数据类型）。
打分后，对股票池做升序排序data_final.sort(ascending=True)。最后取前70%的个股，也就是剔除因子值最高的30%个股（或者10％，20%等比例）。这类个股往往是风险极大的，也就是实盘中，我们发现已经涨幅不小的个股。
这个函数输入输出都是list数据类型（股票名单），输入的参数要多加一个昨日日期yesterday = context.previous_date。也就是如果之前选到的股票是50只，经过这个函数过滤，只保留50*0.7 = 35只。
我们使用它调试一个简单的价值股模型，得到如此绩效变化：
高风险因子个股过滤 调整前后的效果
在最终收益率下降的情况下，我们还观察到，夏普比率，胜率和盈亏比也得到提升。
半周期重平衡调仓
如果模型定义了一个完整的调仓周期（或大部分股票的调仓周期）为一个月，或者40天，60天这样的数值，那么这里的“半周期”含义就是完整周期的1/2时间周期。
由于基本面因子和量价类技术面因子，在调仓周期上难以协调。我们将这种情况解释为：基本面因子的有效期和半衰期比技术面因子更长（毕竟很多基本面因子是季度发布），所以难以通过基本面因子短期调仓带来超额收益，也难以通过技术面因子长期调仓带来超额收益，两者调仓周期不兼容。
还是同样3个风险因子，先选出高风险个股
然后运行median_period_rebalance函数
此时我们设计一个模块，在持仓到一半周期时，卖出风险因子值较高的50％股票，剩下的资金，立刻补充到风险因子值较低的50％股票上。如我们计划40周期调整，每次持仓50只个股，则该模块在第20个周期日上启用，对25只股票进行卖出和买入。
半周期重平衡调仓 调整前后的效果
这种方式不仅提升了绩效，而且持仓组合的beta系数有所下降，Alpha显著上升，胜率和盈亏比也有提升，这些提升大都来自于量价类技术因子的帮助，也就是反向使用风险因子的效果。
诸位读者也可以尝试此方式，简单有效地提升模型绩效，我们在交易过程中，一般都会过滤高风险个股。人工过滤的方法一般是：剔除近20日涨幅过大的个股、剔除今日开盘已经上涨到8%以上的个股、剔除换手率过高的个股等方式，所以尝试总结手工交易习惯中科学的那部分，尝试量化，做因子分析，再加入到模型中，大概率都会得到成功的模型开发体验。
风险类因子在聚宽网站也被归类为“情绪因子”
（https://www.joinquant.com/help/api/help?name=factor_values），因子值可以直接通过接口提出，这里很多因子和股票收益无法直接和股票收益构成线性关系，甚至也无法选到优秀的股票（最佳组难以获得有效收益），尝试正向选股失败时，可以如今天的文章这样，尝试负向剔除高风险个股。
祝各位读者周末愉快，我们终于迎来了股票市场一个像样的反弹，但是依然要按照模型去做，才能有长期稳健的收益。每当市场好转之时，一定要提前丰富武器库。
原文链接依然是图书介绍，希望它是更多投资者特别是量化爱好者的垫脚石。
-END