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考虑换手率限制的多因子 Alpha 模型——多因子 Alpha 系列报告之（十）信息具有时间维度 信息是具有时间维度的，以不同速度到达的信息，将在不同长短的时间区间内具有其相应的价值，某些信号可能在发出的瞬间同时也失去其价值，而某些信号可能在随后的一两年期间依然保持较大的信息量，某些情况下，新老消息的组合要比单独的信消息更具有价值。信息与时间的互动就好比人们在挑选食物一样：蔬菜越新鲜越好，而陈年老酒则更加有味道，雪利（Sherry）则多种年份混合品尝效果更佳！ Alpha 因子存在半衰竭周期通过观察因子有效性随着因子滞后时间的延长而出现的变化，发现大部分 Alpha 因子的有效性均存在明显的衰竭现象，且存在相对稳定的“半衰期”，在半衰期内，因子的有效性具有显著的可持续性并同时符合稳定衰减的规律。报告中挑选了 10 个 Alpha 因子，并对其衰竭规律及“半衰期”进行了分析。 通过因子平滑，实现对单因子换手率控制为了实现对因子换手率的控制，我们在每个因子半衰期内，对各期的滞后因子采取平滑处理，构造由当前及滞后的因子暴露组成的综合因子，由于各期综合因子之间的自相关系数ρ得到了提高，从而降低了组合的换手率，进而我们通过对各滞后期因子之间权重的优化，实现对组合换手率的控制，同时使得因子的IC_IR最大化！ 通过对各类因子平滑，实现对多因子策略的换手率控制为了实现对多因子策略换手率的控制，我们首先在不同Alpha因子之间采用平均加权，各类因子各期滞后因子的权重根据优化问题(3-2)的求解结果得到。样本外的实证结果表明，通过对各Alpha因子采取滞后期平滑处理，多因子组合换手率最多可控制在原来的68%左右，即由47%下降为32%，而同时组合的IC_IR仅下降为85%，由2.6下降为2.2。换手率的控制是通过设置约束条件并求解最优化问题(3-2)实现的，实际应用当中，不同投资者所采用的Alpha因子以及对换手率的要求也都各不相同的，报告提供的是一种通用的研究思路，投资者可以在更多选股因子上，通过报告中所提出的办法来实现对组合换手的控制，并使得组合的信息比率最大化。关于多因子之间的权重分配，本报告采用等权分配，除此之外，可以尝试对每类因子的各期滞后项进行混合优化，求解不同的权重分配方案。关于组合换手率及信息比优化问题一直是我们所密切关注的，其使用的方法丰富多彩，此篇为该专题之初探，为敲门砖之用，后续将推出其他相关研究，敬请关注，欢迎交流。 目录一、 引言
二、 因子半衰竭周期检验
(一) 因子半衰期定义
(二) 寻找因子半衰期
三、 考虑换手率的单因子分析
(一) 如何控制因子换手率
(二) 单因子检验结果
四、 考虑换手率的多因子 ALPHA 模型
(一) 如何控制多因子组合换手率
(二) 实证分析
五、 总结 图表目录图 1. 因子有效性衰竭示意图
图 2. 一个月成交金额有效性衰竭规律
图 3. 换手率有效性衰竭规律
图 4. 一个月股价反转有效性衰竭规律
图 5. 三个月股价反转有效性衰竭规律
图 6. 六个月股价反转有效性衰竭规律
图 7. 流通市值有效性衰竭规律
图 8. 每股派息/股价有效性衰竭规律
图 9. EP 有效性衰竭规律
图 10. SP 有效性衰竭规律
图 11. BP 有效性衰竭规律
图 12. 考虑换手率限制的“一个月成交金额”有效性衰竭规律
图 13. 考虑换手率限制的“换手率”有效性衰竭规律
图 14. 考虑换手率限制的“一个月股价反转”有效性衰竭规律
图 15. 考虑换手率限制的“三个月股价反转”有效性衰竭规律
图 16. 考虑换手率限制的“六个月股价反转”有效性衰竭规律
图 17. 考虑换手率限制的“流通市值”有效性衰竭规律
图 18. 考虑换手率约束的“每股派息/股价”有效性衰竭规律
图 19. 考虑换手率约束的“EP”有效性衰竭规律
图 20. 考虑换手率约束的“SP”有效性衰竭规律
图 21. 考虑换手率约束的“BP”有效性衰竭规律
图 22. 样本内“换手率”有效性衰竭规律
图 23. 样本内“一个月股价反转”有效性衰竭规律
图 24. 样本内“流通市值”有效性衰竭规律.
图 25. 样本内“EP”有效性衰竭规律
图 26. 样本内“BP”有效性衰竭规律.
图 27. 考虑换手限制的多因子策略有效性衰竭规律
表 1. 部分有效 Alpha 因子
表 2. Alpha 因子半衰期
表 3. 因子换手率
表 4. 多因子 Alpha 模型中包含的 因子
表 5.样本内 Alpha 因子半衰期
表 6. 考虑换手限制的多因子策略有效性及滞后因子权重
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