致谢 13

参考文献 14

1。 引言 随着计算机科学与现代金融理论的发展,量化投资在中国掀起一波热潮。近几年，国内各大基金、券商大力打造量化投资团队,纷纷推出量化产品,根据 iFind 数据库统计，截至 2017年 2 月,共有 201 只量化公募基金,172 只量化型券商集合理财产品和 1502 只量化型阳光私募产品成立。然而，量化基金在我国基金市场的比重仍然很小，截至 2016 年 12 月 31 日，我 国量化基金总规模 1602。88 亿元,仅占中国基金市场 1。6%左右。量化投资在西方国家已发展 近 50 年，被证明是一种能对冲市场风险并以大概率获得高收益的投资模式。相比之下，中 国当前的量化产品策略较为单一，主要为：多因子阿尔法、哑铃式、指数套利等策略；因为 金融衍生品种类、做空机制的不完善和不成熟，以及法律合规上的限制，使得大部分的公募 量化基金市场表现不够稳定。

中国在学习西方量化投资策略模型的同时要基于自身国情，进一步研究发展更适合本国 金融市场的量化模型。丁鹏(2012)在《量化投资一策略与技术》一书中介绍了大量的投资策 略，包括量化选股、量化择时、算法交易等。其中量化选股部分介绍了 8 种策略: 多因子选 股模型、行业轮动模型、动量反转模型、风格轮动模型、趋势追踪模型、筹码选股、一致预 期模型和资金流模型。在现有的学术论文中，学者们对前四种量化选股模型尤其是多因子选 股模型研究最多。那么多因子选股模型究竟能否适用于中国 A 股市场呢？我们将对此展开 研究。Fama 和 French 在 1992 年的研究是该模型的重要理论支撑。他们使用 1963-1991 年 的股票数据，把账面市值比、公司市值规模作为股票超额收益的解释变量，实证表明公司规 模与超额收益呈显著的负向关系，账面市值比与超额收益率呈正向关系。论文网

此后，相继有国内外学者根据上市公司的基本面情况对股票收益率做研究分析， Joseph D。Piotroski (2000)在他的研究中体现了多因子选股模型的理念，在众多的财务指标中 筛选出 9 个作为判断标准，满足条件记 1 分，不满足的不计分，将股票池内的所有股票按评 分高低排序，得分靠前的股票构建投资组合，实证显示使用该方法构造得投资组合有较好的 收益。王小龙(2005)使用最小二乘估计法以及广义矩估计法研究证明了 FF 模型中的规模因 子比价值因子作用更为显著。刘毅(2012) 基于统计分组的方法检测了成长、估值、质量、动 量四个因素对于下期资产收益率的关系以及稳定性，得出结论：成长因子是正向因子，短期 成长指标在单因子的实证检验中表现要优于长期成长指标，估值因子为负向因子，市盈率、 市现率、市净率等有比较好的实证效果，质量因子结果显示无明显的正向或负向，说明财务

质量并不会对股票收益有直接的驱动作用，研究还发现中国股市并没有显著的动量效应。江 方敏(2013)基于 Evans and Archer 方法得出结论：在我国 A 股市场，用 50 只左右的股票来构 建投资组合是最优的。

本论文大致分为 4 个部分。第 1 部分阐述了本次研究的背景、意义，整体框架。第 2 部 分是相关概念介绍，首先介绍了量化选股的基本概念，其次是多因子量化选股模型在构建过 程中的研究思路。第 3 部分是对数据进行实证检验，计算各精选因子权重并构建选股模型。 最后一部分是结论与建议，对实证结果进行总结并提出建议与展望。文献综述

2。     模型设立