量化选股的数据来源无外乎财务数据、量价数据、预期类数据以及部分另类数据(文本、网络热度、专利、新闻情绪等)。除了另类数据的探索之外,传统数据加工方法的创新化也是探寻新 Alpha 的路径。
我们从公司财务能力的四大衡量维度入手(偿债能力、营运能力、盈利能力、企业发展能力),分别选取有代表性的指标作为公司财务能力的衡量维度,进一步引入计算公司财务能力相似度的方式,相似度高的公司股价应具有一定的协同效应。在此基础上,我们构建了财务动量因子(简称为F-Momentum)去衡量这种协同效应,并研究该因子的选股有效性。
从测试结果来看,F-Momentum 因子 IC 达到 0.027,ICIR 达到 0.42,T 值为 4.9,分位数各组别严格单调,有效性非常强。尤为难能可贵的是该因子特异性非常强:1)、F-Momentum 因子和传统的 Barra 十风格因子以及兴证金工底层 165 个因子相关性均低于 0.25;2)、即便通过 Fama-MacBeth回归测试(将 Barra 十个风格因子或者我们精选的 28 个选股因子放入进行测试),该因子 Fama-MacBeth 测试效果依然非常强;3)、我们将四大财务能力因子等权合成(称之为 F-Bench),该因子和 F-Momentum 因子相关性仅仅为 0.11。
实证分析发现该因子在财报季效果更优:财报季结束后的月份因子 IC 明显高于正常月份。我们认为财报季期间,海量的财务信息超出了投资者的处理能力,而该因子捕捉到了这种信息,进而体现一定的 Alpha 能力。
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