量化交易的市值因子效果怎么样？
发布时间：2022-11-9 15:10阅读：584
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前面的文章，我们用历史的回测数据，了解到，交易中，必然会存在行情的调整。这个时候，我们是否需要用主观的判断，来规避行情的风险呢？
很多朋友也找我进行了许多讨论，加深了对自己策略的理解，这才是最重要的。。
那么，今天，我给大家讲一讲量化交易中的“市值因子”：
因子模型是对于风险-收益关系的定量表达，不同因子代表不同风险类型的解释变量。
该公式指出资产的预期收益率是由一系列因子及其因子暴露加上误差项决定的，而因子投资的目的就是“寻找到能够解释资产收益率的因子”。
市值因子，分别对应：
小市值企业----波动--非理性散户行为带来暴涨暴跌；
大市值企业----轮动--经济周期与市场监管；
市值因子策略实现：
构建逻辑
回测期---可自定义
股票池---沪深300
回测初始资金---可自定义
关键函数程序：
ascending=True，即是升序排列，则是寻找小市值的个股；
ascending=False，降序排列，寻找大市值的个股。
通过两个循环语句，进行个股的调仓：
若进入股票池的个股，并且没有持仓，则进行买入，买入仓位也可以自定义设置；
若持仓股票没有在股票池，则进行清仓；
每天，量化软件会自动调取数据，并且根据市值条件进行股票池更新，再进行调仓。
接下来，我们进行回测：
截取了2010-2015年，以及2016-2020年的回测数据，并且上面是小市值的，下面是大市值的回测结果。
可以明显看到：
在2017年之前，小市值的个股表现非常优异，但是到了2017年之后，大市值的股票表现明显优于小市值个股，这是因为股票市场的政策，监管，包括投资者，都发生了巨大的变化。
所以，如果专门用小市值因子来运行，从2017年之后，就会发现收益就要送回去了；而如果一直做大市值因子，2017年之前会发现一直都是亏损；
所以，为什么很多朋友想着增加因子呢？因子增加多了，就更加平滑一些，比如前面的多因子选股，长期下来，也是获利较大的。
那么我们可以主观判断吗？
比如，觉得小市值不行了，就换大市值。这就回到了一个争论点：如何提高主观判断的胜率？可能避开风险，也可能错过行情。
通过量化回测，可以发现很多有趣的现象！也能发现长期下来，真正获利的方式也有哪些！
下一期分享“均线择时策略”，在择时上我们去提高胜率，又会是怎样的效果呢？
我是大牛量化，关注我，了解更多量化干货！
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当数值低于-0.5的时候，买入的成功率比较高，再结合一定的选股条件，让股票风险更低。
那么在量化软件QMT中，如何去调用呢？
rank1[k] = ext_data_rank('adtm',k[-2:]+k[0:6],0,ContextInfo)
在QMT量化软件中，只需要一个语句，就可以把因子调用，然后设置评分，评分靠前的，就可以选入备选股。
...
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牛市阶段，还是有不错的超额收益：
最高有3倍净值，沪深300最高时1.9左右，能够超出指数接近50%的跨度涨幅；
但是在熊市阶段，下跌幅度也比指数大：
沪深300从最高点到2022年9月29日，回撤35.5%；策略收益，从最高点到2022年9月29日，回撤了40%；
所以，单一的因子，幅度容易大起大落。
而要想减少回撤，有两种方法：
1，品种配合
这种多元化的资产配置，是很多大资产常用的方法；
2，多因子组...
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