本文是“量化知多少”专栏的第二篇文章，将介绍量化投资中最核心最重要的概念——因子。
第一篇给大家介绍了国内公募量化的发展历程，可点击链接回顾：风起云涌的量化江湖
本文将带大家了解我们经常看到的 “量化因子”到底是什么、有哪些、他们分别的内涵以及在实际投资中的作用。
量化投资研究的是规律。什么规律，就是引起资产（包括股票、商品、债券）涨跌的规律。
这些规律一般就被称为“因子”。更直白地说，因子就是一个可解释的变量，任何对股价有解释的因素都可以作为因子，不同的因子从不同的维度对个股收益进行解释，本质上就是个股投资策略的数字化和量化。
所以当我们谈论量化因子时，实际上是在讨论一些数字指标，这些指标帮助我们回答一些重要问题，比如一个投资是不是被高估了？它的价格是不是在上涨？它有多大的风险？公司的财务状况如何？以及这个投资是否容易买卖？从而帮助投资者更好地了解不同投资的情况，更有条理地分析和选择投资（这一步现在也主要由计算机来完成），找到适合的投资机会，并降低投资风险。
不仅专业投资者需要使用量化因子，普通投资者也应当对量化因子有一定了解，因为它们能够提供更多的信息和工具来帮助我们更好地做出投资决策。
从指标定义的层面来看，我们可以把因子分为四个大类：基本面因子、价量因子、估值因子、另类因子。接下来将分别介绍这四类因子。
01丨基本面因子
基本面因子正如它的名字一样，关注的是公司的基本面数据如财务报表、盈利能力和负债情况，是衡量企业的经营情况和盈利情况的因子，涵盖了收入增长速度、盈利增长速度、净资产收益率(ROE）等等。
基本面因子是以财务数据和股东数据为基础构建的，可以说是基本面研究和量化研究的有机结合，基于基本面因子构建的量化选股模型也具有逻辑清晰易懂的优势。基本面因子其实和主观投资类似，只是覆盖的范围更加广泛，颗粒度更细，预测的时间更短。
这里列出一些有参考价值的基本面因子：
盈利能力因子：比如资产现金回收率因子（CFOA）
成长能力因子：多数成长能力因子的有效性都不错
运营效率因子：比如资产周转率变动因子（ATD）、毛利率变动因子（GPMD）、产能利用率提升因子（OCFA）和营业利润率变动因子（OPMD）
安全性因子：比如现金流动负债比率因子（CCR）在选股上的表现就不错
02丨价量因子
价量因子关注资产价格的变化以及交易成交量的变化，是以股票的交易价格、成交量以及资金的流向等数据为基础构建的，通过各类投资者的交易行为来分析市场趋势和情绪。
不同于基本面因子，价量因子的特点在于数据的可得性、及时性较强，能够较为及时地捕捉到市场的最新动态，但另一方面，价量因子的逻辑受到投资者结构、交易规则变化影响较大，换手率通常较高。
这里列出一些有参考价值的价量因子：
动量因子
动量因子的基本概念是根据资产价格或收益的趋势来选择投资，基于市场的惯性和趋势效应，参考资产在相对短期内的表现，比如在短期内表现良好的资产往往在未来的一段时间内也会继续表现良好，而表现差的资产则可能会继续表现较差。
使用动量因子的投资者倾向于购买短期内涨势较强的资产、卖出短期内跌势较强的资产，也就是我们常说的“追涨杀跌”。
反转因子
交易逻辑是认为中期市场的猛烈下跌或上涨预示着后市的反弹，基于此逻辑的策略就是做多跌幅最大的股票、做空涨幅最大的股票。这一因子被广泛使用也是因为A股市场反转效应比较明显。
流动性因子
比如换手率因子与价格弹性因子值得考虑。
03丨估值因子
估值因子是从相对静态的角度看资产的价值，简单说就是衡量资产是不是便宜。
这里列出一些有参考价值的估值因子：
市值因子
市值因子是以标的的市值大小作为股价参考的因子。提起市值因子通常是指小市值因子，因为小盘股票相比于大盘股票有更为突出的表现，所以市值因子效应也被称为小市值效应。
早期研究表明，较小市值的股票在长期内可能会获得较高的回报，而较大市值的股票则表现相对较差，国内确实有比较长的一段时间里小市值因子带来了相当的超额收益，后来逐渐式微。
2017年前，小市值因子表现优异，2017年后，反而是大市值因子更胜一筹，这和宏观上经济周期以及股票市场监管政策的变化相关。
BP因子
全称“Book-to-Price Ratio”，又称帐面市值比，是指每股净资产与每股股价之比，是市净率的倒数。这一因子的优点是优点是净资产在长期内的变化更加稳定。
04丨另类因子
最后一类因子叫做另类因子，就是那些与传统的技术指标和基本面数据不同的但又可能影响市场价格变动的因素。这些因素可能包括宏观经济指标、情绪因子、社交媒体数据、天气状况等等。
典型的另类因子是舆情因子，比如收集群体行为产生的“大数据”来判断市场情绪和舆论倾向，从而预测股票或其他资产价格的波动。在某些行业中，天气状况会对产品需求有明显影响，这个时候天气数据就可以用来预测股价。
值得一提的是，因子的更新换代是很快的，现在好的因子也很难挖掘出来。但是基础的因子也可以结合使用成为新的因子——只要它是有效的。
比如彼得林奇的PEG指标就是用市盈率/未来的预期盈利增长速度，是估值因子和基本面因子的结合产物。
如果想知道某个因子到底好不好，则需要进行更严谨的检验，来综合评判因子的预测能力、稳定性和有效性。
不同的因子在不同的市场上作用也不尽相同，比如在A股市场有效的因子在港股市场就不一定行得通，此处不再展开。
以上就是对常见的量化因子的基本介绍，了解不同的因子的收入来源及其风险特征能够帮助投资者更好地达成自己的投资目标。
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