 打開今日頭條查看圖片詳情 一、因子投資：從華爾街的”秘密武器”到大眾可及的工具如果你問一個老股民”怎么選股票”，十有八九會聽到”看K線””聽消息””看財報”這類答案。但在華爾街的基金經(jīng)理辦公室里，過去三十年里發(fā)生著一場變化——他們越來越少靠”盤感”做決策，而是用一個個可量化的”因子”來篩選股票。 這個被稱為”因子投資”的方法，本質(zhì)上是把投資邏輯變成數(shù)學公式。比如”低估值股票長期跑贏市場”這個觀察，量化研究者會把它轉(zhuǎn)化成”市盈率（PE）低于市場均值20%的股票組合”，然后用歷史數(shù)據(jù)驗證這個組合的表現(xiàn)。這種從經(jīng)驗到數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，背后藏著量化投資的整個進化史。 早在上世紀50年代，芝加哥大學的馬科維茨就提出了資產(chǎn)組合理論，第一次用數(shù)學方法證明”分散投資能降低風險”。這算是因子投資的雛形——雖然那時還沒有”因子”這個詞，但已經(jīng)開始用數(shù)據(jù)說話。到了70年代，夏普的CAPM模型提出”β系數(shù)”的概念，告訴大家”股票收益=市場整體收益+個股特有收益”，這讓研究者意識到：有些因素能穩(wěn)定影響股票表現(xiàn)。 真正的突破出現(xiàn)在90年代。Fama和French兩位學者發(fā)現(xiàn)，美國股市里有兩個因子特別管用：市值（小盤股跑贏大盤股）和估值（低PE股票跑贏高PE股票）。加上之前的市場因子，形成了著名的”三因子模型”。這就像給投資者安了個”過濾器”，不用再大海撈針選股票，而是按因子篩出符合條件的標的。 后來的故事就像打開了潘多拉魔盒。研究者們陸續(xù)發(fā)現(xiàn)了更多因子：動量（漲得多的股票繼續(xù)漲）、波動率（波動小的股票更穩(wěn)?。?、質(zhì)量（高ROE公司表現(xiàn)更好）……到現(xiàn)在，學術(shù)界已經(jīng)識別出上百個”有效因子”。但問題也隨之而來：因子太多，彼此之間可能打架（比如低估值因子和動量因子有時會給出相反信號）；驗證一個新因子需要處理海量數(shù)據(jù)，普通投資者根本玩不轉(zhuǎn)。 這就是量化投資的現(xiàn)狀：一方面，因子分析已經(jīng)成為機構(gòu)的標配工具；另一方面，復雜的模型、高昂的工具成本、陡峭的學習曲線，把絕大多數(shù)個人投資者和中小機構(gòu)擋在了門外。你要么花幾十萬買專業(yè)軟件，要么自己懂編程、會處理數(shù)據(jù)，否則連一個簡單的因子回測都做不了。 二、FactorHub：開源量化新星FactorHub的名字很直白——Factor（因子）+Hub（中心），說白了就是想做因子分析的”一站式服務站”。它的誕生，恰好踩中了量化投資領(lǐng)域的幾個痛點：工具太貴、流程太散、門檻太高。  打開今日頭條查看圖片詳情 作為一個完全開源的平臺，F(xiàn)actorHub最打動人的地方是”全流程覆蓋”。用過量化工具的人都知道，從找數(shù)據(jù)、算因子，到分析有效性、回測策略，往往要在好幾個軟件之間切換：用Wind下數(shù)據(jù)，用Python寫因子計算腳本，用Excel畫IC曲線，最后再用專門的回測軟件跑策略。中間光是數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換就能讓人頭大。 FactorHub把這些環(huán)節(jié)捏到了一起。打開平臺，你能直接獲取A股、港股、美股的行情和基本面數(shù)據(jù)（靠的是AKShare這個免費接口）；內(nèi)置了200多個現(xiàn)成的因子，從MACD、RSI這類技術(shù)指標，到PE、ROE這類基本面指標，直接就能用；如果這些不夠，還能自己寫Python代碼定義新因子，或者上傳CSV文件導入；算完因子后，一鍵就能做IC分析、分層回測、相關(guān)性檢驗；最后用這些因子搭個策略，設(shè)置好調(diào)倉頻率和交易成本，回測結(jié)果和績效指標自動就出來了。 這種”一條龍服務”的設(shè)計，其實解決了量化研究里最耗時的兩個問題：數(shù)據(jù)清洗和流程銜接。有個做私募的朋友跟我說，他們團隊以前驗證一個新因子，光數(shù)據(jù)準備就要兩天，現(xiàn)在用FactorHub，兩小時就能出初步結(jié)果。 更關(guān)鍵的是，它把”可視化”做到了骨子里。很多量化工具的界面像老式計算器，滿屏都是數(shù)字和代碼，非專業(yè)人士看一眼就頭大。FactorHub用Streamlit做了個現(xiàn)代化的Web界面，所有分析結(jié)果都是交互式圖表：IC曲線能放大看某段時間的細節(jié)，分層回測的收益對比能用鼠標懸?？淳唧w數(shù)值，相關(guān)性矩陣點一下就能顯示具體數(shù)值。哪怕你不懂背后的數(shù)學原理，看圖表也能明白這個因子好不好用。 這一點特別重要。量化投資的門檻，很大程度上來自”專業(yè)術(shù)語壁壘”。比如”IC值”，其實就是因子和未來收益的相關(guān)性，數(shù)值越高說明因子預測能力越強。但以前的工具只會冷冰冰地顯示”IC均值0.05″，F(xiàn)actorHub會同時畫出IC的時間序列圖、分布直方圖，甚至算出”IC勝率”（有多少時候IC是正的），讓你直觀感受到這個因子的穩(wěn)定性。 性能也是個驚喜。算因子是個體力活，尤其是回測十年以上的全市場數(shù)據(jù)，普通電腦跑起來能卡到死機。FactorHub用了多進程并行計算，相當于同時讓電腦的多個”核心”一起干活，計算速度能提升好幾倍。 三、從因子挖掘到策略落地：FactorHub的核心能力要理解FactorHub到底能做什么，最好的方式是跟著一個典型的研究流程走一遍。 假設(shè)你是個對量化感興趣的個人投資者，聽說”低波動率因子”（波動小的股票收益更高）很有效，想驗證一下，順便看看能不能搭個策略。用FactorHub的話，整個過程大概是這樣的： 首先，你需要獲取數(shù)據(jù)。在平臺里選好時間范圍（比如2018到2023年）和股票池（比如滬深300成分股），點擊”獲取數(shù)據(jù)”，平臺會自動下載這些股票的收盤價、成交量、財務數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)信息。這些數(shù)據(jù)會存在本地緩存里，下次用不用重新下載，省了不少時間。 接下來是計算因子?！钡筒▌勇省笨梢杂谩边^去20天收益率的標準差”來表示，平臺的預置因子庫里剛好有這個指標，叫”ATR波動率”。你也可以自己定義，比如用”過去60天的最大回撤”來衡量波動，直接在代碼編輯器里寫幾行Python代碼就行，平臺會自動檢查語法錯誤，還能實時預覽計算結(jié)果。 算完因子，就得分析它好不好用了。這一步是FactorHub的強項，核心看三個東西：IC值、分層收益和穩(wěn)定性。
分析完覺得這個因子還不錯，就可以用來搭策略了。在策略回測模塊里，你可以設(shè)置”選波動率最低的前20%股票”，每月調(diào)一次倉，算上0.3%的手續(xù)費和0.1%的滑點（模擬實際交易成本）?；販y跑完后，平臺會給出一堆指標：總收益率、年化收益、最大回撤、夏普比率，還會和滬深300做對比，看看超額收益來自哪里。 如果你覺得單一因子不夠穩(wěn)，還可以加幾個因子組合一下。比如把低波動率和低估值因子結(jié)合起來，按IR值分配權(quán)重（IR高的因子權(quán)重大），平臺會自動算出綜合評分，幫你選出最優(yōu)組合。這種多因子模型往往比單一因子更穩(wěn)健，這也是機構(gòu)常用的做法。 最有意思的是因子挖掘功能。如果你不知道用什么因子好，可以讓平臺用遺傳算法幫你找。簡單說，就是讓電腦自動組合各種指標（比如把RSI和MACD做個除法，或者用成交量減去過去20天均值），然后用IC值、收益穩(wěn)定性這些指標打分，篩選出表現(xiàn)最好的新因子。有次我用這個功能，居然挖出一個”（收盤價/5日均線）×（成交量/平均成交量）”的因子，回測下來效果還不錯，這是靠人腦很難想到的。 四、誰在用FactorHub？它解決了什么實際問題FactorHub的用戶畫像其實挺廣的，不只是專業(yè)的量化研究員。 量化團隊用它來快速驗證想法。以前研究員有個新因子思路，得寫代碼、調(diào)數(shù)據(jù)、搭回測框架，一套流程下來可能要一周?，F(xiàn)在在FactorHub上，把因子公式輸進去，幾小時就能看到初步結(jié)果，能大大提高研究效率。有個券商的朋友說，他們團隊現(xiàn)在用它做因子的”初篩”，把明顯不行的想法 early kill，省了不少精力。 個人投資者是另一類主力。有個做了十年股票的老股民，以前靠技術(shù)指標炒股，聽說量化靠譜但學不會編程。用FactorHub后，他把自己常用的”MACD金叉+成交量放大”策略量化成因子，回測發(fā)現(xiàn)這個策略在2015年之后效果就變差了，后來根據(jù)平臺的分析調(diào)整了參數(shù)，效果好了不少。對這類用戶來說，平臺更像個”驗證工具”，幫他們把經(jīng)驗變成可驗證的規(guī)則。 金融機構(gòu)則看重它的擴展性。基金公司可能需要對接自己的內(nèi)部數(shù)據(jù)，F(xiàn)actorHub的模塊化設(shè)計允許他們替換數(shù)據(jù)源；券商的投顧團隊可以用它給客戶生成個性化的因子分析報告；甚至高校的金融實驗室也在用，讓學生直觀理解因子投資的原理，比對著PPT講理論效果好多了。 它解決的核心問題，其實是”量化分析的民主化”。以前做量化，要么花大價錢買商業(yè)軟件（動輒幾十萬一年），要么自己組建技術(shù)團隊開發(fā)（成本更高），中小機構(gòu)和個人根本玩不起。FactorHub作為開源項目，不僅免費，還把復雜的技術(shù)細節(jié)都封裝起來了——你不用懂并行計算怎么實現(xiàn)，不用知道IC值的計算公式，甚至不用會寫代碼，照樣能做專業(yè)級的因子分析。 這種”輕量化”的特點也很關(guān)鍵。很多量化平臺需要復雜的部署，得裝數(shù)據(jù)庫、配服務器，F(xiàn)actorHub在普通筆記本上就能跑，下載代碼后一行命令就能啟動，對硬件要求不高。這讓它能真正走進個人投資者的電腦，而不只是停留在機構(gòu)的服務器里。 五、技術(shù)分析：FactorHub是怎么做到的？別看FactorHub用起來簡單，背后的技術(shù)架構(gòu)其實挺講究的。 它的”心臟”是幾個自研的核心引擎。FactorCalculator負責因子計算，能自動識別并行任務，把大計算量的工作分到多個CPU核心上；FactorAnalyzer專門處理IC分析、分層回測這些統(tǒng)計工作，里面封裝了各種金融計量模型；Backtester是事件驅(qū)動的回測引擎，能模擬真實市場的交易過程，連漲跌停、停牌這些細節(jié)都考慮到了。 這些引擎之所以能高效運行，離不開底層的技術(shù)棧。數(shù)據(jù)處理靠Pandas和NumPy，這倆是Python數(shù)據(jù)科學的”基石”，能快速處理百萬級別的股票數(shù)據(jù)；可視化用Plotly，生成的圖表能交互，比靜態(tài)圖片信息密度高多了；Web界面基于Streamlit，這工具的好處是寫Python代碼就能出網(wǎng)頁，不用懂HTML、CSS，開發(fā)效率極高；機器學習部分則用了Scikit-learn，支持LASSO回歸、隨機森林這些常用算法，方便做因子挖掘。 模塊化設(shè)計是它的另一大優(yōu)勢。就像搭積木一樣，每個功能都是一個獨立模塊：數(shù)據(jù)獲取模塊壞了，換一個就行；想加個新的因子分析方法，直接在FactorAnalyzer里加代碼；甚至覺得Web界面不好看，也能自己改UI模塊。這種設(shè)計不僅方便維護，還讓用戶能按需擴展——比如某家機構(gòu)需要對接彭博數(shù)據(jù)，只需開發(fā)一個新的數(shù)據(jù)源模塊，不用動其他部分。 最值得說的是它的”用戶體驗設(shè)計”。量化工具很容易做得像科研軟件，滿屏參數(shù)和代碼。FactorHub在交互上花了不少心思：所有操作都有進度條，告訴你”還剩5分鐘算完”；操作錯了會提示”你選的時間范圍里沒有數(shù)據(jù)，要不要換個區(qū)間”；新手第一次用，會彈出引導窗口，一步步教你怎么算因子、看結(jié)果。這些細節(jié)看似簡單，卻能大幅降低學習成本。 六、因子投資的未來：從工具到生態(tài)FactorHub的出現(xiàn)，其實反映了量化投資的一個趨勢：從”精英專屬”走向”大眾可及”。 過去十年，量化投資的門檻一直在降。早年要自己搭服務器、寫回測系統(tǒng)，后來有了Python的量化庫（比如Zipline），現(xiàn)在又有了FactorHub這樣的一站式平臺。這個過程就像攝影：從必須懂暗房技術(shù)，到用傻瓜相機，再到手機攝影——技術(shù)在變簡單，但能做出的作品反而更豐富。 但工具只是開始。真正有價值的是因子投資的”生態(tài)”。FactorHub作為開源項目，允許用戶分享自己的因子和策略，這會形成一個良性循環(huán)：有人貢獻新的因子公式，有人驗證它的有效性，有人用它搭出更好的策略。就像Linux系統(tǒng)一樣，開源社區(qū)的力量會讓平臺越來越完善。 對普通投資者來說，與其糾結(jié)”量化能不能打敗市場”，不如把FactorHub當成一個”理性決策工具”。它不能保證你賺錢，但能幫你避開明顯的坑——比如某個你深信不疑的”選股指標”，回測發(fā)現(xiàn)其實長期跑輸市場；或者某個策略看起來收益很高，但最大回撤有50%，根本扛不住。 對行業(yè)來說，這樣的開源平臺能推動量化投資的標準化?，F(xiàn)在不同機構(gòu)對因子的定義、回測的參數(shù)都不一樣，導致很多研究結(jié)果沒法對比。FactorHub提供了一套統(tǒng)一的計算框架，研究者可以在同一個基準上比較不同因子的效果，這對整個領(lǐng)域的發(fā)展是好事。 結(jié)語量化因子投資的故事，本質(zhì)上是人類用理性對抗市場不確定性的過程。從馬科維茨在黑板上推導公式，到現(xiàn)在普通人在電腦上用FactorHub回測因子，這個過程里，技術(shù)在變，但核心沒變——用數(shù)據(jù)說話，用邏輯驗證。 FactorHub的價值，不在于它多復雜、多先進，而在于它把專業(yè)的量化分析變得”能用、好用、用得起”。就像計算器的發(fā)明沒有讓數(shù)學消失，反而讓更多人能用上數(shù)學一樣，這類工具也不會讓投資變得機械，而是會讓更多人能享受量化思維的紅利。 如果你對量化投資感興趣，不妨試試FactorHub。也許你會發(fā)現(xiàn)，那些看起來高深的因子分析，其實沒那么難；而更重要的是，你可能會從此養(yǎng)成”先回測、再決策”的習慣——這大概是每個投資者最該有的素養(yǎng)。 該文觀點僅代表作者本人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務 |
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