量化研究系列报告之二十四：因材施“策”：量化视角下的因子舒适区探寻与应用

主要观点： 传统多因子模型假设因子在不同股票间具有一致性和可比性，采用全市场统一排序与加权方式，忽视了个股在基本面、流动性和市场行为上的结构性差异，在行业分化、风格多变的A股市场中表现乏力。因子分域方法通过引入行业、市值等维度进行差异建模，虽一定程度上能提升有效性，但仍依赖静态、离散的人工分组，缺乏动态适应性及多特征联合建模能力。为此，本文提出“因子舒适区”概念，旨在推动因子投资范式从“为域选因子”向“为因子找域”的转变，为每个选股因子找到能够持续稳定产生超额收益的股票集合。 分析师：严佳炜执业证书号：S0010520070001邮箱：yanjw@hazq.com ⚫因子舒适区的识别框架：预测偏差度量与多特征复合模型 准确度量因子在个股层面的定价偏差是识别舒适区的核心。本文系统比较了OLS残差分析法、分位数差值法和概率分布散度法三种度量方法，发现分位数差值法综合表现最优，其对风险模型复杂度不敏感，且经行业市值中性化后仍保持稳定。在此基础上，本研究构建了多特征线性预测模型，创新性地将因变量从收益率转为因子预测偏差，并引入多类风险特征作为自变量，通过动态加权复合生成连续型“舒适度得分”，实现全市场股票在同一标准下的排序与舒适区划分。 1.《让情绪“有结构”：大模型如何挖掘研报新价值——量化研究系列报告之二十三》2025-08-12 ⚫基于舒适区识别框架的复合因子表现优异 2.《临界相变：探寻传统因子中的非线性基因——量化研究系列报告之二十二》2025-6-12 基于舒适度得分构建的舒适区复合因子在年化ICIR与多头信息比率方面有显著提升，二次复合后进一步增强了策略稳定性，具有增量价值。将该舒适区复合因子应用于中证1000指数增强策略，其年化超额收益达12.8%，信息比2.40，相对回撤-7.9%，全面优于基准策略；分年度看，舒适区增强策略在绝大多数年份中能战胜基准策略，且近五年（2020–2024）的超额收益优势突出，年度超额收益分别达到11.3%、2.4%、4.5%、3.2%和1.5%。 3.《ETF资金流透视：被动化浪潮下行业与个股的演进——量化研究系列报告之二十一》2024-12-24 4.《上市板块差异性视角下的选股策略优化与实战指南——量化研究系列报告之二十》2024-12-20 5.《破解Alpha投资困境：因子择时方案再探索——量化研究系列报告之十九》2024-9-13 ⚫风险提示 本报告基于历史个股数据进行测试，历史回测结果不代表未来收益。未来市场风格可能切换，Alpha因子可能失效，本文内容仅供参考。 6.《企业利润分配策略：短期股东回报与长期价值创造的平衡——量化研究系列报告之十八》2024-8-14 正文目录 1从因子分域到因子舒适区...................................................................................................................................................................41.1传统模型的困境：为何“一招鲜”无法“吃遍天”..........................................................................................................41.2传统因子分域研究的优势与局限............................................................................................................................................42因子定价偏差的度量方法与有效性分析.........................................................................................................................................62.1OLS残差分析法.........................................................................................................................................................................62.2因子-收益率的分位数差值法..................................................................................................................................................92.3概率分布散度法.......................................................................................................................................................................122.4不同模型参数对比分析...........................................................................................................................................................143如何融合传统分域的信息与个股特质性信息...............................................................................................................................163.1基于多特征线性框架的因子定价偏差预测模型.................................................................................................................163.2基于多特征模型的舒适区复合因子表现出色.....................................................................................................................194因子舒适区模型在指数增强策略中的应用...................................................................................................................................245总结......................................................................................................................................................................................................25风险提示：.............................................................................................................................................................................................26 图表目录 图表1动量因子在沪深300和中证1000内多空净值..................................................................................................................................4图表2反转因子在沪深300和中证1000内多空净值..................................................................................................................................4图表3大小盘、价值成长风格指数相对净值走势..........................................................................................................................................5图表4基于OLS残差的因子预测误差准确性分组结果（样本内）.......................................................................................................8图表5基于OLS残差的自相关系数测试结果................................................................................................................................................9图表6基于因子-收益率分位数差异的因子预测误差准确性分组结果（样本内）.........................................................................10图表7不同因子舒适区和非舒适区的BARRA风格暴露差异................................................................................................................11图表8基于因子-收益率分位数差异的自相关系数测试结果...................................................................................................................11图表9基于概率分布散度的因子预测误差准确性分组结果（样本内）.............................................................................................13图表10基于概率分布散度的自相关系数测试结果.....................................................................................................................................14图表11不同代理变量的准确性和稳定性结果汇总................................................................................