10  项目1：因子投资策略构建

11 项目背景

因子投资是现代量化投资的核心方法之一，其理论基础可以追溯到Fama-French三因子模型。该模型扩展了传统的资本资产定价模型（CAPM），引入了规模因子（SMB）和价值因子（HML），以更好地解释股票收益的横截面差异。随着研究的深入，学者们又发现了动量因子、质量因子、低波动因子等多种可以产生超额收益的特征因子。

传统的因子投资策略通常基于财务指标、市场数据或其他可观测的公司特征，构建投资组合以捕获特定因子带来的风险溢价。成功的因子投资需要深入理解因子的经济学原理、统计特性以及实际应用中的约束条件。

在本项目中，你将有机会应用量化金融的理论知识，设计并实现自己的因子投资策略，并通过严格的统计检验和回测来评估其有效性。

12 项目目标

本项目的主要目标是让你设计并实现一个基于特定因子的投资策略，该策略能够产生显著超过中国版三因子模型预期的超额收益率。具体目标包括：

  1. 因子设计：基于财务数据、市场数据或替代数据，设计一个具有经济学解释力的因子
  2. 因子测试：通过截面回归或分组测试等方法，验证因子的有效性
  3. 投资组合构建：基于因子值构建多空投资组合或多头增强型投资组合
  4. 绩效评估：评估投资组合的风险调整收益，特别是对中国版三因子模型的alpha贡献
  5. 稳健性检验：进行样本外测试、子样本测试或其他稳健性检验，验证因子效应的持续性

13 数据要求

你可以从CSMAR或者WIND数据库获取以下数据进行分析：

  1. 股票价格数据：使用中国A股历史价格数据
  2. 财务数据：季度或年度财务报表数据
  3. 宏观经济数据：如有必要，可引入相关宏观经济指标

14 项目步骤建议（仅供参考）

为了顺利完成本项目，建议你按照以下步骤进行：

  1. 文献综述（1周）
    • 阅读经典因子投资相关文献
    • 了解常见因子的经济学原理及实证效果
    • 寻找研究灵感和潜在的创新点
  2. 因子设计与初步测试（2周）
    • 明确因子构建逻辑
    • 实现数据获取与预处理
    • 因子计算与初步有效性检验
  3. 投资组合构建与回测（2周）
    • 设计投资组合构建规则
    • 实现回测框架
    • 计算绩效指标和风险特征
  4. 结果分析与总结（1周）
    • 分析实证结果
    • 进行必要的稳健性检验
    • 总结发现与结论

15 提交要求

  1. 代码与数据
    • 完整、可运行的代码（Python或R）
    • 必要的数据处理脚本
    • 详细的README文件，说明代码结构与运行方法
  2. 展示幻灯片
    • 用于项目展示的PPT（不超过15页）
    • 清晰展示项目核心内容和主要发现
    • 展示时间：2025年4月28日上课时
  3. 提交方式与截止日期：
    • 通过学习通平台提交所有文件
    • 项目代码打包为一个ZIP文件
    • 提交截止日期：2025年5月11日23:59

15.1 评分标准

项目评分将基于以下几个方面：

  • 创新性（20%）：因子设计的原创性与创新度
  • 方法论（25%）：方法应用的正确性与严谨性
  • 实证结果（25%）：策略表现及其统计显著性
  • 分析深度（20%）：对结果的解释与分析深度
  • 展示质量（10%）：展示的清晰度和专业性

16 参考资料

16.1 推荐文献

[1] Hou, Xue, and Zhang, (2020). Replicating anomalies. Review of Financial Studies, 33, 2019-2133. [2] Liu, Stambaugh, and Yuan, (2019). Size and Value in China. Journal of Financial Economics, 134, 48-69.

16.2 在线资源

[1] Kenneth French’s Data Library [2] AQR Capital Management Research