请务必阅读正文之后的免责条款部分全球视野本土智慧金融工程研究Page1证券研究报告—深度报告金融工程[Table_Title]多因子系列研究报告之三数量化投资2013年04月22日[Table_BaseInfo]相关研究报告：《寻找？“未起飞”的成长股—欧奈尔选股法则》——2013-04-10《交易性数据挖掘系列报告：市场情绪指标量化之一：协同性指标》——2013-03-21《多因子系列研究报告之二：降维与模型的搭建》——2013-03-18《国信GARP选股系列2012年回顾：GARP选股：2012年超额收益9.59%，2013开年强势不改》——2013-02-21《金融工程专题研究：限售股解禁事件驱动策略研究》——2013-02-19联系人：陈志岗电话：0755-82136165E-MAIL：chenzgang@guosen.com.cn证券分析师：林晓明电话：021-60875168E-MAIL：linxiaom@guosen.com.cn证券投资咨询执业资格证书编码：S0980512020001独立性声明：作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。专题报告多因子模型选股评价本文主要通过两个方面对多因子模型进行评价：1、模型预测评价对多因子选股模型评价的核心体现在对模型预期收益率的评价，在本文中主要讨论了对因子收益率进行预测的两种方法，分别为：历史收益率均值预测法；区间最小二乘预测法。在具体进行评价时，我们采用了两种评价方式：一种是纵向评价，即对比多因子选股模型与单因子选股模型的IC、IR，这样可以反映出多因子选股模型是否能够比较好的利用各单个因子的信息。另一种是横向评价，即我们评价历史收益率均值预测法选股模型与区间最小二乘预测法选股模型谁优谁劣。实证结果表明：从纵向评价来看，2008年至2013（1月）区间，历史收益率均值预测法与区间最小二乘预测法在绝大多数时间都要大幅优于单个因子，即我们认为多因子模型能够比较有效的结合各单个因子的信息。从横向评价来看，2008年至2013（1月）区间，历史收益率均值预测法与区间最小二乘预测法之间没有十分显著的差异。2、选股绩效评价我们对全A非ST的样本空间，2007年12月28日至2013年3月31日时间段进行了历史回测，整体而言投资组合相对平稳，回测区间投资组合收益率为-20.53%，而同期沪深300指数收益率为-53.26%，投资组合年化超额收益10.64%，日胜率为57.71%，月胜率为74.19%，年胜率100%，超额收益最大回撤发生在2008年，幅度为6.62%，年化跟踪误差在5%左右，而信息比率IR除20...
