构建基于因素的交易策略的步骤有哪些？

构建基于因素的交易策略的步骤有哪些？

交易策略的构建与工程项目的开发有许多相似之处。我们首先需要设计一个框架，这个框架要足够灵活以便于其中的组件可以很容易地被修改,但同时还要有足够的结构性使我们始终聚焦设计一个有利可图的交易策略这一最终目标。

基本框架和模块构建

构建一个交易策略的典型步骤是:

交易构思或投资策略的定义。

因素的构建。

数据的采集和处理。

因素的分析。

策略的构建。

策略的评价。

风交策略的回溯测试。

策略的执行。

接下来我们将详细地讨论每一个步骤。

交易构思或投资策略的定义

一个成功的交易策略通常起源于某个构思,而这个构思则是基于合理的经济常识、市场洞察力或是异常发现得出的。适当的背景研究有助于对前人已尝试或完成的工作有所了解。

我们根据基本的经济动机的不同来对交易构思和交易策略进行区分。交易构思侧重于短期而且往往与一个事件或错误定价有关。交易策略则更侧重于长期，而且往往是建立在与异常现立在与异常现象或某个特征有关的溢价的基础之上的。

因素的构建

因素为用于构建投资策略的模型提供了基石。在本章的前面部分我们给出因素的一般定义。在构建交易策略之后我们将把注意力从经济概念转移到符合直觉的因素构建上。在这一章中我们将提供一些因素的实例，这些因素都来源于股票的横截面特征。

数据的采集和处理交易

策略是利用准确且干净的数据来构建因素的。有很多第三方的解决方案和数据库都可以用于实现这个目的，比如Thomson MarketQA，Factset Research Systems和Compustat Xpressfeed。

因素的分析

为了评估因素的实证性质，需要运用很多统计和计量的方法对数据进行处理。这种实证研究用于了解因素的风险和回报潜力。因素的分析是构建交易策略模型的出发点。

策略的构建

模型可以给出交易策略的数学描述。在这个描述中有两个重要的问题需要考虑：选择什么样的因素以及如何将这些因素整合起来。这两个问题都需要通过交易策略背后的经济常识来解决。我们不建议仅仅通过数据对模型进行描述，因为这常常会导致模型的过度拟合从而高估模型的预测质量。

策略的评价、回溯测试和执行

最后一步包括对模型的估计结果、规范程度和预测质量的评估。这一分析包括检验模型的拟合优度（通常利用样本内数据）、预测能力（通常利用样本外数据）以及该模型的敏感性和风险特征。

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