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多因子系列报告之二十九：再论估值因子，因子重构or收益预判？
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估值因子收益在2019年出现了较大幅度和较长时间的回撤，导致很多经典的量化多因子模型表现受到影响。那如何应对估值因子的失效呢？我们尝试从两个方面寻找解决方法：一是从估值因子本身的构造入手，寻找更为合理和有效的估值因子构造方式或者改进的可能；二是对估值因子收益做预判：从估值因子失效的原因入手，寻找逻辑上合理且与估值因子收益相关性较高的外部变量，对估值因子收益做预判。
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多因子系列报告之二十九：再论估值因子，因子重构or收益预判？ 估值因子收益在2019年出现了较大幅度和较长时间的回撤，导致很多经典的量化多因子模型表现受到影响。那如何应对估值因子的失效呢？我们尝试从两个方面寻找解决方法：一是从估值因子本身的构造入手，寻找更为合理和有效的估值因子构造方式或者改进的可能；二是对估值因子收益做预判：从估值因子失效的原因入手，寻找逻辑上合理且与估值因子收益相关性较高的外部变量，对估值因子收益做预判。 ◆基于基本面估值的量化估值因子改造 从基本面的角度出发衡量一只股票的相对估值水平，常用的有横向比较和纵向比较两种方法。横向比较方法与量化多因子的因子测试方法是匹配的。而纵向比较，则并没有常用的相对应的因子可以作为参照。 ◆估值因子的有效性预判 因子估值差（Value_Spread）指标对估值因子收益具有较强的正向预测能力。包括TIPS_1Y、Bond_yield_1Y、Bond_yield_10Y在内的利率指标，与估值因子收益呈现较为显著的负向相关性。反映货币政策的M2-M1指标，也与估值因子收益具有较高的相关性。 从基本面角度看近期的估值因子失效原因：估值的持续扩张，与估值因子的持续回撒之间有着一定的联系。尤其是优质公司的估值不断抬升，导致从量化估值因子角度选取低估值个股的模型很难选到这些优质公司，或者模型最终对这些优质公司的降低配置权重，从而影响到组合表现。 【更多详情，请下载：多因子系列报告之二十九：再论估值因子，因子重构or收益预判？】
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