传统量化投资面临因子挖掘瓶颈，基本面量化成为新方向 [page::3][page::4]

• 海外对冲基金基于主观判断与量化结合的基本面量化投资模式值得借鉴。

- 量化投资追求风险调整收益，主观投资追求高收益，二者结合具备优势。

Black-Litterman模型理论及计算框架 [page::6][page::7][page::8]

• B-L模型基于贝叶斯框架，将市场均衡先验收益率与投资者主观观点加权融合，生成后验收益率。

- 核心输入包括先验权重（市值权重或风险平价权重）、主观观点（观点系数P、观点收益Q、不确定性Ω）、标量调整参数τ。

多因子选股实证研究及因子表现 [page::9][page::10]

| 因子 | Rank IC | IR |
|--------|---------|------|
| 波动 | 5.36% | 1.27 |
| 换手 | 7.87% | 1.76 |
| 质量 | 2.63% | 0.69 |
| 价值 | 5.74% | 1.49 |
| 成长 | 0.82% | 0.32 |
| 动量 | 6.26% | 1.42 |

• 六因子等权配置在2009-2019年表现出稳定正收益，年化收益22.61%，夏普比1.96。

先验权重选取及效果对比 [page::11][page::12]

• 对比等权与风险平价确定先验权重，风险平价权重方案略微提升收益与夏普，但差异不大。

主观观点设定对模型表现影响显著 [page::12][page::13]

• 采用未来因子IC作为主观观点时，模型表现大幅提升，年化收益率高达63.8%，夏普比5.21。

因子动量观点构建与应用 [page::13][page::14][page::15]

• 动量观点基于12个月滑动因子IC均值构建，加入B-L模型效果较等权因子提升夏普比至2.17，年化收益上升至25.49%。

- 针对因子权重添加正负4%上下限约束，减少极端权重导致的波动。

因子估值观点构建与应用 [page::15][page::16]

• 估值观点基于因子多头bp值与历史均值偏离情况，赋予信号，结合约束后的B-L模型也优于等权组合，夏普比提升至1.99，年化收益23.13%。

动量与估值观点结合提升模型稳定性和表现 [page::17]

• 联合动量+估值观点后的B-L模型夏普比提升至2.23，年化收益26.32%，分年度表现更为稳定，未出现明显跑输年份。

融合个人主观观点效果进一步提升 [page::18][page::19]

• 依据“去杠杆”市场阶段对质量、成长、价值因子的判断，加入对应主观观点。

- 结果显示，模型年化收益提升至26.80%，夏普比提高至2.28，波动率有所下降，可有效优化组合表现。

不同市场范围内的实证一致性 [page::19][page::20][page::21]

• 在全A、沪深300成分股内重复实证，B-L模型均优于等权组合，表现出“部分年度轻微跑输、部分年度大幅跑赢”特征。

结论与风险提示 [page::21][page::22]

• B-L模型作为融合主观观点与量化信号的有效工具，提升了多因子选股的风险调整收益。

- 投资者应关注模型历史数据的局限及市场、政策变化风险，谨慎应用本报告结果。

方正证券研究所——《主观观点如何融入量化因子模型？》研究报告详尽分析

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一、元数据与总体概览

• 报告标题：《主观观点如何融入量化因子模型？》

- 作者及机构： 方正证券研究所，金融工程研究团队，分析师严佳炜执业证书编号：S1220519090003

• 发布时间： 2020年4月18日

- 研究主题： 探讨如何将主观投资观点有效融入多因子量化投资模型，重点使用Black-Litterman（B-L）模型做资产配置与因子权重优化，旨在突破传统量化Alpha因子挖掘瓶颈，实现主观与量化的优势融合，提升投资组合表现。

• 核心论点与目标： 传统Alpha因子已近饱和，纯量化模型提升空间有限。结合主观判断的基本面量化，尤其借助B-L模型，实现主观观点在量化框架下的科学纳入与权衡，显著增强组合夏普率和收益表现。[page::0], [page::3], [page::21]

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二、章节深度解读

1. 基本面量化：科学与艺术的结合

1.1 传统量化投资的瓶颈和新方向

• 重点： Alpha因子挖掘进入瓶颈期，由于因子数量庞大且多被挖掘，市场竞争激烈，投资者结构变化提升市场有效度，单纯依赖量化模型难以获得超额收益。

- 逻辑： 量化投资追求科学、固定规则和风险收益均衡，避免人性缺陷；主观投资依赖基金经理的判断和情绪，追求高收益但伴随较高波动。融合二者可能平衡波动性和收益。

• 图表1 对比“量化投资”与“主观投资”特征，说明两者在投资理念与策略上的本质差异。[page::3]

1.2 基本面量化的运行框架

• 海外经验：晨星数据显示公募超额收益65%来自市场因子暴露，35%来自个股选择，显示主观判断贡献显著（图表2）。

- 美银美林调查显示大部分机构均结合量化与基本面主观判断（图表3）。

• 基本面量化流程清晰：观点产生—观点确认—观点审议—组合构建，不断循环迭代（图表4）。

- 提出问题： 如何在多因子模型中有效融入和量化投资经理的主观观点，成为提升Alpha的重要路径。[page::4], [page::5]

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2. Black-Litterman（B-L）模型——因子投资高自由度框架

2.1 理论基础：均值方差模型

• 介绍均值方差模型的数学结构及优化目标，强调该模型理论上是最大化夏普比率的最优解，但未来资产收益率预期（μ）的准确预测是最大难题，导致其实际应用受限。[page::6]

2.2 B-L模型的创新与计算机制

• B-L模型通过贝叶斯估计框架，将市场均衡收益率（先验）和投资者主观观点融合，兼顾先验和观点权重，以形成更合理的预期收益（后验）。

- 详细介绍模型中各矩阵与参数：
- 先验收益率μ₀反推自市场权重w和协方差Σ；
- 主观观点通过矩阵P（观点系数）、Q（观点值）、Ω（观点不确定性）表示；
- 观点不确定性Ω用刻度因子法调整，体现观点的置信度；
- 后验预期收益和协方差分别按贝叶斯公式计算；
- 最优化权重基于后验预期收益与协方差构建。

• 图表5展示计算流程图，直观阐释了模型框架与数学逻辑。[page::7], [page::8]

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3. 实证研究：多因子选股案例

3.1 基础因子定义与回测设定

• 选定六大常用因子（波动、换手、质量、价值、成长、动量），定义和处理方式详述，数据区间2007-2019年。

- 回测参数包括月度调仓、五组分组加权、交易成本明细。

• 图表6回测揭示各因子表现差异，换手因子表现最佳，成长因子最弱，动量因子IC值较高但稳定性一般。

- 等权合成因子组合表现较为稳健，IC和夏普明显优于单因子（图表7、8）。[page::9], [page::10]

3.2 先验收益率设定及影响

• 比较等权重和风险平价两种先验权重方案，风险平价通过平衡各资产风险贡献求解资产权重（详述风险平价模型的数学推导过程）。

- 回测结果显示风险平价权重下组合表现略优于等权，年化收益提升约0.5%，夏普率小幅提升（图表9、10）。

• 但整体提升有限，提示先验权重重要但非核心驱动力。[page::10], [page::11], [page::12]

3.3 主观观点设定及实证分析

3.3.1 当主观观点完美时的理想表现

• 用未来一期因子IC作为主观观点，假设观点完全正确，组合表现显著提升，年化收益达到63.8%，夏普比一举攀升至5.21，远超基准等权模型（图表11、12），说明观点准确性至关重要。[page::12], [page::13]

3.3.2 动量主观观点的表现

• 采用过去12个月因子的IC均值作为动量观点，最初无约束情况下因子权重波动大，夏普率略低于等权，年化收益相近（图表13、14）。

- 施加权重约束（±4%）后，组合波动降低，夏普率从1.96升至2.17，年化收益提升到25.49%，表现优于等权（图表15~17）。

• 年度分解显示，绝大多数年份都跑赢等权组合（图表18）。[page::13], [page::14], [page::15]

3.3.3 估值主观观点

• 估值观点基于因子多头组过去18个月bp偏离平均的标准差构造，体现对过高估值因子的看空预期。

- 同样约束因子权重，实证发现估值观点有效但略逊于动量观点，夏普比略增，多空收益稳步提升（图表19~21）。

• 年度表现波动小，部分年份明显跑赢基础模型。[page::15], [page::16]

3.3.4 观点结合与综合优势

• 将动量与估值观点同时输入B-L模型，利用模型灵活性融合观点，年化收益26.32%，夏普率2.23，波动率下降，综合表现较单一观点更均衡（图表22~24）。

- 组合保持稳定性且无明显年份跑输，部分年份超额收益突出。[page::16], [page::17]

3.3.5 加入投资者个人主观观点

• 根据市场宏观周期（2016~2018“去杠杆”、2019杠杆缓解），加入对质量、成长、价值因子的个人偏好观点，对预测矩阵Q赋予正负强烈信号。

- 个人观点不确定性矩阵采用因子IC协方差矩阵替代。

• 个人观点有效地调整因子权重，与实际市场预期和表现相符（图表25、26）。

- 加入个人观点后，组合年化收益提升至26.8%，夏普比升至2.28，波动略有下降（图表27~29）。

• 分年度统计显示该方法在多数年份表现胜出，2016年质量成长逆势表现尤为突出。[page::17], [page::18], [page::19]

3.3.6 其他范围内的测算

• B-L模型的有效性在全A股市场和沪深300指数成分股均得以验证，呈现类似“部分年份轻微跑输、部分年份显著超额”的特征（图表30~35）。

- 例如全A股范围内年化收益从25.05%提升到26.55%，夏普从2.75提升至2.83，沪深300内相对提升也明显。[page::19], [page::20], [page::21]

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4. 报告总结

• 传统量化因子日趋拥挤，基本面量化提供融合主观判断的新可能。

- B-L模型因具备整合先验与主观观点的贝叶斯架构，适合在多因子模型中实现投资者观点的科学融入。

• 先验权重采用风险平价模型能略微改善模型表现，但主观观点的有效性更为关键。

- 动量和估值视角均为有效观点，动量表现优于估值，二者结合进一步优化收益风险特征。

• 引入具备市场周期温度的投资者个人主观判断，能进一步提升组合收益并降低波动。

- 模型在中证500、沪深300及全A市场均具稳健性呈现，符合“部分年份小幅跑输、部分年份大幅跑赢”的投资特征，适合实际策略应用。[page::21]

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5. 风险提示

• 报告基于历史回测数据，并不构成具体投资建议。

- 市场结构、经济周期、政策环境变化均可能导致模型表现失效。

• 投资者应结合自身情况谨慎使用模型结果。[page::22]

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三、图表深度解读

1. 图表1（量化投资与主观投资的对比）

清晰总结了两者在投资理念与目标上的本质差异。量化强调科学、规则固定，避免人性弱点，追求风险调整后收益；主观投资强调艺术性与高收益潜能，依赖基金经理判断和情绪管理，说明二者本质区别及优势互补的必要。[page::3]

1. 图表2（晨星对公募基金超额收益的归因）

以饼状图形式具体量化超额收益的来源—65%市因子暴露，35%基金经理的个股精选。数据直接反映基本面主观判断对收益的贡献，支持结合观点的研究思路。[page::4]

1. 图表3（美银美林机构投资者调查）

条形图显示绝大多数机构投资者使用混合量化和基本面信号的投资方法，证明主观与量化结合趋势成熟且普遍，增强报告应用背景的现实意义。[page::4]

1. 图表4（基本面量化投研流程图）

流程图形象展示观点产生、确认、审议直到组合构建的过程，强调投资决策的动态迭代，明确投研流程科学性，突显主观观点融入量化的操作路线。[page::5]

1. 图表5（B-L模型计算流程）

系统展示B-L模型中各输入参数（风险厌恶系数、协方差矩阵、市场权重、观点及不确定性）通过贝叶斯方法合成后验预期收益与调整协方差，体现统计学的严谨嵌入，是理解模型机理的重要依据。[page::8]

1. 图表6（六个因子的回测表现）

表格列明因子排名IC、IR等指标，直观显示换手、动量、价值因子表现优异，成长因子表现最弱，提示多因子模型构建需注重因子交叉补充效果。[page::9]

1. 图表7、8（等权复合因子回测结果）

收益曲线稳定上行，统计显示RankIC=9.14%，ICIR=2.39，夏普1.96，年化收益22.61%，验证多因子等权配置具备一定的稳健性，成为后续对比基准。[page::10]

1. 图表9、10（先验权重不同选择的比较）

图表9显示风险平价权重与等权重曲线整体趋势类似，风险平价略优；表10数值体现风险平价年化收益提升约0.5%，夏普率轻微提升，确认先验权重选择的细节对模型有改善但非决定性影响。[page::11], [page::12]

1. 图表11、12（假设主观观点完美的仿真）

收益几乎呈指数级增长，年化收益63.8%，夏普5.21，回测数据强烈说明主观观点准确性的价值，为设计有效观点策略奠定科学基础与动力。图表对比蓝线（等权）与橙线（完美观点）差距极大。[page::12], [page::13]

1. 图表13-18（动量观点的回测及权重调整）

说明动量观点自成有效信号但无约束条件下波动较大，加权约束后性能明显提升，重回稳健区间，年化收益提升，夏普率上升，多空收益明显优于基准。权重图表显示模型动态调整因子权重，波动期高度集中风险点，约束优化使得组合更加稳定。[page::13]-[page::15]

1. 图表19-21（估值观点表现）

测算证明估值观点同样有效，夏普率和收益略低于动量观点，但组合表现稳定且年份表现良好，说明估值观点为投资策略提供价值驱动补充，非常适合与动量观点融合使用。[page::15], [page::16]

1. 图表22-24（动量+估值观点融合）

融合观点的收益曲线超越单一观点和等权，波动有所下降，多空夏普率至2.23，收益率26.32%，年度分解显示更均衡的表现，验证模型多观点整合优势。[page::17]

1. 图表25-29（加入个人主观观点的因子权重及表现）

权重布局合理响应宏观周期变化，个人观点明显调整价值、成长和质量因子权重；组合收益及夏普值超过动量+估值组合，年化收益达26.8%。分年度表现尤以2016年提升显著，表明恰当的周期主观观点增强模型对环境变化的适应能力。[page::18], [page::19]

1. 图表30-35（B-L模型在全A及沪深300内表现）

曲线和统计数值均展示B-L模型在规模更大及不同市场上的稳定性和优越性，波动小幅提升但夏普和收益明显强于等权基准，前后年度表现合乎市场波动规律，证实模型的实际适用及泛化能力。[page::19]-[page::21]

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四、估值分析

• 本报告主要采用B-L模型进行资产配置/因子配置，符合贝叶斯统计原理，融合市场均衡收益（先验）与投资者观点（主观）得到后验预期收益率。

- 关键输入包括：先验权重（等权、风险平价）、风险厌恶系数、协方差矩阵（历史协方差估计）、观点矩阵P、预期观点Q及观点不确定性Ω。

• 利用后验收益率和调整后的协方差矩阵，应用均值-方差最优化求得最终权重。

- 不同策略（仅等权，风险平价先验，动量观点，估值观点，组合观点及个人观点）表现对比突出观点选择的关键性。

• 约束最优化权重（±4%）减少极端配比风险，提升模型鲁棒性，符合实际操作需求。[page::6]-[page::8], [page::10]-[page::19]

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五、风险因素评估

• 历史数据依赖风险： 模型基于历史数据回测，历史表现不能确保未来有效。

- 市场结构与经济政策变化： 投资者结构调整、宏观经济环境和政策调控可能导致Alpha因子表现衰减，模型失效。

• 主观观点准确性限制： 主观判断存在偏差和认知风险，观点不准确会直接影响后验收益预测和组合表现。

- 协方差矩阵估算不确定性： 历史窗口有限，协方差估计误差可能传导至组合权重优化，导致组合稳定性风险。

• 波动集中过度权重风险： 非约束优化导致某些因子权重激增，提升组合波动及潜在下行风险，需加权重约束。

- 报告中敦促投资者注意模型的统计性质和市场风险，合理结合使用，动态调整并警惕模型失灵场景。[page::0], [page::22]

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六、批判性视角及细微差别

• 报告较为客观，回避夸大B-L模型万能性，明确指出历史依赖的局限性和观点准确性的关键作用。

- 先验权重调整的提升幅度有限，显示非主观观点输入是模型软肋。

• 主观观点设计多为经验法则（动量过去12月IC均值、估值BP偏差规则、周期性个人判断），真实性与有效性依赖于市场环境稳定，存在过拟合风险。

- 权重约束参数（±4%）的选取可能受主观调节，未深入对比其他约束方案，潜在影响未深入分析。

• 模型在不同时期表现存在波动，有年份表现欠佳，体现投资策略不是稳步递增，对投资者经验和资金管理是考验。

- 对未来动态调整机制和观点更新机制探讨较少，实际运行中如何及时反馈和修正观点仍有不确定性。

• 多观点组合优势显著，但观点之间的相关性和潜在冲突未深入剖析，模型在观点冲突下的运行规则未明确。[page::21], [page::22]

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七、结论性综合

本报告系统性地提出并检验了将主观观点融入量化因子模型的路径，以B-L模型为数学工具，结合海量因子和投资者的实际判断，实现科学融合。

• 传统纯量化因子挖掘已接近瓶颈，主观判断的引入为量化投资注入新的生机。

- B-L模型在先验权重和协方差估计基础上，支持灵活融合多元观点，兼顾观点的置信水平，实现动态均衡优化。

• 通过严格实证，报告展示了：

- 先验权重采用风险平价模型能小幅提升组合表现；
- 主观观点—尤其动量和估值视角—显著提升模型的预测精度和组合表现；
- 观点结合与个人周期判断进一步优化风险收益结构，保证组合更稳健；
- 该方法在主要市场范围全A、中证500、沪深300均适用且稳健。

• 图表通过一系列权重调整、收益及风险对比，直观展示了观点融入前后组合性能的明显改善，夏普率从1.96提升至2.28以上，复合收益稳健增长。

- 尽管存在历史依赖及观点准确性风险，报告依旧为中国市场基本面量化探索提供了翔实的实践方案与理论支撑。

总结而言，该报告清晰展现了“将主观投资经理经验科学融入多因子量化模型”的前沿研究路径，揭示实现量化与主观优势互补、提升Alpha产出的可能，在国内量化投资领域具有重要指导意义。[page::0]~[page::21]

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附：关键图表示例

图表1：量化投资与主观投资对比

图表2：晨星公募超额收益归因分析

图表5：B-L模型计算流程图

图表7：因子等权配置多空收益

图表15：动量主观观点带约束多空收益

图表22：动量+估值主观观点带约束多空收益

图表27：融合个人观点后的多空收益

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# 综上，方正证券本报告通过严谨的理论构建与丰富的实证分析，清楚展示了将主观观点科学融入多因子量化模型（以B-L模型为核心手段）可大幅提升因子投资表现的路径和效果，为投资经理和量化研究员在中国资本市场开辟了一条富有前景的基本面量化创新路线。[page::0-23]

报告