多策略量化基金？
我去年做过一个简单的多因子测试，不过策略的类型属于基本面类。我把成分股挑选出来，构成一个指数，然后测度各个策略对指数的收益贡献情况，以及最优的参数组合状况。我的数据样本区间是2013年1月1日至2016年9月15日，一共410个交易日的收盘价。 这里需要说明的是，我这里的多因子策略实际上只含有一个变量，即对成份股的筛选。因为如果同时考虑多个因素的话，那么最终的结果其实是一个优化的问题，很难得到解析解。所以，在这里我就没有引入其它的策略变量（比如仓位）。 由于本策略是基于基本面指标构建的策略，因而不需要进行实时的信号输出和头寸调整，所以就可以不必实时调仓，从而减少了手续费，降低了成本。同时因为是基于基本面指标的策略，所以在策略的参数空间里寻找最优点时需要遍历整个参数空间，过程相当繁琐。
经过反复试错、优化，最后得到的策略参数为：f1=0.78 f2=-0.21 f3=0.45。其中，f1代表选股策略，它使得选股策略的因子得分尽量高；而f2和f3则分别代表了估值和流动性的策略，它们使得策略的因子的得分尽可能的低。 当按照上面的参数组合进行回测时，该策略的绝对收益率为43%，年化收益率达到21%，最大回撤-15%，最大连续亏损天数仅6天，表现较好。 如果结合成本来看的话，这个策略的表现就更好了。策略的年化换手率只有36%，平均单笔交易成本仅为千分之五，低于市场上绝大多数的主动管理产品。更重要的是，当把投资的成本分摊到每一天的时候，发现每天只需要多付出大约0.07%的资金成本，就能够获得这样的超额收益，性价比超高。