因子衰减在多因子选股中的应用研究

深入探讨了因子衰减在多因子选股模型中的应用。研究发现，大部分因子的信息系数 (IC) 衰减迅速，意味着近期 IC 值对预测未来收益率更为重要。

为利用此特性，文章提出了基于因子半衰期的动态加权方法。通过对单因子和多因子模型的分析，发现当加权参数与因子本身的半衰期相匹配时，组合表现最佳。

具体而言，文章研究了以下几种加权方法：

  1. IC 半衰期加权: 根据因子 IC 的半衰期进行指数加权，赋予近期数据更高的权重。
  2. IC_IR 半衰期加权: 类似于 IC 半衰期加权，但使用信息比率 (IC_IR) 替代 IC 进行加权。
  3. 时间序列因子值加权: 利用历史因子值构建复合因子，并通过最大化 IC_IR 确定最佳历史样本期。

实证结果表明，基于 IC 半衰期加权的多因子组合表现最佳，近十年累计超额收益高达 727%，年化超额收益为 23.52%，夏普比率为 2.08。

本研究为多因子选股模型的构建提供了新的视角，证明了因子衰减的重要性以及利用半衰期进行动态加权的有效性。