多因子系列之六：寻找财务数据中的alpha信息_来源：留富兵法报告摘要随着大量的财务

来源：留富兵法

报告摘要

随着大量的财务因子被发掘出来，能够提供增量信息的财务因子越来越少。本文使用公式化的方法，构造出大量财务因子，并利用多重检验，得到在考虑了数据挖掘的影响下，仍然显著的因子。最后，我们通过找寻因子的逻辑，找到了一些逻辑清晰，且效果显著的财务类alpha因子。

简单财务指标的构造有一定的规则。Yan和Zheng（2017）总结了过往文献中的六种常用规则例如同比增长、X/Y等6种规则。我们筛选出了三张报表中平均覆盖率大于40%的92个指标，构造了超过4000个财务因子。

公式化的构造方法容易遭到数据挖掘的质疑。这是由于测试了大量因子之后，总可以找到几个非常显著的因子。这类问题在学术上已有诸多讨论，很多论文试图去研究基金经理表现、技术趋势策略的收益等现象是由于运气还是实力。而这类研究的核心问题是传统的单变量检验在面对多个检验时失效了，导致我们找到由运气产生的现象的概率变大。因此我们需要寻找新的检验方法。

本文使用基于White's Reality Check的方法进行显著检验。通过使用该方法，我们证明了构造出来的财务因子池的确含有显著的超额收益，同时还从因子表现持续性的角度给出了验证。最后，我们筛选出了多重检验下仍然显著的364个因子。