行业的重新分类及行业轮动策略( 八 )_来源：XYQUANT行业轮动在权益投资中被

本文最终将分别构建定期择时和不定期择时两种模型（实际上定期择时是不定期择时的一个抽样），而由于各类数据的更新频率和更新时间不同，我们需要将所有因子统一到同一频率中，而统一到同一频率有以下两种方式：

统一成低频数据：将所有因子都统一变成低频因子，例如尽管我们有日频的Shibor利率，我们依然可以用每个月最后一日或者本月所有日的平均值作为该月度Shibor因子。

统一成高频数据：将所有的因子统一成高频因子，即我们尽管无法获得日频的宏观经济数据，但我们可以通过一些手段将其映射到高频时间点上，如根据信息获得时间，将两次因子更新时间之前填充为前一次更新所得数据的方式获得高频数据便是较为直观方便的一种形式。

传统的统一频率方法以第一种为主，这种方法优点是数据整齐，便于在低频基础上实现对资产长期收益的预测，且调仓频率固定，从而可以有效控制换手率。但同时其缺点也非常明显：首先由于宏观经济数据更新并不总是及时且各类指标延迟更新的时间长度未必一致，从而很难做到将各个因子在时间维度上很好地对齐；其次此时信号很难做到及时性，如新的数据发布后，如果没到我们调仓的低频时点，其信息就无法准确及时的反映到模型中去，鉴于此我们将所有因子统一成高频因子（本文调整到日频），因子两次更新期间的数据用前一次数据填充。