第 84 节 多个因子如何组合成 Alpha 因子

多因子模型中的每一个因子都代表股票某一方面的特征，数量不少的因子最终要组合成单一的 Alpha 因子，在最终合成 Alpha 因子之前，首先需要将指标合成因子。

股票的每个特征都可以用多个指标来刻画，比如动量因子，可以是 20 日的涨跌幅，也可以是 1 年的涨跌幅，哪个指标更能代表动量因子呢？这时候，往往将按照不同周期的涨跌幅计算的指标简单求和作为动量因子。当然，这些指标在合成动量因子之前都是要做标准化处理的，合成后的动量因子也要再做标准化处理。

刻画同一特征的指标在合成因子时可以简单求和，主要是因为这些指标之间往往具有很强的相关性，它们之间的区别可能就是参数不同。但是代表不同特征之间的因子在组合成 Alpha 因子时，简单求和不一定是最好的方法。

不同的因子代表不同的投资逻辑，不同的市场环境所适应的投资逻辑也有所不同，因子的预测能力也往往是有周期性的，因此根据因子的预测能力的大小赋予因子不同的权重，即 IC 加权，IC 值高的因子权重也大，从而提升 Alpha 因子的预测能力。当然，如果既看重 IC 值的大小，也看重 IC 值的波动，可以考虑根据 ICIR 来进行加权。ICIR 的计算类似基金的 IR（信息比率）公式，由 IC 的均值除以 IC 的标准差得到。

 
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