选股因子系列研究（二十）：基于条件期望的因子择时框架｜海通证券2017

报告摘要

2017年以来传统多因子组合出现大幅回撤，因子择时需求上升。本报告提出基于条件期望的因子择时框架，通过引入外生变量动态调整因子权重，提升组合表现。核心亮点：1）构建单条件变量因子择时模型，发现波动率、涨跌幅等指标具有择时效果；2）引入AIC信息准则筛选多条件变量，构建更稳健的择时模型；3）2017年因子择时TOP100组合收益约1%，而原始模型同期收益为-19.6%。适合量化研究员、金融工程分析师、投资经理、因子投资者及金融科技从业者阅读。

📋 核心要点(部分)

1. 因子择时模型
2. 单条件因子择时模型
3. 条件变量选择与模型回测设定
4. 最大化复合因子IC+6因子模型+24月
5. 最大化复合因子IC+8因子模型+24月
6. AIC筛选下的多条件指标因子择时模型
7. 条件变量的筛选——AIC信息准则
8. AIC多条件变量因子择时模型回测设臵
9. 模型回测结果
10. 总结
11. 风险提示