东北证券-扩散指标择时研究之二：因子化框架-201027

　　在技术分析中， 我们可以通过震荡指标（ 先行指标） 预判大盘趋势走势和反转信号，从而应用于信号择时。扩散指标（ Diffusion Indicator）便是一种震荡指标，它通常是由构成大盘指数的一揽子股票构建而成，通过计算大盘指数中处于正向趋势的成分股所占百分比来预测指数的走势。
　　在上一篇报告《扩散指标择时研究之一：基本用法》中，我们介绍了扩散指标的基本用法，并对扩散指标的若干种构建方法、加权方式、样本对参数影响等方面进行了分析。在本篇报告中，我们进一步探索构建扩散指标的底层逻辑——股票因子值。
　　扩散指标择时第一步也是最关键的一步便是对扩散指标的构建，即基于指数成份股的什么指标来判断股票是否处于多头状态。扩散指标属于动能指标，对于计算形成扩散指标的底层股票因子值来说，其选择直接影响着参数的设定和择时效果。而我们知道，不同指数包含的成分股特点不同，因此针对不同指数的扩散指标择时需要选择恰当的股票因子值。在本文的第一部分我们首先对扩散指标的定义、构建方法和择时应用步骤进行了简要综述，作为后文基于单因子扩散指标构建和回测的整体框架。
　　单因子的选择上我们采用了 MSCI CNE5 Barra 风格因子（ 10 个大类风格因子， 21 个子因子），考虑到数据披露周期的问题，剔除成长性和杠杆率风格类因子（对应 7 个子因子），共计 14 个因子指标。基于 14 个因子指标，我们对沪深 300、中证 500、创业板和中信一级行业指数进行历史回测，通过 Sharpe 比率和胜率等指标来比较不同因子的择时表现，筛选出不同指数下有利于择时的因子。
　　接着，为了探讨上篇报告及本文提供的遍历求解方法的合理性，我们尝试采用遗传算法进行了精确化求解，并对两种求解结果进行比较。最后，我们对三个关键参数（ MA,M,N）进行了敏感性分析。
　　风险提示： 宏观数据、政策变化风险，模型失效风险。