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来自：兴业证券经济与金融研究院

作者：郑兆磊、占康萍

主要数据源：数库

前言

近年来，基本面相关因子出现明显回撤。2021年末以来质量和成长因子呈震荡下行走势。与此形成鲜明对比的是，小市值、低波等交易类风格崛起，在此区间获得了明显的超额收益。

伴随着基本面因子失效，量价类因子关注度迅速提升，高频、机器学习逐渐成为量化投资中的热门词汇。通过分年度筛选含有“机器学习”字样的基金公告数目，可以看出从2019年的0个快速上升到了2023年的545个。

图片来自：兴业证券经济与金融研究院

然而，交易类策略往往会大幅增加策略的换手率，同时此类策略的广泛应用也促使交易类Alpha快速衰减。基本面相关因子由于高策略容量、低换手率仍受到广泛关注，这也衍生出一个颇受关注的研究方向，即基本面Alpha信息源的优化——另类数据的研究。通过引入另类的数据源，挖掘出相对有效且不容易衰减的Alpha，也是适应当前市场环境的一个可选方案。