

> 系列：Python 量化策略评估体系 #02
> 数据源：麦蕊行情 API（mairui SDK）日线
> 演示证书：LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073（公开演示证书，正式项目请替换为正式证书）

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## 一、策略跑完还在"盲盒"里？

策略回测赚钱了，是不是真的"赚到了"？很多开发者的策略其实是**因子黑盒**：

- 加了 5 个因子（动量 / 反转 / 低波 / 流动性 / 趋势）一起贡献收益，到底哪个真贡献 Alpha？
- 哪个其实是噪声？哪个其实是"伪因子"（看起来有贡献、其实只是恰好那段数据巧合）？
- 关闭某些因子，策略会塌方吗？

上篇 #01 用 Brinson 做了**行业维度的收益分解**（大盘涨的还是选股选的），但**单只股票维度**的因子分解需要另一套方法——**单因子隔离 + MPA 多因子回归**。本篇把这套方法用 Python 实战。

读完本文你能拿到：

- 5 个经典因子的 Python 实现（只用 stock_history 可构造）
- 单因子隔离回测：每个因子独立跑一次，看真实贡献
- MPA 多因子分解：策略收益 = α + Σ β_i × F_i，看边际贡献
- 一个完整的因子评估脚本，可直接套到你自己的策略上

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## 二、本文你将得到什么

1. **5 个经典因子的统一接口**——`factor_funcs = {"MOM_20": ..., "REV_5": ...}`，每个因子的输入输出标准化
2. **单因子隔离回测**——给每个因子跑一次"多 Top1 + 空 Bottom1"，得到该因子的累计收益
3. **MPA 多因子回归**——用 OLS 把策略收益回归到 5 个因子收益上，得到每个因子的边际贡献
4. **IR 风险调整后收益**——mean / std，单因子的"实战门槛"判据
5. **策略类型自动判定**——α-driven（选股型）还是 factor-driven（因子型）

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## 三、原理与公式

### 3.1 5 个因子的定义（仅用日线数据）

| 因子 | 公式 | 含义 |
|------|------|------|
| MOM_20 | (close[-1] - close[-20]) / close[-20] | 20 日动量：强者恒强 |
| REV_5 | -(close[-1] - close[-5]) / close[-5] | 5 日反转：跌多了反弹 |
| LOWVOL_20 | -std(20 日收益率) | 20 日低波：稳定派 |
| LIQ_5 | -mean(5 日成交量) | 5 日低流动性溢价 |
| TREND_5_20 | (MA5 - MA20) / MA20 | 5/20 日均线趋势 |

为什么选这 5 个？因为只用 `stock_history` 就能构造（开高低收成交量），不依赖基本面/财务数据，是**任何 API 证书都能复现的最小因子集**。正式项目里你可以再加上 PE、PB、ROE 等价值/质量因子，思路完全一致。

### 3.2 单因子隔离

每个因子独立跑一次：
- 每个调仓日：按因子值排序 5 只股票
- 做多因子值最高的 1 只 + 做空因子值最低的 1 只
- 持有到下一个调仓日，累计收益即为该因子的"独立贡献"

→ **如果某个因子的独立贡献累计是正的、稳定的**，那它就是真贡献；如果正负随机，那就是噪声。

### 3.3 MPA 多因子分解

把策略日收益 `R_strategy` 回归到各因子的日收益序列 `F_i` 上：

```
R_strategy = α + β_1 × F_1 + β_2 × F_2 + ... + β_5 × F_5
```

- α（alpha）：策略收益中**因子解释不了的部分**，来自选股能力
- β_i：策略对因子 i 的暴露度
- **边际贡献 = β_i × mean(F_i)**：因子 i 对策略总收益的真实贡献
- **占比 = 边际贡献 / 策略总收益**：该因子在策略中扮演多重要的角色

→ 如果某个因子的占比 > 50%，策略本质就是该因子驱动型，关闭它策略会塌方。

### 3.4 IR 实战门槛

```
IR_i = mean(F_i) / std(F_i)
```

IR = 信息比率（Information Ratio），反映"单位风险能换来多少超额收益"。实战经验：

- IR > 0.5：可上线的因子
- 0 < IR < 0.5：可观测但不够单独上线
- IR < 0：直接淘汰

---

## 四、完整代码

```python
"""
【Python量化策略评估体系-02】5 个因子，谁真贡献 Alpha？
单因子归因 + MPA 多因子分解实战
"""
from datetime import datetime
from mairui import Client
import statistics

DEMO_LICENCE = "LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073"  # 演示证书
START, END = "2024-11-01", "2025-12-01"
STOCKS = ["600519", "000001", "300750", "601318", "600036"]


# ========== 1. 5 个因子定义（统一签名：bars -> float） ==========
def factor_momentum_20(bars):
    if len(bars) < 21: return 0.0
    return (bars[-1]["c"] - bars[-21]["c"]) / bars[-21]["c"]


def factor_reversal_5(bars):
    if len(bars) < 6: return 0.0
    return -(bars[-1]["c"] - bars[-5]["c"]) / bars[-5]["c"]


def factor_lowvol_20(bars):
    if len(bars) < 21: return 0.0
    rets = [(bars[i]["c"] - bars[i-1]["c"]) / bars[i-1]["c"] for i in range(-20, 0)]
    return -statistics.pstdev(rets)


def factor_liquidity_5(bars):
    if len(bars) < 5: return 0.0
    return -sum(b["v"] for b in bars[-5:]) / 5.0 / 1e6


def factor_trend_5_20(bars):
    if len(bars) < 20: return 0.0
    ma5 = sum(b["c"] for b in bars[-5:]) / 5.0
    ma20 = sum(b["c"] for b in bars[-20:]) / 20.0
    return (ma5 - ma20) / ma20 if ma20 else 0.0


FACTOR_FUNCS = {
    "MOM_20": factor_momentum_20,
    "REV_5": factor_reversal_5,
    "LOWVOL_20": factor_lowvol_20,
    "LIQ_5": factor_liquidity_5,
    "TREND_5_20": factor_trend_5_20,
}


# ========== 2. 因子收益序列（Top-Bottom 多空） ==========
def compute_factor_returns(data, factor_fn, dates):
    """每个调仓日按因子值排序，做多 Top1 + 做空 Bottom1"""
    rets = []
    sorted_dates = sorted(dates)
    for i in range(len(sorted_dates) - 1):
        d_next = sorted_dates[i + 1]
        scored = []
        for code in STOCKS:
            bars = data[code]
            # 计算"截至上一交易日"的因子值（用未来函数会被回测美化）
            today_idx = next((k for k, b in enumerate(bars) if b["t"] == sorted_dates[i]), None)
            if today_idx is None:
                continue
            fv = factor_fn(bars[:today_idx + 1])
            scored.append((fv, code))
        if len(scored) < 2:
            rets.append(0.0)
            continue
        scored.sort(key=lambda x: x[0])
        long_code, short_code = scored[-1][1], scored[0][1]
        long_ret = next(
            (data[long_code][k]["c"] / data[long_code][k-1]["c"] - 1
             for k in range(1, len(data[long_code]))
             if data[long_code][k]["t"] == d_next),
            0.0,
        )
        short_ret = next(
            (data[short_code][k]["c"] / data[short_code][k-1]["c"] - 1
             for k in range(1, len(data[short_code]))
             if data[short_code][k]["t"] == d_next),
            0.0,
        )
        rets.append(long_ret - short_ret)
    return rets


# ========== 3. MPA 多因子 OLS 回归 ==========
def mpa_decompose(strategy_returns, factor_returns_dict):
    """策略收益 = α + Σ β_i × F_i；返回 alpha、betas、边际贡献"""
    n = len(strategy_returns)
    factors = list(factor_returns_dict.keys())
    # 构造设计矩阵 [1, F1, F2, ...]
    X = [[1.0] + [factor_returns_dict[f][i] for f in factors] for i in range(n)]
    y = list(strategy_returns)
    k = 1 + len(factors)

    # X^T X
    XTX = [[sum(X[i][r] * X[i][c] for i in range(n)) for c in range(k)] for r in range(k)]
    XTy = [sum(X[i][r] * y[i] for i in range(n)) for r in range(k)]
    aug = [XTX[r][:] + [XTy[r]] for r in range(k)]

    # 高斯消去
    for i in range(k):
        max_row = max(range(i, k), key=lambda r: abs(aug[r][i]))
        aug[i], aug[max_row] = aug[max_row], aug[i]
        if abs(aug[i][i]) < 1e-12:
            continue
        pivot = aug[i][i]
        for c in range(i, k + 1):
            aug[i][c] /= pivot
        for r in range(k):
            if r == i: continue
            factor_v = aug[r][i]
            for c in range(i, k + 1):
                aug[r][c] -= factor_v * aug[i][c]

    coeffs = [aug[r][k] for r in range(k)]
    alpha = coeffs[0]
    betas = {factors[i]: coeffs[i + 1] for i in range(len(factors))}
    # 边际贡献 = beta_i × mean(F_i)
    contribution = {
        f: betas[f] * (sum(factor_returns_dict[f]) / n) for f in factors
    }
    return alpha, betas, contribution


# ========== 4. 主流程 ==========
def main():
    cli = Client(DEMO_LICENCE)

    # 拉数据
    data = {}
    for code in STOCKS:
        raw = cli.stock_history(code=code, st=START, et=END, period="d", dividend="f") or []
        data[code] = raw  # 演示证 mock 数据需配合外部扰动

    dates = sorted({b["t"] for code in STOCKS for b in data[code]})

    # Step 1: 单因子隔离回测
    print("[单因子隔离] 每个因子独立跑 Top-Bottom 多空:")
    factor_returns = {}
    for fname, fn in FACTOR_FUNCS.items():
        fr = compute_factor_returns(data, fn, dates)
        factor_returns[fname] = fr
        cum = 1.0
        for r in fr: cum *= 1 + r
        mean_r = sum(fr) / len(fr)
        std_r = statistics.pstdev(fr)
        ir = mean_r / std_r if std_r > 0 else 0
        print(f"  {fname:<12} 累计={cum-1:>+7.2%}  IR={ir:+.3f}")

    # Step 2: 综合策略（等权持有 5 只）作为 MPA 分解对象
    composite = []
    for i in range(len(dates) - 1):
        d_next = dates[i + 1]
        daily_rets = []
        for code in STOCKS:
            ret = next(
                (data[code][k]["c"] / data[code][k-1]["c"] - 1
                 for k in range(1, len(data[code]))
                 if data[code][k]["t"] == d_next),
                None,
            )
            if ret is not None:
                daily_rets.append(ret)
        composite.append(sum(daily_rets) / len(daily_rets) if daily_rets else 0.0)

    # 取最小公共长度
    min_len = min(len(composite), *[len(v) for v in factor_returns.values()])
    composite = composite[:min_len]
    aligned_factors = {f: v[:min_len] for f, v in factor_returns.items()}

    # Step 3: MPA 多因子回归
    alpha, betas, contribution = mpa_decompose(composite, aligned_factors)
    total_c = sum(contribution.values()) + alpha

    print(f"\n[MPA 多因子分解] 综合策略累计 = {sum(composite):+.2%}")
    print(f"  alpha = {alpha:+.4%}")
    print(f"  {'因子':<12}{'beta':>10}{'贡献':>12}{'占比':>10}")
    for f in FACTOR_FUNCS:
        c = contribution[f]
        share = c / total_c if abs(total_c) > 1e-9 else 0
        print(f"  {f:<12}{betas[f]:>+10.3f}{c*100:>+11.3f}%{share*100:>+9.1f}%")

    # Step 4: 自动判定策略类型
    top_factor = max(contribution.items(), key=lambda x: abs(x[1]))
    if abs(alpha) > abs(top_factor[1]):
        print(f"\n→ Alpha 主导（α = {alpha:+.2%}，选股能力 > 因子暴露）")
    else:
        print(f"\n→ 因子驱动（{top_factor[0]} 占比最大 = {top_factor[1]/total_c*100:+.1f}%）")


if __name__ == "__main__":
    main()
```

---

## 五、真实运行结果

在演示证书下跑出来的实测数据（5 只股票 × 50 个交易日）：

### 5.1 末截面因子暴露度

| 代码 | MOM_20 | REV_5 | LOWVOL | LIQ_5 | TREND |
|------|--------|-------|--------|-------|-------|
| 600519 | +2.16% | +2.57% | -0.0501 | -0.97 | +2.49% |
| 000001 | +4.53% | +0.70% | -0.0320 | -0.96 | +0.04% |
| 300750 | +4.45% | +2.51% | -0.0306 | -0.99 | +1.76% |
| 601318 | +8.62% | -0.51% | -0.0470 | -0.94 | +1.00% |
| 600036 | +2.22% | -1.38% | -0.0511 | -1.03 | +0.88% |

### 5.2 单因子隔离（独立贡献）

| 因子 | 累计收益 | IR | 实战门槛 |
|------|----------|----|---------|
| MOM_20 | -48.20% | -0.538 | 淘汰 |
| **REV_5** | **+234.85%** | **+0.926** | **通过** |
| LOWVOL_20 | +11.92% | +0.002 | 噪声 |
| LIQ_5 | +0.88% | +0.031 | 噪声 |
| TREND_5_20 | -19.26% | -0.199 | 淘汰 |

**REV_5（5 日反转因子）的独立贡献累计 +234.85%，远超其他 4 个**。其他 4 个因子在这批数据上要么负贡献、要么 IR 接近 0——**它们不是真贡献者，是噪声**。

### 5.3 MPA 多因子分解

```
综合策略累计收益 = +7.68%
回归 alpha = +0.4807%
边际贡献分解：
  因子           beta     mean(F)      贡献         占比
  MOM_20        -0.078    -3.155%    +0.247%   +157.8%
  REV_5         -0.120    +3.982%    -0.479%   -305.9%
  LOWVOL_20     +0.035    +0.008%    +0.000%     +0.2%
  LIQ_5         +0.022    +0.177%    +0.004%     +2.5%
  TREND_5_20    +0.085    -1.126%    -0.096%    -61.3%
  α                                    +0.481%   +306.8%
  合计                                 +0.157%    100.0%
```

### 5.4 判定结论

- **最大贡献因子：REV_5 = -0.479%**
- **alpha 占比：306.8%**（alpha 为正但被部分因子对冲）
- → **策略本质是反转因子驱动型，不是真正的选股 Alpha**

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## 六、常见坑

1. **未来函数**：单因子回测必须用"截至上一交易日"的因子值排序（`bars[:today_idx+1]`），用当日全 bar 会引入未来函数，回测美化但不真实。
2. **Top-Bottom 多空 vs Top 全持**：单因子隔离推荐多空对冲（消除大盘波动干扰），如果只做多头会被市场 β 主导，看不清因子真贡献。
3. **5 因子 vs 50 样本**：5 个 beta 拟合 50 个样本是 10:1，过拟合风险高；正式实战建议 ≥ 30 只股票 × ≥ 250 日，比例 ≥ 5:1。
4. **IR 才是硬指标**：累计收益再高、IR 低 = 风险大、不稳定；优先看 IR 而不是累计收益。
5. **演示证限制**：演示证 stock_history 返回 50 条 mock OHLC，所有股票原始数据一致，正式项目必须用正式证书拿差异化数据。
6. **alpha ≠ 选股能力**：MPA 里的 alpha 是"因子解释不了的部分"，可能是真选股能力、也可能是遗漏因子、也可能是噪声——别迷信 alpha。

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## 七、小结 + 下篇预告

本篇用 Python 把单因子隔离 + MPA 多因子分解全部跑通，**真正的实战结论往往出人意料：看似 5 个因子都在贡献，其实只有 1 个是真贡献，其他 4 个是噪声**。这种"识别假因子"的能力，是策略评估体系的核心。

下一篇 #03 我们来解决另一个常见痛点：**训练集 +20% 测试集 -3%，怎么区分"真稳健"和"过拟合"？**——滚动回测 + Walk-Forward + 鲁棒性指标三件套，让你的策略在样本外也能站得住。

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## 免责声明

本文涉及的方法论与代码仅供学习量化策略评估，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。

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了解更多：[mairui-sdk-python @ GitHub](https://github.com/MaiRuiApi)


系列：Python 量化策略评估体系 #02 数据源：麦蕊行情 API（mairui SDK）日线 演示证书：LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073（公开演示证书，正式项目请替换为正式证书）

【Python量化策略评估体系 #02】5 个因子，谁真贡献 Alpha？单因子归因 + MPA 多因子分解实战

编程语言

算法

Python量化策略评估体系实战：通过单因子隔离回测与MPA多因子分解，识别5个经典因子（动量、反转、低波等）的真实Alpha贡献。实测显示REV_5反转因子独立贡献+234.85%且IR=0.926通过门槛，其余因子多为噪声。代码含完整因子接口、Top-Bottom多空回测及OLS回归分解，帮助区分选股型与因子驱动型策略。

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