如何构建包含PE、PB、ROE的多因子选股初筛模型

在构建包含市盈率（PE）、市净率（PB）、净资产收益率（ROE）的多因子选股初筛模型时，需要遵循一定的步骤和逻辑。以下是一个详细的构建流程：

一、候选因子的选取

首先，确定候选因子，即PE、PB和ROE。这些因子分别代表了公司的估值、市场对其价值的认可程度以及盈利能力，是基本面分析中常用的关键指标。

二、选股因子有效性检验

在构建模型之前，需要对每个因子的选股有效性进行检验。这通常可以通过排序法来实现：

1. 数据收集：收集市场中正常交易的股票的相关因子数据。
2. 排序与分组：在模型形成期的每个月初，根据候选因子的大小对股票进行排序，并平均分为若干个组合。
3. 组合表现分析：计算这些组合的年化复合收益、相对于业绩基准的超出收益等，以评估因子的选股有效性。

三、有效但冗余因子的剔除

在检验了因子的有效性后，可能需要剔除一些虽然有效但冗余的因子。冗余因子指的是那些与其他因子高度相关，对模型贡献不大的因子。这可以通过相关性分析来实现，确保最终入选的因子具有较低的相关性，从而提高模型的多样性。

四、综合评分模型的建立

1. 因子得分计算：在模型运行期的每个月初，对市场中正常交易的个股计算每个因子的最新得分。这需要对原始数据进行标准化处理，以确保不同量纲和数量级的因子具有可比性。
2. 权重确定：根据因子的有效性检验结果和经济逻辑，为每个因子分配一个合理的权重。权重的确定是一个主观与客观相结合的过程，可以通过历史数据回测、专家打分等方法来辅助决策。
3. 综合得分计算：根据每个因子的得分和权重，计算所有因子的平均分，即综合得分。
4. 股票筛选：根据综合得分对股票进行排序，根据需要选择排名靠前的股票作为投资组合。例如，可以选择得分最高的前20%股票，或者特定数量的股票。

五、模型的评价及持续改进

1. 模型回测：通过历史数据回测来评估模型的选股效果。这包括计算投资组合的收益率、波动率、最大回撤等指标，并与市场基准进行比较。
2. 因子再评价：随着市场环境的变化，一些因子可能逐渐失效，而新的因子可能被验证有效。因此，需要定期对选用的因子进行再评价，并根据需要调整因子和权重。
3. 模型优化：在回测和因子再评价的基础上，对模型进行持续优化，以提高其选股能力和适应性。

注意事项

1. 数据质量：确保收集的数据准确无误，避免数据错误对模型结果的影响。
2. 因子选择：除了PE、PB、ROE外，还可以考虑其他有效的选股因子，以进一步提高模型的多样性。
3. 风险控制：在构建模型时，需要考虑风险控制因素，如设置合理的止损点、分散投资等。
4. 持续学习与更新：随着市场环境和投资理念的变化，需要不断学习和更新知识，以适应新的投资环境和挑战。

综上所述，构建包含PE、PB、ROE的多因子选股初筛模型需要遵循一系列严谨的步骤和逻辑。通过有效的因子检验、冗余因子剔除、综合评分模型建立以及模型评价和持续改进，可以构建一个稳健且适应性强的选股模型。