把「靈感」煉成「因子」：從感覺到證據的逆襲

你一定懂那種瞬間——螢幕上跳出一檔飆股，心裡直覺「它會漲」。但直覺不會每次都對。於是我們決定反過來做：把靈感拆成可驗證的「因子」，把「為什麼漲」說清楚，然後用資料驗證。

難嗎？不簡單。因為我們有工具可以把難的事做得乾淨俐落。

和一般做法，哪裡不一樣？

一般做法：先選幾個看起來厲害的指標，湊一套回測；結果好就覺得是神功，結果差就再換一套。

我們的做法：先把策略拆解，再逐一檢驗每個因子的線索：它帶來的超額報酬是多少？在什麼狀態下有效？會不會太擁擠（大家都在用）？彼此相關性高不高？

沒有 Finlab 我們得自己處理：資料下載、清洗、對齊、換股對齊、月/季頻率對接… 一個環節錯了，結果就不可信。

有了 finlab，我們可以直接用一致頻率的資料集與安全的 resample 邏輯，把時間對齊、避免偷看未來；剩下的，就是認真跟資料搏鬥。

我們的範例策略：

三個最基本、卻常被忽略「為什麼」的因子：市值、營收動能、價格動能。

• 為什麼要小市值？因為小市值在資訊修正與資金挹注時，彈性常常更大。
• 為什麼看營收加速？因為是最扎實的推力。
• 為什麼要動能？因為市場的從眾與慣性，往往延長趨勢。

from finlab import data, backtest

marketcap = data.get('etl:market_value')
revenue   = data.get('monthly_revenue:當月營收')
close     = data.get('price:收盤價')

cond_smallcap = marketcap.rank(pct=True, axis=1) < 0.3
cond_revgro   = (revenue.average(3) / revenue.average(12)).rank(pct=True, axis=1) > 0.7
cond_momentum = (close / close.shift(20)).rank(pct=True, axis=1) > 0.7

pos = cond_smallcap & cond_revgro & cond_momentum
report = backtest.sim(pos, resample='ME', upload=False)
report.display()

為什麼要用 rank？比較的是「相對位置」，而不是絕對數值。

把策略拆成可驗證的語言：特徵 & 標籤

先定義我們「到底要預測什麼」：未來一段時間的超額報酬（相對市場平均）。這是策略的真目標，而不是單看漲跌。

from finlab import data
import finlab.ml.feature as feature
import finlab.ml.label as label

features = feature.combine({
    'marketcap' : cond_smallcap,
    'revenue'   : cond_revgro,
    'momentum'  : cond_momentum
}, resample='ME')

labels = label.excess_over_mean(index=features.index, resample='ME')

為什麼用超額報酬？ 因為我們將焦點從「追隨市場」轉向「超越對手」。我們比較的不是大盤的絕對速度，而是相對於競爭者的反應速度。

因子報酬（Factor Return）：它到底有沒有賺到「解釋力」？

把每個因子的「獨立效果」抽出來，看長期累積報酬線條。線條不只代表報酬，更是「這個因子值得被相信」的證詞。

from finlab.tools.factor_analysis import calc_factor_return
from finlab.plot import plot_line

factor_return = calc_factor_return(features, labels).cumsum()
plot_line(factor_return, unit='.0%', title='因子累積報酬')

為什麼先看累積線？ 因為短期雜訊會騙人，長期線條的斜率與轉折，才能看出它是偶然還是規律。

因子集中度（Centrality）：因子擁擠嗎？

當一個因子被同時大量採用，接著因子趨向擁擠、碰到回檔風險上升。我們用主成分分析的權重，量化「共同性」。

• 數值大：近期用它選股都賺，表示擁擠；下一步要警戒回檔。
• 數值小：近期表現差，反而可能接近「冷門反擊」的起點。

from finlab.tools.factor_analysis import calc_centrality
centrality = calc_centrality(calc_factor_return(features, labels), 12)

plot_line(centrality, title='因子集中度')

為什麼要看擁擠度？ 因為市場是動態的，當所有人一起衝進同一個因子，邊際報酬就會變脆弱。

因子貢獻度 (Shapley Values)：把功勞分清楚

我們不只看「有賺」，還要知道「誰在出力」。Shapley 用公平分配的方式，拆解各因子的邊際貢獻。

from finlab.tools.factor_analysis import calc_shapley_values
shapley = calc_shapley_values(features, labels)
plot_line(centrality, title='因子貢獻度')

為什麼要拆貢獻？ 因為多因子策略容易「誰都沾一點」，但在壓力時刻，你要知道要砍誰、留誰。

IC（Information Coefficient）：預測力的體檢表

我們把分數和未來報酬做相關（可用 rank），長期 IC 穩定偏正、且不是只靠少數極端時期拉高，才叫做真正的「可預測」。

from finlab.tools.factor_analysis import calc_ic

features_ic = {
    'marketcap': -marketcap,  # 小市值用負號
    'revenue'  : revenue.average(3) / revenue.average(12),
    'momentum' : close / close.shift(20),
}
features_ic = feature.combine(features_ic, resample='ME')

ic_df = calc_ic(features_ic, labels, rank=True)
plot_line(ic_df, title='因子相關性')

為什麼要看 IC？ 因為報酬可能來自風格或偶然，但「相關性」在長期裡更難偽裝。

趨勢偵測：隨時間變化數值

我們用回歸去看「集中度、貢獻、IC」的趨勢：上升？下降？還是平？

from finlab.tools.factor_analysis import calc_regression_stats
centrality_trend = calc_regression_stats(centrality)

• p 值小 + 斜率正：真正在升溫；
• p 值小 + 斜率負：退潮真正發生；
• 解釋力低（R²小）：暫時別下定論，當它不存在。

實例分析

• Marketcap (市值因子)

slope: -0.000111 (負值)
p_value: 3.10e-17 (極度顯著)
r_squared: 0.40 (中等偏強解釋力)
trend: down

解讀: 市值因子的集中度呈現非常強烈且統計上極度顯著的下降趨勢。

• Revenue (營收因子)

slope: 0.000018 (正值)
p_value: 0.0048 (顯著)
r_squared: 0.056 (解釋力較弱)
trend: flat (因 r_squared < 0.1)

解讀: 營收因子有統計上顯著的上升趨勢，但由於解釋力不足 (r_squared < 0.1)，被歸類為 flat。

• Momentum (動能因子)

slope: 0.000093 (顯著正值)
p_value: 1.14e-17 (極度顯著)
r_squared: 0.41 (中等偏強解釋力)
trend: up

解讀: 動能因子的集中度呈現非常強烈且統計上極度顯著的上升趨勢。這是一個明確的信號，表明動能因子非常「熱門」，大量資金正在追逐這個策略。

為什麼做趨勢？ 因為資金有輪動。與其死守某一信仰，不如跟著證據調整權重。

總結

解決分析前的難點

• 多頻資料對齊：日價、月營收、季財報……沒有統一索引會災難。
• 風險：偷看未來、不同頻率窗口誤用，都會讓結果「看起來很美」。
• 擁擠：策略跑出來以後，大家都用，它就不香了。這就是為什麼Centrality與趨勢偵測是必要的。
• 因子工具把「報酬、擁擠、貢獻、IC」變成可重複的研究流程。

行動建議：你可以直接用這篇當「研究框架」模板

1. 用 feature.combine/label.excess_over_mean 定義問題；
2. 跑 因子報酬 / 集中度 / Shapley / IC / 趨勢 五件套；
3. 用趨勢結果去調整權重，而不是迷信單因子。

歡迎參考 Colab 範例檔