《表8 各类因子中被选中超过5次的重要因子占比》

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《机器学习驱动的基本面量化投资研究》

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本文进一步统计了各个因子被13种算法筛选为重要因子的次数，表7展示了16个被选中次数超过5次的重要因子，其中交易摩擦类因子11项，证明此类因子在A股市场具有极强的预测能力。另一方面，尽管超过2/3的异象因子利用上市公司财务报表数据构建（价值、成长、盈利和财务流动性因子），但结果显示此类因子在中国市场的预测能力相对较弱，筛选出的重要因子多为采用股票交易数据计算所得的异象因子。此外，收益公告异常交易量（aeavol）、股东权益变化（egr）和换手率的波动率（turnsd）因子被选为重要因子的次数最多，说明这三项因子在中国市场具有很强的预测能力。表8展示了各类因子中重要因子的占比。在全部6类因子中，交易摩擦类因子被选为重要因子的比例为52%，证明交易摩擦因子相对更强的预测能力并非是由于交易摩擦因子本身占比较大所致。同时，价值因子未被选为重要因子，显示其在A股市场上的预测能力相对较弱。