在上一篇文章中，展开了“盈利因子+微盘空间 ”的微盘股策略《量化研究徐中行：果仁网策略开发系列2：如何开发“盈利因子+微盘空间 ”的微盘股策略？》如何可以高效开发，但是当时我并没有调整盈利因子的方向，而是直接选择系统默认的因子方向，也就是”从小到大“方向，如图1所示，刚好当时我选择的盈利因子都是”从大到小“方向才是正方向，即盈利因子越大，盈利能力越大。
图1：部分盈利因子的默认方向
虽然当时并没有对盈利因子进行方向的调整，但是我们可以发现：负方向的盈利因子组合成的多因子选股模型依然可以表现非常优异，从2017年开始回测至2025年6月60日，其策略累计收益率竟高达2741%。
那么我们不尽要思考，为什么策略选中的盈利因子在负方向还是可以开发出盈利比较高的微盘股策略呢？微盘股策略中，难道股票涨跌与股票的盈利能力相关性不高？微盘股难道是被市场炒作的最多品种？种种疑惑，我们不仅要探究什么原因了。
接下来，我们使用同样的微盘股策略开发的方法，开发”正方向盈利因子+微盘样本空间“的微盘股策略。
开发步骤与上一篇文章一致，步骤如下（本文将会有所简化描述）：
步骤一、将所有盈利因子找到，并罗列出来，有15个盈利因子，1个市值因子，1个****因子；
步骤二、将所有盈利因子权重初始设置为1；
步骤三、这是一个很关键的一步，这一步将会反复的屏蔽指定因子，逐步寻找组合的最优化结果过程；这个过程，一般屏蔽因子不包括市值因子和流通盘比例因子，只是轮流屏蔽盈利因子，这次的策略开发过程一共经历了8轮因子屏蔽的过程，如图2所示。”剩余7个盈利因子+小市值+****“组合成的多因子选股模型为最优化结果。
接下来，我们要进行因子权重的调整方法：
将所有因子包括市值因子和流通盘比例因子，上下调整0.5，最后发现，只有在资产回报率因子上下调0.5后可以得到更优的结果，因子我们得到的”剩余7个盈利因子+小市值+****“组合成的多因子选股模型已经为最优化结果，盈利因子权重如图3所示。在进行更多的因子权重系数调整已经意义不大了，因此本次策略开发过程就是如此。
图2：每轮屏蔽因子的最优化结果
图3：经过8轮因子屏蔽后，剩余7盈利因子组合
我根据第四步的因子数量经过逐步反复筛选确认下来，确认数量后，再逐个因子调参多次后，最后得出我觉得满足自己的策略模型，”盈利因子+微盘样本空间“的微盘股策略，策略收益率表现图4所示，从2017年至今，累计收益超过13倍，年化收益率高达37.65%，这个收益率相当的可观。
但是微盘股近两年波动比较大，可能是因为量化策略同质化比较严重导致的，容易导致挤兑风险而引发微盘股指数或策略出现大的beta风险，为此，我们现在直接跟着微盘股策略买卖，可能会出现大的回撤风险。
图4：”正方向盈利因子+微盘样本空间“微盘股策略
步骤六、加入择时风控后的微盘股策略表现：
从图5可以看出，经过择时后的净值曲线（绿色）比未择时的净值曲线（蓝色）要平稳，同时净值收益率更高。
从图6的净值曲线统计分析就可以知道，从2017年2月14日到2025年6月6日这个时间段内，未择时的年化收益率为48%左右，最大回撤为45.79%；经过择时后的年化收益率为53%，最大回撤率为18%，经过这两个数值的对比后，我们发现择时后的效果不仅提高了年化收益率同时还明显减少了最大回撤率，这也是双改善的行为，这也从侧面说，非线性择时模型是比较优秀的。
图5：加入非线性择时后，”盈利因子+微盘样本空间“微盘股策略效果（绿色线），蓝色线为未择时前的效果
图6：择时与未择时的净值统计分析
经过同样的步骤之后，我们同样也开发了”正方向盈利因子+微盘样本空间“的微盘股策略，但是我们认真对比就会发现，上一篇的”反方向盈利因子+微盘样本空间“的微盘股策略累计收益率高了1倍左右，这个差异还是相当明显的。但是择时效果，在”正方向盈利因子+微盘样本空间“的微盘股策略上表现更加，明显增加收益，而在”反方向盈利因子+微盘样本空间“的微盘股策略上，择时效果不是很明显增加收益率，主要可能是因为正方向盈利因子的微盘股策略在风格回调前期比较抗跌，而反方向盈利的微盘股策略在回调时先跌的比较多，从而造就了择时效果的明显差异。
从盈利因子的正负两个方向都可以开发出微盘股策略，并且负方向的微盘股策略反而收益率更高，这间接证明了微盘股策略与公司的营业盈利能力相关性不高或不相关，更多是倾向于情绪的炒作或者对公司的未来预期。
因此，我们在开发微盘股策略上，其实不必太过强调因子的方向，策略核心的部分就是低买高卖，也就是我在微盘股开发原理所表达的，微盘股的主要收入共享其实就是伽马收益，也就是伽马收益是利用股票的无序波动而创造的收益并且比较容易获得，参考文章《量化研究徐中行：深入剖析 微盘股“策略原理”及其“非线性择时方案”》。
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1、微盘股择时模型的研究平台程序；
2、非线性择时模型在通达信实现的代码；
3、文章中的微盘股策略完整的选股因子和模型的细节；
4、没有打码的可视完整文章；
