轉 多因子模型建立方法

多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型，基本原理是采用一系列的因子作為選股標準，滿足這些因子的股票則被買入，不滿足的則被賣出。

舉一個簡單的例子：有一批人參加馬拉松，如果想要知道哪些人會跑到平均成績之上，那么只需要在跑前做一個身體測試即可。那些健康指標靠前的運動員，獲得超越平均成績的可能性較大。多因子模型的原理與此類似，我們只要找到那些與企業的收益率最相關的因子即可。

各種多因子模型的核心區別：第一在于因子的選取，第二在于如何用多因子綜合得到一個最終的判斷。

一般而言，多因子選股模型有兩種判斷方法：一是打分法；二是回歸法。

打分法就是根據各個因子的大小對股票進行打分，然后按照一定的權重加權得到一個總分，根據總分再對股票進行篩選?；貧w法就是用過去的股票的收益率對多因子進行回歸，得到一個回歸方程，再把最新的因子值代入回歸方程，得到一個對未來股票收益的預判，然后以此為依據進行選股。

多因子選股模型的建立過程主要分為候選因子的選取、選股因子有效性的檢驗、有效但冗余因子的剔除、綜合評分模型的建立、模型的評價和持續改進5個步驟。

1．候選因子的選取

候選因子的選取主要依賴于經濟邏輯和市場經驗，但選擇更多和更有效的因子無疑是增強模型信息捕獲能力，提高收益的關鍵因素之一。

例如，在2011年1月1日，選取流通市值最大的50支股票，構建投資組合，持有到2011年年底，該組合可以獲得10%的超額收益率。這就說明了在2011年這段時間，流通市值與最終的收益率之間存在

總結

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