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构建流程
1.因子挖掘：
财务因子：PE、PB、ROE、营收增长率等。
量价因子：动量（Momentum）、波动率、成交量变化率。
另类因子：舆情数据、卫星图像（如零售停车场流量）、宏观经济指标。
2.因子检验：
IC（信息系数）分析：因子值与未来收益的相关性，筛选 IC 显著为正的因子。
分层回测：将股票按因子值排序分组，检验多空组合（做多高因子组，做空低因子组）的超额收益。
3.因子合成：
采用线性加权（如 Barra 模型）或机器学习算法（如随机森林、神经网络）组合因子，生成综合评分。
4.组合构建：
按评分排序选股，结合行业 / 市值中性化处理，避免风格暴露过度。
关键要点
因子正交化：剔除因子间相关性（如用主成分分析降维），避免多重共线性影响模型效果。
动态调仓：定期（如季度）更新因子权重，适应市场风格变化（如成长股与价值股轮动）。
发布于2025-5-22 01:35 武汉
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