接着是数据处理,收集好各个因子的数据后,要对其进行标准化、去极值等处理,让不同因子的数据具有可比性。之后就是因子有效性检验,通过历史数据,检验每个因子和股票收益率之间的相关性,把那些和收益率相关性高、稳定性好的因子留下来。
再然后是构建多因子模型,确定各个因子的权重,常见的方法有等权重法、回归法等,将这些因子组合成一个综合的评分体系,给每只股票打分。最后是股票筛选,按照综合得分对股票进行排序,挑选出得分高的股票,作为具有潜力的投资标的。
不过要注意,多因子模型也有局限性,市场是复杂多变的,历史数据不代表未来表现,而且因子之间可能存在共线性等问题。对于普通人来说,自己构建和运用多因子模型有一定难度,最好是找专业的投资顾问帮忙。
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发布于2025-5-29 13:01 南京

