筛选和设定不同因子的权重是个复杂的过程。筛选因子时，要从多个方面来考虑。首先是因子的有效性，得看这个因子在历史数据里和股票收益率的相关性，相关性高，说明因子有效性强，能对股票收益起到一定的预测作用。比如市盈率、市净率这类估值因子，一般来说在很多市场环境下和股票收益有一定关联。

其次是因子的稳定性，稳定的因子在不同时间段、不同市场环境下表现都比较靠谱，不会忽好忽坏。另外，还要考虑因子的独特性，避免因子之间有很强的相关性，不然就相当于重复使用相似的信息了。

关于权重设定，有几种常见方法。一种是等权重法，就是给每个因子分配相同的权重，这种方法简单粗暴，但没有考虑因子的重要性差异。还有回归分析法，通过建立回归模型，根据因子对股票收益率的解释程度来确定权重，解释程度越高，权重越大。另外，风险平价法也常用，它根据因子的风险贡献来分配权重，让每个因子对组合风险的贡献大致相同。

不过，市场是不断变化的，这些筛选和权重设定也不是一劳永逸的，得定期根据市场情况和数据反馈进行调整。

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