股票多因子模型，在量化交易中，多因素策略是一種經(jīng)常被提及和廣泛使用的選股策略，我們經(jīng)常用某個(gè)指標(biāo)或多種指標(biāo)來(lái)篩選股票池，這些用于選股的指標(biāo)一般稱為因子。也即使多因素模型是指利用多種因素，綜合考慮各種因素建立的選股模型，它假設(shè)股票收益率可以用一組共同因素和單個(gè)股票特有因素來(lái)解釋。

　　多因素模型的優(yōu)勢(shì)在于可以通過(guò)有限的共同因素有效篩選出大量的股票，大大降低了問(wèn)題的難度，同時(shí)通過(guò)合理的預(yù)測(cè)做出判斷。

      股票多因子模型的判斷及其梳理步驟：

　　數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　在構(gòu)建多因子模型之前，首先要準(zhǔn)備好待測(cè)的原始因子池及其數(shù)據(jù)，按照要求進(jìn)行初步整理。

　　基本數(shù)據(jù)收集

　　作為建立模型的第一步，保證所用數(shù)據(jù)的全面性和合理性非常重要，首先需要?dú)w納出不同風(fēng)格的因素類型，然后將各風(fēng)格類別下的相關(guān)因素進(jìn)行細(xì)分，綜合經(jīng)濟(jì)意義和相關(guān)參數(shù)確定因素的計(jì)算方法。

　　風(fēng)格因素意味著這種因素有著獨(dú)特的整體表現(xiàn)。按照Barra的定義，可以分為9類，分別是Beta、動(dòng)量、規(guī)模、盈利能力、波動(dòng)性、成長(zhǎng)性、價(jià)值、杠桿和流動(dòng)性。每個(gè)主要類別中還有細(xì)分因素。

　　離群值處理

　　在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)之前，我們需要處理異群值，因?yàn)檫^(guò)大或過(guò)小的數(shù)據(jù)都可能影響分析結(jié)果，特別是在做回歸時(shí)，異常值會(huì)嚴(yán)重影響因子與收益率之間的相關(guān)估計(jì)結(jié)果。看完多因子，這里還有一篇股票波幅公式點(diǎn)擊進(jìn)行閱讀吧。

　　通過(guò)將異常值調(diào)整到上限和下限來(lái)處理異常值，并且通過(guò)判斷異常值的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)給出其中的上限和下限。判斷異常值的標(biāo)準(zhǔn)有三種，即MAD、3σ和百分位法。主要思想是先定義上下限，然后將超出上限的異常值調(diào)整到上下限。常用的是MAD法。

　　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

　　即使它們屬于相同的樣式因子，每個(gè)細(xì)分因子的大小和單位也可能有很大的不同，為了更好地比較和回歸這些因素，我們需要對(duì)這些因素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

　　標(biāo)準(zhǔn)化在統(tǒng)計(jì)學(xué)中有一系列的含義，一般采用z評(píng)分法，處理后的數(shù)據(jù)由量綱轉(zhuǎn)換為無(wú)量綱，使數(shù)據(jù)更具集中，性或能對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行比較和回歸。

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