多因子选股策略步骤

多因子选股策略研究步骤如下：

1. 初步建立因子库

初步建立的因子库将涉及财务、行情、预期以及其他四类因子，这是作者通过阅读学术论文、研究报告及运用所学专业知识综合确定下来的。在确定几大类因子之后，又将大类因子细分如下：

1. 财务类因子包括估值因子、规模因子、成长因子、盈利因子、营运能力因子和杠杆因子等；
2. 行情类因子包括股价因子、动量因子、技术因子、波动因子、流动性因子等；
3. 预期类因子包括盈利预期因子等；
4. 其他类因子包括股东相关因子和Beta因子等。

1. 对数据进行预处理

数据预处理的目的主要是为了避免数据错误、异常、缺失、量纲不一致等问题对研究结果的客观性产生不利影响。本文中数据预处理的步骤包括异常值处理、缺失值处理、标准化处理、市值中性化处理和行业中性化处理等。

1. 对因子库中的因子进行单因子有效性检验

因子有效性检验可以说是整个多因子模型构建中非常核心的一步。通过因子有效性的检验，我们初步筛选出有效因子。

1. 因子再筛选

我们运用初步筛选因子间的相关性矩阵对因子进行二次筛选。

1. 设置因子权重及模型回测

因子权重的确定一般有等权重法、IC加权法、IR加权法等。模型回测主要是通过多因子量化模型运用到实际股市中形成投资策略，得到投资策略收益情况与衡量模型优劣的主要指标，来检验模型在股市中的适用性。

1. 多因子模型优化及回测

模型优化主要是在初步建立的模型基础之上，通过某种方法继续优化模型，使得优化后模型在股市的适用性更强。建立好优化的多因子模型之后，也同样需要通过回测来评价优化模型的有效性。

1. 与经典因子模型有效性的对比分析

该部分主要是比较本文建立的多因子模型，优化多因子模型与传统的三因此模型之间的优劣。

 

以上来自《多因子量化选股模型建立及优化》