勾陈一_2255
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多因子模型简介

多因子模型是量化投资领域应用最广泛的模型之一，其中常见的模型包括CAPM，

Fama-French 模型，Barra 多因子模型等。

多因子模型假设股票收的益率可以由一组共同因子和相应个股的特殊因素共同

解释。这样做的好处在于，研究者可以通过识别共同因子的行为来预测市场中上

千只个股的收益，并构建合理的投资组合，从而大大降低问题的复杂度。

多因子模型选股的常见方法包括回归法求解因子优化权重和对多因子组合评分，

进而得到选股池中优劣组合。但是，多因子模型选股方法的关键问题在于预测因

子未来能够带来的超额收益率和各因子之间的权重分配。在回归法中，通常通过

横截面回归或是给定训练序列回归求解单个因子收益，并假设该收益可以预测未

来因子的收益，从而通过回归方程得到个股的预期收益，选择优质股票。而组合

打分法通常通过对单个因子的排序打分，并通过加权得到对应多因子的综合得分

选择优质个股。无论是回归法还是打分法面临的问题都是要首先检测因子的有效

性和预测的准确性。本文通过对单个因子的历史表现进行回测，总结因子的特点，

在研究过程中，发现在本文所涉及的因子集合中，多数因子和个股收益的关系并

非单调或局部单调，这种现象便造成了线性回归和线性打分的误差，甚至导致选

择错误。

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