多因子实操总体结构
1.1 总体流程
- 数据获取；
- 构造因子；
- 数据处理；
- 单因子测试；
- 多因子集中测试；
- 共线性分析；
- 因子变换；
- 因子组合；
- 构建策略；
1.2 数据获取
- 数据说明：27×个中国市场指数（日期、收盘价、成交量等）；
- 周期：20年以上的日频数据；
- 输入：原始行情数据 Excel；
- 输出：整理后的因子原始数据 Excel；
1.3 构造因子
- 因子来源：价量顺势、反转、波动率、估值、盈利、成长等；
- 计算工具：通过 Python / Jupyter 计算并写回 Excel；
- 示例：构造单个价格斜率因子（slope类），如 past_5_price_slope；
1.4 数据处理
- 去极值：均值 ±3×中位数绝对偏差（MAD）或 Winsorize 处理；
- 标准化：将因子值转为 z-score 标准正态分布；
- 中性化：行业中性、市值中性，取残差作为纯因子暴露；
1.5 单因子测试
- IC / Rank IC 分析：衡量因子与未来收益的相关性（均值、IR、t值）；
- 多空测试：将标的按因子值等分N组（如10组），计算“最高组 - 最低组”收益；
- 输出指标：年化收益、夏普比率、最大回撤、胜率等；
1.6 共线性分析
- 目的：识别高度相关的因子，避免冗余信息；
- 方法：计算因子收益率相关性、截面因子相关性矩阵；
1.7 因子变换与组合
- 因子变换：一元回归加权、排序加权（Rank）、IC/IR加权；
- 多元回归：PCA主成分分析合成、多元回归残差因子；
- 因子组合：等权组合、IC加权组合、风险约束组合；
1.8 构建策略
- 资产池定义：选股或选指数（如A股全市场、行业子集）；
- 调仓规则：设定调仓频率（如20日）与持仓方式（等权/市值加权）；
- 效果评估：观察多空组合净值曲线、Calmar比率、收益回撤比；
