本文探讨了在海量基本面数据因子中如何筛选出对股票收益率有显著影响的有效因子，以及如何通过相关性分析来合并这些因子，以构建数量不多但效果显著的因子组合。首先，通过不同维度如质量、估值、成长等进行因子筛选，得到一定数量的有效因子。然后，对筛选出的因子进行相关性分析，去除高度相关的因子，最终得到10个左右的相关性弱、有效性高的因子，用于指导股票投资策略。
学习目标
- 目标
- 知道多因子的流程当中有效性分析和多因子相关性合成分析的目的
一、筛选阶段的任务
基本面数据因子(特征)如此之多，那么如何去找到对应的对股票收益率比较好的。并且能在未来一段时间给我们的选股收益率提供帮助。
二、挖掘因子的过程
我们可以大概从这几个方面去做
- 1、先从上百个因子当中分析出对股票收益率有效的部分因子（这个数量可以根据筛选的严格程度去做）
- 在每个大类因子当中去做筛选，每个大类因子中筛选出有效的N个因子
- 质量、估值、成长等因子
- 在每个大类因子当中去做筛选，每个大类因子中筛选出有效的N个因子
-
- 严格：例如20个有效因子
- 不严格：例如50个有效因子
- 2、在筛选的单个因子当中做相关性分析，合并相关性强的因子
- 最终得出有效的，相关性弱的因子，数量不多，一般在10个左右
海选—>N个因子—>精选—>n个因子
N > n
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