1：多因子选股策略用到什么统计工具

　　建议你用下弘历软件

　　2：量化基金的选股

　　在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：沪深300中的价值型、成长型、价值成长型等三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。所选的因子有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

　　3：如何通过因子量化选股的指南类书籍

　　你就按照书上的安全数值
在看股软件里
寻找符合的盘子

　　4：在构建多因子模型之前，如何对单因子效果进行检验

　　在构建多因子模型之前，如何对单因子效果进行检验

　　Barra结构化多因子风险模型是目前指数增强和阿尔法对冲基金应用比较广泛的分析工具，在构建多因子模型之前，我们需要寻找到有效的因子。那么，到底要通过何种方法对单因子进行检验呢

　　最常用的方法是，我们用目标因子构建一个投资组合进行回测，看回测的结果来验证因子的有效性。今天，我们以因子“20日相对强弱（RSI）”为例，详细讲解：

　　数据处理

　　在构建投资组合之前，我们首先需要对原始的因子值进行处理：去极值、正交化

　　去极值：是去除数据中的极值，防止出现异常的个股被选入策略股票池，从而导致策略收益表现异常。

　　目前常用的去极值方法：

　　1、均值方差去极值

　　2、3倍标准差法去极值

　　3、分位数去极值。

　　在这里我们选用均值方差去极值

　　正交化：因子本身的数值受股票所属行业和股票市值的影响，所以对因子做正交化处理，去除行业和市值的影响。常用方法：回归取残差法

　　构建投资组合

　　选取目标因子：

　　这里我们以“20日相对强弱（RSI）”为例

　　选取样本市场：

　　A股所有股票，去除ST，停牌，上市时间小于3个月

　　确定调仓频率和测试时间窗：

　　5日调仓和10日调仓，从2013年1月1日至2018年1月1日

　　根据因子IC、IR值确定因子排序方式，通过因子值的大小对股票进行排序，挑选排序前20%的股票买入。按照调仓周期进行换仓。

　　回测

　　10日IC值：-0.054210日IR值：-0.386910日回测:

　　5日IC值： -0.06085日IR值：-0.43585日回测：

　　结果分析：

　　20日RSI回测10日年化收益27.2%，回测5日年化33.9%。我们还对4日、8日、14日RSI因子进行检验，发现4日RSI因子的效果较差，8日、14日、20日RSI因子效果相似，比较有效。

　　5：量化选股策略是什么多因子模型是什么

　　量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。

　　6：多因子模型的个股权重的影响因素包括哪些

　　打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。