Python量化投资基础教程教学课件第七章-多因子选股模型.pptx

多因子选股模型 Chapter 7 Python量化投资基础教程教学课件第七章-多因子选股模型全文共27页，当前为第1页。 目录 大类因子合成 01 02 03 多因子选股模型构造 多因子选股策略（ATR+ADTM指标） Python量化投资基础教程教学课件第七章-多因子选股模型全文共27页，当前为第2页。 1.细分因子相关性分析 原理： 因子相关性可由 pearson 和 spearman方法计算得出。除了普通的相关性分析之外，因子的IC值整体变化方向的表现对相关性也具有一定的说明性。若细分因子的IC值整体变化方向一致，则说明细分因子之间存在显著相关性。 计算： Pearson相关系数计算公式： x和y是截面的因子暴露向量，cov(x,y)是截面数据x和y的相关系数，ẟx和ẟy分别是x和y的标准差。 Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析。 其相关系数计算与Pearson相关系数计算是一致的，区别在于Spearman不是直接使用个股因子暴露向量，而是先对个股因子暴露进行排序，取因子的排序值代替因子暴露，进行相关系数计算。 Python量化投资基 在量化投资领域，多因子选股模型是一种广泛应用的策略，它基于多个经济意义的因子来挑选股票，以期望获得超额回报。本教程主要讲解了如何在Python环境下构建这样的模型，特别是针对大类因子的合成和相关性分析。 我们要理解因子相关性分析的重要性。因子相关性可以通过Pearson和Spearman相关系数来衡量。Pearson相关系数计算的是因子暴露向量x和y之间的线性关系，考虑的是数据的均值和方差。而Spearman相关系数则不依赖原始数值，而是通过排序后的秩次来计算，适用于非线性关系或者非正态分布的数据。因子的Information Coefficient (IC)值的变化趋势也可以揭示因子间的相关性，如果细分因子的IC值变化方向一致，表明这些因子可能有显著的关联。 接下来，我们探讨了细分因子的合成。由于细分因子往往高度相关，合成的过程旨在消除共线性，同时最大化提取大类因子的信息。合成方法包括： 1. 等权法：所有细分因子权重相等，简单易行，但可能忽视了因子间的差异性。 2. 历史收益率加权法：根据因子的历史收益率分配权重，权重反映了因子过去的业绩。 3. 信息系数加权法：使用因子IC均值作为权重，更注重因子的预测能力。 4. 主成分分析（PCA）：通过降维来提取因子的主要成分，作为大类因子的代表，要求至少解释70%的方差。 5. 逐步回归法：通过回归分析选择对股票收益率影响最大的因子，构建因子组合。 在因子合成后，必须对合成因子进行有效性检验。这包括回归分析，查看因子收益率与股票收益率的关系，以及使用IC法评估因子的预测能力。IC值的绝对值越大，表明因子预测股票收益率的稳定性和可靠性越高。如果合成因子之间仍有显著相关性，可能需要进一步调整因子组合，以优化模型的经济含义和收益效果。 确定因子权重是模型构建的关键步骤。这里介绍了四种方法：等权处理、基于IC均值加权、基于IC_IR值加权，以及最大化复合因子IC_IR的方法。每种方法都考虑了因子的不同特性，如有效性、稳定性或预期收益。 构建多因子选股策略时，通常会结合这些因子权重来生成一个评分系统，根据评分结果筛选出预期表现优秀的股票，形成投资组合。ATR（平均真实范围）和ADTM（平均差价时间周期移动平均）指标可能被用于评估股票的波动性和交易机会，以辅助决策。 在Python中实现这些步骤，可以利用pandas库进行数据处理，numpy进行数学计算，matplotlib和seaborn进行可视化，以及sklearn库进行主成分分析和回归分析。通过编写脚本，投资者可以自动化执行整个多因子选股流程，实现量化投资策略。