什么是多因子选股？多因子选股模型的优点

本文由老K股票学习网整理，专业为股民提供实时股市直播,股市评论,股市行情，本篇文章跟大家探讨的是多因子模型是被广泛应用于选股的模型，基本原理是采用一系列的因子，综合评价形成选股标准，满足标准的股票则被买入，不满足的则卖出。

多因子模型不是新事物，是人们长久以来一直使用的选股方法。计算机程序的发展，使极短时间内完成模型的验证成为可能，投资者可以快速改进模型去参与市场竞争。近期机器神经网络的发展使多因子模型再次有了新的改进。

一个简单的例子：如果有一批人参加马拉松，我们想要知道哪些人会跑到平均成绩之上。在跑前做一个身体测试。测试某些与长跑成绩相关的指标，比如身高、体重、白色肌肉含量、呼吸能力、过往训练成绩、抗压能力等等。综合这些指标，排名靠前的运动员，获得超越平均成绩的可能性较大。多因子选股模型原理与此类似，我们只要找到那些对企业的收益率最相关的因子并据此选股即可。

各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是如何使用各种因子综合得出结论的判断方法上。

一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。

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。

候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。

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