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多因子模型构建与权重优化

📚 共计 30 章节

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因子投资概述

因子投资的定义、发展历史、主流因子分类（价值、动量、质量、低波、规模）。

价值动量低波

数据获取与清洗

使用pandas-datareader获取股票数据、处理缺失值、去极值、标准化。

pandas预处理

单因子构建

以市盈率(PE)为例构建价值因子、计算因子暴露度。

因子有效性检验

IC分析（信息系数）、Rank IC分析、ICIR（信息比率）。

因子分组回测

分5组/10组回测、计算多空组合收益、绘制净值曲线。

多因子合成

等权合成、市值加权合成、动态权重合成。

权重优化基础

目标函数定义（最大化ICIR、最大化夏普比率）。

均值-方差优化

使用scipy.optimize进行组合优化、有效前沿绘制。

风险预算模型

等风险贡献(ERC)模型、风险平价模型。

Black-Litterman模型

先验收益设定、观点矩阵构建、后验权重求解。

机器学习权重优化

使用线性回归学习因子权重、Lasso回归进行特征选择。

主成分分析(PCA)降维

因子共线性处理、主成分解释方差比。

滚动窗口优化

滚动时间窗口的权重更新、衰减因子设定。

约束条件处理

权重上下限约束、行业中性化约束、换手率约束。

中性化换手率

多目标优化

NSGA-II算法、帕累托前沿、权衡ICIR与换手率。

NSGA-II帕累托

基于宏观指标的因子轮动、马尔可夫区制转换模型。

轮动区制转换

Barra风险模型简介、协方差矩阵估计、结构化风险模型。

回测框架搭建

事件驱动回测引擎、滑点与交易成本模拟。

事件驱动滑点

Brinson归因、因子归因、选股与择时能力分解。

过拟合检测

组合夏普比率偏误、Deflated夏普比率、交叉验证。

DSR交叉验证

收缩估计、Bayes-Stein收缩、最小化最大风险。

Bayes-Stein收缩

条件因子模型

Fama-French五因子模型、Carhart四因子模型。

行业因子模型

行业哑变量构建、行业中性化处理。

哑变量中性化

宏观因子模型

利率因子、通胀因子、GDP增长因子。

利率通胀GDP

分钟级因子构建、已实现波动率、买卖压力因子。

高频已实现波动

另类数据因子

新闻情绪因子、搜索热度因子、卫星图像因子。

因子生命周期管理

因子衰减监测、因子拥挤度、因子失效预警。

衰减拥挤度

组合构建实战

从因子到组合的完整Pipeline、实盘注意事项。

绩效报告生成

自动化报告、归因图表、风险指标仪表盘。

报告仪表盘

深度学习因子、强化学习权重优化、因果推断在因子中的应用。

深度学习强化学习因果推断