原创文章第607篇，专注“AI量化投资、世界运行的规律、个人成长与财富自由"。

今天开始，咱们从ETF、可转债正式转到大家最熟悉、最常见的股票市场。

而且切入的方向，仍然是——“多因子模型”。

01 什么是因子？

因子是什么呢？在多因子策略的角度下，因子是解释/驱动市场涨跌的原因。

但这里还不准确，你吃了100克的巧克力，里面可能是5.5克的蛋白质、26.9克的脂肪、59.2克的碳水，还是203毫克的钠元素，还有其他。——这里其实就是5个因子了。

你再吃蛋糕、苹果，最终也会回归类似的因子。——咱们有几千支股票，很多因子模型才几个因子，————这实质是是一种降维了。

理解了因子，再来看什么是好的因子呢？

对比食物，你希望有这样的食物，既好吃还不会长胖，因子是既稳定还能持续创造正收益。

02 多因子模型的道

R(it) = Alpha(it) + Beta(it)，我们把一个股票的收益率，分解为Alpha(超额收益率) + Beta(市场收益率)，这个不难理解，比如你买一支股票（或者一个股票组合），收益率1.8%，而同期沪深300收益率为1.5%，那你的超额是0.3%。

沪深300这个1.5%的市场收益，可以通过做空股指期货来对冲，进而得到一个“无风险”的0.3%的绝对收益。——这是对冲基金的做法；而若仅使用多因子来配置股票，相当于对指数进行增强——这就是“指增”的逻辑；而没有严格对标的指数——就是“空气指增”。

03 多因子的术

构建多因子策略的步骤：单因子测试与筛选（构建因子池）、因子组合（加权）、策略构建、实盘归因分析。

单因子测试几个重要环节：去极值和异常值、标准化、中性化。

因子分析都是截面数据分析，也就是取某一个“时间截面”，来分析所有股票该因子值的表现。

代码：我们从市值这个最常见的因子来举例：

取某一天的截面数据：

对市值取对数：

去极值，然后标准化（z-score）:

这些数据处理都比较简单，稍微复杂一点的是——行业中性化。

现在现在办奥运会，像举重这样的比赛需要分“XX公斤级”，因为体重是一个对结果而言很关键的因子。——分组就是“体重中性化”。把同一公斤级的放到一起比赛才算。

行业中性化的代码——因子值与行业变量做回归，获取残差（行业因子无法解释的），这个残差就是行业中性化后的因子。

def industry_neutralization(factor_df, factor_name):
    result = sm.OLS(factor_df[factor_name], factor_df[list(factor_df.ind_code.unique())], hasconst=True).fit()
    return result.resid

简单小结：

因子分析的前提是因子预处理，包括去市值化（取对数），去极值，标准化，行业中性化这些操作，确保因子的质量，为后续分析打下基础。

昨天咱们已经提交了quantlab 5.4的代码：

quantlab5.4代码发布：新增deap因子挖掘，lightgbm机器学习因子筛选及全量转债数据（附python代码）

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吾日三省吾身

01 自证预言

在不做投资的人眼中，股市全是风险。

不在做量化的人眼中，量化全是过拟合。

他们不相信世间一个最简单的逻辑——存在即合理。

有一个哥们特别逗，似乎也没有关注咱们这个公众号，但喜欢留言，言必称过拟合。

他既没有看到代码细节，我猜甚至也没有仔细读我写的逻辑，只是把他心目中对于量化策略的声音说出来罢了。

很多人生受限于此。

你先觉得一件事不可能，而后所有的行动都在自证预言。

02 财富与自由

总说财富自由，其实这是两个词。

财富会带来自由。

但大家可能没有仔细推敲过其中的逻辑。——你为何不自由？

被什么所限制？——地点还是时间？

地点上的约束，你需要工作，甚至你需要一个连续的职业生涯——何况现在很多人想工作还求而不行。其次，是孩子读书，当然这不是刚性约束。

如果你能够离得开工作，或者工作不需要在确定的地点——比如当下的数字游民等。——那你就实现地点自由。——如果你有家庭，会更加不容易一些。数字游民更适合单身的年轻人。

如果你有被动收入远超你的生活开支，那你将不需要上班。同时，如果孩子已经长大，那你就实现了自由。

自由很大程度上归结为财富，然后在此基础上构建精神自由。

人这一生，在于体验。

自由是最佳的体验感觉，我认为。

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