⑴ 什麼是多因子選股
多因子模型是一類重要的選股模型，它的優點是能夠綜合很多信息最後得出一個選股結果。多因子模型的表現相對米說也比較穩定，因為在不同的市場情況下，總有一些因子會發揮作用。因此，在量化投資界，不同的投盜者和研究者都開發了很多不同的多因子模型。各種多因子模型核心的區別一是在因子的選取上，二是在如何用多因子綜合得到一個最終的判斷。
一般而言，多因子選股模型有兩種判斷方法，一是打分法，二是回歸法。
打分法就是根據各個因子的大小對股票進行打分，然後按照一定的權重加權得到一個總分，根據總分再對股票進行篩選。打分法根據加權方法的不同又可以分為靜態加權和動態加權。打分法的優點是相對比較穩健，不容易受到極端值的影響。
回歸法就是用過去的股票的收益率對多因子進行回歸。得到一個回歸方程，然後把最新的因子值代入回歸方程得到一個對未來股票收益的預判，最後以此為依據進行選股。回歸法的優點是能夠比較及時地調整股票對各因子的敏感性，而且不同的股對不同的因子的敏感性也可以不同。回歸法的缺點是容易受到極端值的影晌，在股票對因子敏感度變化較大的市場情況下效果也比較差。