Python量化投资：多因子选股模型详解及合成方法

本篇文档是Python量化投资基础教程的第七章教学课件，专注于多因子选股模型。章节分为两个主要部分：大类因子合成与多因子选股策略的构建。 首先，章节探讨了细分因子的相关性分析。通过Pearson相关系数和Spearman秩相关系数来衡量因子之间的线性和非线性关系。Pearson系数使用个股因子暴露向量直接计算，而Spearman则先对因子暴露进行排序再进行相关性计算，以适应于因子值的相对而非绝对大小。相关系数矩阵的应用有助于全面了解因子间的关系。 在细分因子合成部分，课程介绍了几种常见的方法。一是基于固定比例或历史收益、信息系数的加权合成，旨在平衡因子间的共线性，确保信息的有效捕获。二是主成分分析（PCA），通过对高相关因子进行降维，提取出能代表大类因子核心信息的低维特征。三是逐步回归法，通过选择最具解释力的因子组合，进一步优化模型。 多因子选股策略中提到的一个具体例子是结合平均真实范围（ATR）和波动调整交易模型（ADTM）指标，这是一种综合考虑市场波动性和风险控制的选择股票策略。这章内容对于理解如何在Python环境下运用统计学方法和技术分析工具进行量化投资决策具有重要价值，适合对投资组合优化、风险管理感兴趣的投资者学习。