因子投资策略 · 深度研究指南

30章 · 完整体系
01 因子投资概述
  • 定义与起源
  • 与传统投资区别
  • 核心理念
  • 常见类型
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02 因子理论基础
  • 有效市场&异象
  • CAPM/APT
  • Fama三因子
  • Carhart四因子
  • 五因子模型
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03 因子数据获取
  • 数据源选择
  • 行情数据
  • 财务数据
  • 宏观数据
  • 清洗预处理
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04 因子构建与计算
  • 定义公式
  • Python实现
  • 标准化
  • 中性化
  • 正交化
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05 单因子测试框架
  • IC分析
  • IR分析
  • 分组回测
  • 多空组合
  • t检验
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06 因子IC分析详解
  • IC定义计算
  • 统计特征
  • 衰减换手率
  • 行业市值分组
  • 滚动窗口
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07 因子分组回测详解
  • 分组方法
  • 收益计算
  • 净值曲线
  • 单调性检验
  • 稳定性分析
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08 因子相关性分析
  • Pearson/Spearman
  • 共线性诊断
  • 聚类分析
  • 冗余评估
  • 合成降维
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09 多因子合成方法
  • 等权合成
  • IC加权
  • ICIR加权
  • 半衰加权
  • 机器学习合成
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10 因子择时策略
  • 状态划分
  • 动量反转
  • 宏观择时
  • 情绪择时
  • 模型构建
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11 行业因子与风格因子
  • 行业分类
  • 行业因子构建
  • 风格因子定义
  • Barra模型
  • 暴露计算
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12 风险模型与因子暴露
  • 风险因子识别
  • 暴露矩阵
  • 协方差估计
  • 风险分解
  • 风险预算
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13 因子投资组合构建
  • 均值-方差优化
  • 风险预算优化
  • 最大分散度
  • 等风险贡献
  • 暴露约束优化
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14 组合权重优化
  • 目标函数
  • 约束条件
  • 求解器使用
  • 敏感性分析
  • 稳定性评估
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15 因子策略回测框架
  • 回测引擎
  • 交易成本
  • 信号执行
  • 绩效指标
  • 夏普/回撤
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16 绩效评估与归因
  • Brinson归因
  • 风险归因
  • 因子贡献度
  • 风格暴露
  • 行业配置
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17 过拟合与回测偏差
  • 多重测试偏差
  • 数据窥探
  • 生存者偏差
  • 前视偏差
  • 检测方法
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18 稳健性检验
  • 样本外测试
  • 滚动窗口
  • 参数敏感性
  • 不同市场
  • 泛化能力
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19 价值因子深度解析
  • PE/PB/PS/PCF
  • 股息率
  • 改进EP/BP
  • 综合价值
  • 价值陷阱
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20 动量因子深度解析
  • 过去N月收益
  • 动量崩溃
  • 残差动量
  • 行业动量
  • 反转因子
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21 质量因子深度解析
  • ROE/ROA
  • 毛利率
  • 资产负债率
  • 现金流质量
  • 与价值结合
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22 低波因子深度解析
  • 历史波动率
  • Beta/特异波
  • 低波异象
  • 下行波动率
  • 低波动量结合
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23 规模因子深度解析
  • 市值/对数市值
  • 规模效应讨论
  • 流通市值
  • 市值分层
  • 小盘流动性
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24 机器学习与因子投资
  • 因子挖掘(遗传规划)
  • 因子选择(Lasso)
  • 神经网络优化
  • 非线性模型
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