01
因子投资概述
因子定义、发展史、因子分类（风格/宏观/统计）、投资流程
概念框架
02
数据准备与清洗
数据源选择、对齐、缺失/异常值处理、中性化
WindMAD百分位
03
单因子检验框架
IC分析（Pearson/Spearman/Rank）、分组回测、因子收益率
IC分组
04
IC分析实战
IC序列、均值/标准差、ICIR、衰减分析、分布检验
ICIR衰减
05
分组回测实战
分位数分组、多空组合、净值曲线、年化/回撤、单调性检验
回测单调性
06
因子收益率计算
Fama-MacBeth回归、截面回归、因子载荷、t统计量
Fama-MacBetht检验
07
多因子模型
CAPM、FF三因子、Carhart四因子、FF五因子、Barra
模型Barra
08
因子相关性分析
相关系数矩阵、聚类分析、因子正交化(Gram-Schmidt/PCA)
聚类正交
09
因子合成
等权/IC/IR加权、最大化ICIR、主成分分析合成
合成PCA
10
因子择时
因子动量/反转、宏观状态切换、波动率择时、市场状态
择时状态
11
因子衰减与换手率
半衰期、换手率、交易成本、净收益分析
衰减成本
12
过拟合检验
样本内/外检验、交叉验证、夏普比率偏误、多重检验校正
过拟合Bonferroni
13
稳健性检验
不同分位数/持有期/市场状态/市值/行业分组
稳健分组
14
因子绩效归因
Brinson、Campisi、风险因子归因、风格暴露
归因Brinson
15
统计显著性检验
t检验、F检验、GRS检验、Bootstrap检验
GRSBootstrap
16
因子IC的统计推断
IC标准误(Newey-West)、置信区间、假设检验
Newey-West推断
17
分组收益的统计检验
Patton-Timmermann单调性、多空t检验、夏普比率检验
单调性Jobson-Korkie
18
因子挖掘方法论
遗传规划、符号回归、深度学习(Autoencoder/LSTM)、经济学解释
挖掘深度学习
19
因子有效性评价体系
IC指标、分组收益、夏普比率、最大回撤、综合评分
评价RankIC
20
Barra模型实战
风格因子定义、暴露计算、协方差估计、风险预测、纯因子组合
Barra风险
21
行业因子处理
行业分类(申万/GICS)、中性化、行业收益估计、轮动策略
行业轮动
22
市值因子处理
市值分组、中性化、因子收益、大小盘风格切换
市值大小盘
23
动量因子处理
动量定义(过去N个月)、构建、动量崩溃、反转识别
动量反转
24
低波因子处理
波动率定义(历史/已实现)、低波异象、构建、与质量结合
低波异象
25
质量因子处理
质量指标(ROE/毛利率/负债率)、构建、因子交互
质量ROE
26
成长因子处理
成长指标(营收/净利润增长率)、构建、成长陷阱识别
成长陷阱
27
因子组合优化
均值-方差、风险平价、最大分散化、Black-Litterman、约束
优化Black-Litterman
28
因子投资策略回测
回测框架(Backtrader/Zipline)、交易成本、滑点、业绩评价
回测滑点
29
因子投资风险管理
风险预算、VaR/CVaR、压力测试、因子暴露监控、杠杆控制
风险VaR
30
因子投资前沿与实战案例
机器学习因子、另类数据(舆情/卫星)、中国市场实践、总结展望
前沿另类数据