第1章
多因子模型概述
什么是多因子模型 · 发展历史 · 在量化投资中的地位
概念历史
第2章
因子投资哲学
有效市场假说 · 风险溢价与行为金融 · 因子分类
哲学行为金融
第3章
数据准备与清洗
数据源选择 · 对齐去极值 · 缺失值处理与标准化
数据预处理
第4章
单因子测试框架
IC/IR分析 · 分层回测 · Fama-MacBeth回归
回测IC
第5章
常见风格因子详解 (上)
价值因子 · 成长因子 · 质量因子
价值成长质量
第6章
常见风格因子详解 (下)
动量因子 · 反转因子 · 波动率因子
动量反转波动
第7章
因子相关性分析
皮尔逊/斯皮尔曼 · 共线性 · 聚类分析
统计共线性
第8章
因子合成与降维
等权/IC加权 · PCA降维 · 逐步回归
合成降维
第9章
多因子模型构建
打分法 · 回归法 · 机器学习初探
模型ML
第10章
市值中性化与行业中性化
为什么中性化 · 回归中性化 · 分层处理
中性化风控
第11章
行业因子处理
申万行业分类 · 哑变量 · 行业中性化测试
行业哑变量
第12章
因子择时
宏观状态切换 · 因子动量 · 市场情绪
择时宏观
第13章
风险模型 (Barra模型)
Barra框架 · 风格暴露 · 协方差估计
Barra风险
第14章
组合优化基础
均值-方差 · Black-Litterman · 风险预算
优化BL
第15章
约束条件处理
权重限制 · 行业限制 · 换手率/跟踪误差
约束风控
第16章
回测系统搭建
事件驱动 · 向量化回测 · 绩效指标
回测夏普
第17章
过拟合与多重测试陷阱
数据窥探 · 样本外测试 · 交叉验证
过拟合验证
第18章
机器学习因子挖掘
遗传规划 · AutoEncoder · LSTM预测
ML深度学习
第19章
另类数据因子
新闻情绪 · 卫星图像 · 供应链/搜索趋势
另类数据NLP
第20章
高频因子与T0策略
订单簿不平衡 · T0交易 · 高频回测
高频T0
第21章
行业轮动策略
因子得分配置 · 动量轮动 · 景气度轮动
轮动行业
第22章
市场中性策略
多空组合 · Beta对冲 · 因子暴露控制
中性对冲
第23章
指数增强策略
跟踪误差最小化 · 因子选股 · 行业配比
指数增强跟踪误差
第24章
Smart Beta策略
单因子/多因子Smart Beta · 加权方案
Smart Beta因子加权
第25章
因子投资组合管理
再平衡频率 · 交易成本 · 冲击成本
组合管理成本
第26章
绩效归因分析
Brinson归因 · Fama-French分解 · 风格暴露
归因Brinson
第27章
压力测试与情景分析
历史情景 · 蒙特卡洛 · 极端风险因子
压力测试蒙特卡洛
第28章
多因子模型实战案例 (上)
A股全流程：数据获取到组合构建
实战A股
第29章
多因子模型实战案例 (下)
绩效展示 · 参数敏感性 · 改进方向
实战分析
第30章
多因子模型的未来
深度学习因子 · 强化学习 · ESG · 可解释AI
前沿ESG