7种量化选股模型
业的收益率最相关的因子即可。
各种多因子模型核心的区别第一是在因子的选取上，第二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。
一般而言，多因子选股模型有两种判断方法，一是打分法，二是回归法。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。
多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。
候选因子的选取
候选因子的选择主要依赖于经济逻辑和市场经验，但选择更多和更有效的因子无疑是增强模型信息捕获能力，提高收益的关键因素之一。
例如：在2011年1月1日，选取流通市值最大的50支股票，构建投资组合，持有到2011年底，则该组合可以获得10%的超额收益率。这就说明了在2011
年这段时间，流通市值与最终的收益率之间存在正相关关系。
从这个例子可以看出这个最简单的多因子模型说明了某个因子与未来一段时间收益率之间的关系。同样的，可以选择其他的因子，例如可能是一些基本面指标，如PB、PE、EPS 增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动
等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。同样的持有时间段，也是一个重要的参数指标，到底是持有一个月，还是两个月，或者一年，对最终的收益率影响很大。
选股因子有效性的检验
一般检验方法主要采用排序的方法检验候选因子的选股有效性。例如：可以每月检验，
具体而言，对于任意一个候选因子，在模型形成期的第一个月初开始计算市场中每只正常交易股票的该因子的大小，按从小到大的顺序对样本股票进行排序，并平均分为n个组合，一直持有到月末，在下月初再按同样的方法重新构建n
个组合并持有到月末，每月如此，一直重复到模型形成期末。
上面的例子就已经说明了这种检验的方法，同样的可以隔N个月检验，比如2
个月，3个月，甚至更长时间。还有一个参数是候选组合的数量，是50支，还是100支，都是非常重要的参数。具体的参数最优的选择，需要用历史数据进行检验。
有效但冗余因子的剔除
不同的选股因子可能由于在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中收益最好，区分度最高的一个因子。例如成交量指标和流通量指标之间具有比较明显的相关性。流通盘越大的，成交量一般也会比较大，因此在选股模型中，这两个因子只选择其中一个。
冗余因子剔除的方法：假设需要选出k 个有效因子，样本期共m 月，那么具体
的冗余因子剔除步骤为：
（1）先对不同因子下的n个组合进行打分，分值与该组合在整个模型形成期的收益相关，收益越大，分值越高
（2）按月计算个股的不同因子得分间的相关性矩阵；
（3）在计算完每月因子得分相关性矩阵后，计算整个样本期相关性矩阵的平均值
（4）设定一个得分相关性阀值MinScoreCorr，将得分相关性平均值矩阵于该阀值的元素所对应的因子只保留与其他因子相关性较小、有效性更强的因子，而其它因子则作为冗余因子剔除。
综合评分模型的建立和选股
综合评分模型选取去除冗余后的有效因子，在模型运行期的某个时间开始，例如每个月初，对市场中正常交易的个股计算每个因子的最新得分并按照一定的权重求得所有因子的平均分。最后，根据模型所得出的综合平均分对股票进行排序，然后根据需要选择排名靠前的股票。例如，选取得分最高的前20%股票，或者选取得分最高的50 到100 只股票等等。
举个例子：可以构建一个多因子模型为（PE，PB，ROE），在月初的时候，对这个几个因子进行打分，然后得分最高的50个股票作为投资组合，在下个月按
照同样的方法进行轮换替换。持续一段时间后，考场该投资组合的收益率是否跑赢比较基准，这就是综合评分模型的建立和后验过程。
当然这个例子是一个最简单的例子，实战中的模型可能会比较复杂，比如沃尔评分法就是一个复杂的多因子模型，它是对股票进行分行业比较，算个每个行业的得分高的组合，然后再组合成投资篮子。
模型的评价及持续改进
一方面，由于量选股的方法是建立在市场无效或弱有效的前提之下，随着使用多因子选股模型的投资者数量的不断增加，有的因子会逐渐失效，而另一些新的因素可能被验证有效而加入到模型当中；另一方面，一些因子可能在过去的市场环境下比较有效，而随着市场风格的改变，这些因子可能短期失效，而另外一些以前无效的因子会在当前市场环境下表现较好。
另外，计算综合评分的过程中，各因子得分的权重设计、交易成本考虑和风险控制等都存在进一步改进的空间。因此在综合评分选股模型的使用过程中会对选用的因子、模型本身做持续的再评价和不断的改进以适应变化的市场环境。
多因子的模型最重要是两个方面：一个是有效因子，另外一个是因子的参数。例如到底是PE有效还是ROE有效；到底是采用1个月做调仓周期还是3个月做调仓周期。这些因子和参数的获取只能通过历史数据回测来获得。但是在回测过程中，要注意，不能过度优化，否则结果可能反而会不好。
2、【风格轮动模型】
市场上的投资者是有偏好的，有时候会偏好价值股，有时候偏好成长股，有时候偏好大盘股，有时候偏好小盘股。由于投资者的这种不同的交易行为，形成了市场风格，因此在投资中，利用市场风格的变化，进行轮动投资会比一直持有的效果好很多。
基本概念
投资风格是针对股票市场而言的，是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票，即某类投资风格很受欢迎，并且在某一个时间段具有持续性和连续性(譬如，价值投资和成长型投资两种风格，或者大盘股和小盘股这两种风格总是轮流受到市场追捧).
由于投资风格的存在，从而产生一种叫做风格动量的效应，即在过去较短时期收益率较高的股票，未来的中短期收益也较高；相反，在过去较短时期收益率较低的股票，在未来的中短期也将会持续其不好的表现。
比如：在2009年是小盘股风格，小盘股持续跑赢沪深300指数；而在2011年，则是大盘股风格，大盘股跌幅远远小于沪深300指数。如果能事先通过一种模型判断未来的风格，进行风格轮动操作，则可以获得超额收益。
晨星风格箱判别法
晨星风格箱法是一个3×3矩阵，从大盘和小盘、价值型和成长型来对基金风格进行划分，介于大盘和小盘之间的为中盘，介于价值型和成长型之间的为混合型，共有9类风格，如表所示。
(1)规模指标：市值。通过比较基金持有股票的市值中值来划分，市值中值小于10 亿美元为小盘；大于50亿美元为大盘；10亿~50亿美元为中盘。
(2)估值指标：平均市盈率、平均市净率。基金所持有股票的市盈率、市净率用基金投资于该股票的比例加权求平均，然后把两个加权平均指标和标普500 成份股的市盈率、市净率的相对比值相加，对于标普500来说，这个比值和是2。
