量化投资学习课堂
第一节课总共有五部分内容：
多因子量化选股模型
数库因子库
因子数据预处理
如何筛选有效因子
构建多因子组合
Part1.多因子量化选股模型
Q:何为多因子选股模型?
A:多因子选股模型是通过分析该因子与股票表现之间的关系而建立的量化选股体系。也就是说任何一个股票有N个指标去描述它。在这里股票的研究就是因子与该股票的收益的研究和建模，通过这些因子选出来的股票表现，再去检验下样本外的股票或者模拟跟踪一下确认是否该建模真实有效。如果好的话，可进行实盘投资。如果效果不佳，则可以反复检验因子。
Part 2.数库因子库
1．登陆relquant.com点击“多因子选股”即呈现下图可视化的多因子界面。单击任何一个色块可以看到该因子在历史上的表现。
2.点击“因子目录”可以看到单因子分析。目前因子目录中有207个因子，同时又把这些因子分为财务因子和技术因子。财务因子有六大类，技术因子有五大类。
Part 3.因子数据预处理
从一个多因子分析的逻辑上来分析，第一步是因子数据预处理，虽然这一步在relquant平台上数库量化团队已经将这步处理好。作为一个量化投资研究，我们也必须清晰的了解这一流程。
第一个：财务因子的映射原则：由于财务数据一般每季度公布一次，且通常会延迟公布（一季度与上一年四季度数据一般在今年4月底前全部公布，二季报在8月底前公布，三季报在10月底前公布），所以将季度数据转换为月度频率数据时采用以下逻辑：
1、2、3月底采用上一年Q3的数据；
4、5、6、7月底用本年Q1的数据;
8、9月底用本年Q2的数据;
10、11、12用本年Q3的数据。
第二个：MAD去极值：即去掉些异常值。原因是一旦在研究中将异常值计算进去的话，会对整个计算结果造成扭曲。
Part 4.如何筛选有效因子
对单因子的分析我们从五个维度进行分析，其中最重要的是收益率和IC分析
Part 5.构建多因子组合
1.登录relquant.com，点击“因子目录”。比如点开“市盈率”这一因子，查看其IC相关性，认为它是个有效因子。将其加入到组合或者新建组合中。如下图。按照上述方法。你可以继续加入你认为有效的因子在你刚刚创建的策略中。组成一个多因子选股策略。
2.在选完多因子之后，第二步便是因子方向的选择。原因是有些因子降序效果好，有些因子升序效果佳。relquant平台上因子方向是默认为降序。比如市盈率我认为它越低越好，则选“打钩”。
选完了因子之后也可以做些参数上的设置，比如起止日期想换短一些，股票池想换创业板的。
3.全部参数设置完之后就可以生成策略了。生成之后就可以看回测结果了。包括之后的策略跟踪。刚开始大家也可以去策略广场上参考下牛人们的策略，看看他们是如何筛选有效因子的。
