多因子选股风险控制

　　多因子模型的个股权重的影响因素包括哪些

　　 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。 如果要构建一个多因子模型来刻画中国的A股市场,你会加入怎样的风险因子

　　 你怎么市话中国的一个股份市场再加入之后我们有一个风险应 选股时，主要看哪几个指标

　　 选股要看的东西很多，主要有
1. 技术面：kdj ,macd, rsi，均线. 基本面：公司盈利情况，现金流情况等
3. 市场情绪面：资金流入流出状况，分析师推荐情况等
然而现在很难有人全面地了解这些不同面下面的不同指标，而且本身a股市场股票这么多，选择就很困难。所以我还是建议用系统选股去茫茫大海中筛选，这样会便捷很多，而且准确率也比自己去找高很多,个人觉得同花顺的i问财和慧理财都是不错的选股软件。 不懂计算机的人如何构建多因子选股模型

　　 多因子选股模型的前提是有完善的量化交易数据，有了量化才能够从中提取规律找到目标因子，最后才是建立模型。对于新人来说这一过程非常复杂，为了简化，题主可以试试策略炒股通这款App，它已经为用户建立了量化模型，而且策略因子也非常丰富，我最近在用效果不赖。 什么是多因子选股

　　市场上的投资者，不管是价值投资者，还是投机者，或者短线交易者，都会根据某些因子来判断股票的涨跌。当有一群交易者同时采用某个因子的时候，就造成该因子有效。

　　多因子模型是一类重要的选股模型，它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对来说也比较稳定，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用。因此，在量化投资界，不同的投盗者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上，二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。

　　多因子选股python模型策略源码请参考：网页链接

　　 多因子选股模型的因子是如何选取的

　　 DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。因子是多样化的，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、宏观经济变量等等。 总之因子可以多样化，也可以用几个做一个简单的，但必须是对股价有效影响的。