股票多因子模型怎么选股？什么是股票多因子模型？

　　量化投资中经常听到的“多因素模型”。多因素模型是应用最广泛的策略之一。CAPM模型为股票收益提供了解释，但随着各种市场异常现象的出现，人们发现股票存在超额收益，这是市场因素无法解释的，于是出现了多因素模型。股票多因子模型怎么选股？

　　多因素模型最早由Fama-French提出，包括三因素模型和五因素模型。Fama认为股票超额收益可以用市场因素、市值因素和账面价值比因素来解释。随着市场的发展，有很多现象很难用三因素模型来解释。因此，法玛提出了一个五因素模型，加入了利润水平和投资水平的因素。

　　此后，六因素模型、八因素模型等相继出现。目前，多少因素合适还没有定论。

　　市场上常用的多因素模型包括以下几种：

　　多因素选股的核心思想是市场影响因素是多样的、动态的，但总有一些因素能够在一定时期内发挥稳定的作用。在量化实践中，不同的市场参与者或分析师对市场动态和因素有不同的理解，因此构建了不同的多因素模型。

　　在实践中，多因素量化选股是一种相对成熟的策略，框架相对固定，可分为五个步骤，分别是因素选择、因素效度检验、因素筛选、综合评分模型和模型评价与改进。

　　多因素量化选股的本质是基于历史数据的统计分析。通过寻找与股票收益率，最相关的因素，以APT为基础，结合多种影响因素，构建综合选股指标筛选股票。因子选择、因子效度检验、因子筛选、综合评分模型以及模型的评价和改进。作为一种量化投资选股策略，多因素选股模型最大的优势在于其结果基于客观数据和完整的模型，可以避免交易者主观想法的干扰，具有一定的客观性。多因素选股的研究对象主要是因子，因此单因素的回归检验和有效性检验是整个多因素模型的重要组成部分。推荐阅读：股票这么多该如何选择？我们怎么选择股票？