- 数据筛选
- 异常值处理：极值、错误值、空值
- 标准化
- 中性化：行业、市场、市值
- 信息比率 IC、收益率、夏普比率、换手率
- 等权、滚动 IC 加权、IC_IR 加权
- 合成因子的测试：收益率、分组收益率、因子值加权收益率、合成因子 IC、分组换手率
补充理解：
CAPM 模型是最简单的线性因子模型，指出资产的超额收益只由市场**组合（市场因子）**的预期超额收益和资产对市场风险的暴露大小决定。该模型为后续大量线性多因子定价模型的研究奠定基理论础。
发展：多因子模型——APT
在 CAPM 基础，人们发现不同资产的收益率受多个因子影响，套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory, APT）问世，构建线性多因子模型：
成熟：多因子模型— .Alpha 收益 & Beta 收益
综合考虑金融市场实际存在的定价误差和 APT 模型，从时序角度上看，单个资产的预期收益率由以下的多元线性模型决定：
多因子模型关注资产预期收益率在截面上的差异，本质是关于均值的模型，而预期收益率是收益率在时间序列上的平均。基于( 3) ，可推导出截面角度的多元线性模型：
补充理解：
结合统计学知识，该模型隐含三层假设：
（2）多因子模型的波动率
formula 7
formula 8
∧ 表示 K 个因子的因子收益率协方差矩阵(K×K)：
formula 9
由假设 3 ，不同资产间的特质收益率也不相关，可得Δ 矩阵为：
formula 10
关于 LUCIDA & FALCONLucida 是行业领先的量化对冲基金，在 2018 年 4 月进入 Crypto 市场，主要交易 CTA / 统计套利 / 期权波动率套利等策略，现管理规模 3000 万美元。
Falcon 是新一代的Web3投资基础设施，它基于多因子模型，帮助用户“选”、“买”、“管”、“卖”加密资产。Falcon 在 2022 年 6 月由 Lucida 所孵化。
