Alpha 策略因子的选择与评价
cta策略与阿尔法策略
cta策略与阿尔法策略解读cta策略在全球范围内已有30多年的历史，且成为全球对冲基金较为主流的一种投资策略。
而国内期货市场、cta策略相对起步较晚，而自去年股市大幅波动以来，cta成为国内大类资产配置的一大热门选择。
cta策略从全球cta行业来看，其管理规模从2008年的2064亿美元增长到2016年一季度末的3339亿美元，占全球对冲基金15%左右。
其中，今年一季度末，程序化交易策略管理的资产达2756亿美元，占了大多数的资产份额。
而在cta蓬勃发展的过程中，诞生了一些知名的大型cta资管公司，包括元盛资产（Winton Capital），和英国MAN Group（英仕曼集团）旗下的AHL资产管理公司，前者目前的管理规模达300亿美元，后者达192亿美元。
投资者在市场交易中面临着系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和非系统性风险（即阿尔法或Alpha、α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益(即阿尔法收益)的策略组合，即为阿尔法策略。
从广义上讲，获取阿尔法收益的投资策略有很多种，其中既包括传统的基本面分析选股策略、估值策略、固定收益策略等等，也包括利用衍生工具对冲掉贝塔风险、获取阿尔法收益的可转移阿尔法策略。
后者在国内通常被称为阿尔法对冲策略，并在近年A股市场上得到广泛应用。
阿尔法策略阿尔法套利也称阿尔法策略，是指指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。
为实现阿尔法套利，选择或构建证券产品是关键。
从国内外的经验来看，阿尔法策略一般运用在市场效率相对较弱的市场上，如新兴股票市场、创业板市场等。
我国的股票市场正是一个新兴的市场，效率相对较低，特别是伴随着股指期货、融资融券等衍生品种的推出，的确存在利用风险对冲来获取超额收益Alpha的巨大需求和空间。
从金融市场来讲，市场风险常常可分为系统性风险和非系统性风险。
三因子模型 alpha
三因子模型 alpha
三因子模型alpha是在资产组合管理和投资组合优化中常用的
一个指标。
它是在三因子模型框架下计算得出的，可以衡量投资组合的超额收益能力。
三因子模型是指将投资组合的超额收益分解为市场风险、价值因子和规模因子三个因子的影响。
市场风险因子是指指数收益率的变动，价值因子是指价值股票相对于成长股票的表现，规模因子是指小市值股票相对于大市值股票的表现。
Alpha 是指投资组合相对于基准指数的超额收益。
三因子模型alpha 表示在考虑市场风险、价值因子和规模因子的情况下，投资组合的超额收益能力。
三因子模型 alpha 的计算涉及到回归分析和统计学方法。
通过
对投资组合和基准指数的历史数据进行回归分析，可以得到三因子模型的系数和截距。
系数表示各因子对投资组合超额收益的影响程度，截距表示在各因子影响程度相等时，投资组合的超额收益能力。
三因子模型 alpha 的值越高，表示投资组合的超额收益能力越强。
投资者可以利用三因子模型 alpha 来评估投资组合的风险和收
益特征，并进行投资组合优化和风险控制。
- 1 -。
alpaca_eval评估方法
alpaca_eval评估方法在人工智能领域，评估模型的性能是至关重要的环节。
alpaca_eval是一种针对文本生成任务的评估方法，它以alpaca为基准，为研究者提供了一个全面、有效的评估手段。
本文将详细介绍alpaca_eval评估方法的相关内容。
一、alpaca_eval概述alpaca_eval是一种基于alpaca数据集的评估方法，主要用于评估文本生成模型的性能。
alpaca数据集是一个大规模、高质量的文本生成数据集，包含了多种类型的文本生成任务，如故事生成、问答等。
alpaca_eval评估方法通过对模型生成文本的质量、连贯性、准确性等方面进行综合评价，为研究者提供了一个全面、客观的评估手段。
二、评估指标alpaca_eval评估方法主要采用了以下指标：1.BLEU：一种基于n-gram重叠度的评估指标，用于衡量生成文本与参考文本的相似度。
2.ROUGE：一种基于召回率的评估指标，用于衡量生成文本中覆盖参考文本的信息量。
3.METEOR：一种结合了词汇匹配、句法匹配和词汇覆盖度的评估指标，用于衡量生成文本与参考文本的语义相似度。
4.CIDEr：一种基于共识度的评估指标，用于衡量生成文本在多个参考文本中的共识程度。
5.SPICE：一种基于语义解析的评估指标，用于衡量生成文本与参考文本在语义上的相似度。
三、评估流程1.准备数据：使用alpaca数据集，将数据分为训练集、验证集和测试集。
2.训练模型：使用训练集对文本生成模型进行训练。
3.生成文本：使用验证集对模型进行验证，生成预测文本。
4.评估性能：使用alpaca_eval评估方法，计算生成文本与参考文本在各个指标上的得分。
5.分析结果：根据评估结果，分析模型在各个方面的优缺点，为进一步优化模型提供依据。
四、注意事项1.在使用alpaca_eval评估方法时，应确保模型生成文本的多样性，避免评估结果受到单一生成策略的影响。
2.在对比不同模型的性能时，应保证评估指标的一致性，以便进行公平的比较。
alpha 法
alpha 法
Alpha法是一种常见的网络安全风险评估方法，主要用于评估网络资产的风险。
该方法的核心思想是将资产的价值和遭受攻击的可能性结合起来，以确定资产的风险等级。
Alpha法的主要步骤如下：
1. 确定资产：首先，需要识别并列出所有需要评估的资产，如服务器、网络设备、数据库等。
2. 确定资产价值：为每个资产分配一个价值，价值可以根据资产的重要性、业务需求、数据敏感性等因素来确定。
3. 评估威胁：分析可能的威胁，包括已知漏洞、攻击手法、攻击者的动机等。
针对每个资产，评估其遭受威胁的可能性。
4. 评估漏洞：分析资产存在的漏洞，包括已知漏洞、潜在漏洞等。
针对每个资产，评估其漏洞的严重性。
5. 计算风险：根据资产价值、威胁可能性和漏洞严重性，使用Alpha 法计算每个资产的风险等级。
风险等级通常分为高、中、低三个等级。
6. 制定安全策略：根据评估结果，为高风险资产制定相应的安全防护措施，以降低风险。
7. 审核和更新：定期审查资产价值和风险等级，确保安全策略的有效性。
在必要时，根据新发现的威胁和漏洞更新安全策略。
Alpha法可以帮助企业了解其网络资产的风险状况，为制定安全防护策略提供依据。
然而，这种方法也存在一定的局限性，例如对未知威胁的识别能力不足，以及评估过程中可能受人为主观因素影响。
因此，在实际应用中，通常需要结合其他风险评估方法，如贝叶斯法、量化风险评估法等，以提高评估的准确性。
ALPHA和BETA系数
ALPHA和BETA系数投资的收益可以由收益中的非风险部分、受整个市场影响的部分，以及误差部分三者之和，通过资本资产定价模型（CAPM）计算出α和β，然后确定某金融商品的风险程度：ｙ＝α＋βｘ＋ｃ式中，ｙ为某种金融商品预期收益率；截距α为收益中非系统风险部分，是无风险的收益；斜率β为系数，是系统风险部分；ｃ为误差项，即残余收益（随机因素产生的剩余收益）；ｘ为整个市场的预期总体收益率。
（1）ALPHAALPHA（α）是指一个人在操作某一投资中所获得的超出指数或基准回报的那部分收益，表示大盘不变时个股的涨跌幅度，表示某公司一定程度的固定收益，由行业统计数据确定。
震荡市场股票不齐跌齐涨，难以存在大的系统性收益，个股的表现差异大，集中投资才能够获得超额收益。
积极选股的主动型投资将胜过跟随市场指数的被动型投资。
α＞０，表示大盘不变时，个股上升且数值越大，则涨幅越大。
较高的α一般是由股票的个性特征所决定，与大势和行业无关，应深度挖掘个股轻指数，尽可能寻找高α值的个股。
α＜０，表示大盘不变时，该个股下跌，且数值越小跌幅越大。
投资市场交易中面临着系统性风险（β风险）和非系统性风险（α风险），通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益（阿尔法收益）。
获取阿尔法收益包括选股、估值、固定收益策略等等，也利用衍生工具对冲掉贝塔风险。
阿尔法对冲策略是选择具有超额收益能力的个股组合，同时运用沪深300股指期货对冲市场风险以获得超额收益的绝对收益策略。
此种策略追求的是与市场涨跌相关性较低的绝对收益。
股市阿尔法对冲策略通常寻找具有稳定超额收益的现货组合，通过股指期货等衍生工具来分离贝塔，进而获得与市场相关度较低的阿尔法收益。
在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
还有根据获取阿尔法的途径，采取统计套利、事件驱动、高频交易等策略来获取阿尔法收益。
alpha因子 beta 因子 gamma因子
文章标题：解密投资中的Alpha、Beta和Gamma因子在现代投资理论中，Alpha、Beta和Gamma因子是投资者在进行资产配置和风险管理时经常遇到的概念。
它们不仅影响着投资组合的收益和风险，还对投资策略的制定和执行起着至关重要的作用。
本文将对Alpha、Beta和Gamma因子进行深入探讨，以帮助读者更全面地理解这些概念，并在实践中更加灵活地运用它们。
一、Alpha因子1. 什么是Alpha因子？Alpha因子是指投资组合相对于基准收益的超额收益。
它代表了超出市场预期的投资绩效，通常被视为投资经理能力的体现。
在资本市场中，Alpha因子反映了投资组合管理者通过选股或择时等操作所获得的超额收益。
2. 如何评估Alpha因子？评估Alpha因子通常采用基准收益率与投资组合收益率之间的差异来衡量。
通过各种统计方法和指标，投资者可以准确地评估和比较不同投资组合的Alpha因子，从而选取表现优异的投资组合。
3. 如何获取Alpha因子？获取Alpha因子需要投资者具备深厚的市场分析与投资经验，以便找到低估的个股或时机，在市场中实现超额收益。
也可以通过投资于主动管理的基金或参与量化投资等方式来获取Alpha因子。
二、Beta因子1. 什么是Beta因子？Beta因子是指投资组合相对于市场的波动性，它代表了投资组合相对于市场表现的波动程度。
在风险评估中，Beta因子通常被用来衡量资产或投资组合的市场风险敞口。
2. 如何评估Beta因子？评估Beta因子通常通过市场模型中的Beta系数来进行，Beta系数的大小反映了资产或投资组合对市场变化的敏感程度。
较大的Beta系数意味着较高的市场波动性，而较小的Beta系数则表示相对较低的市场波动性。
3. 如何管理Beta因子？管理Beta因子的方法主要包括风险敞口的控制和资产配置的优化。
投资者可以通过多元化投资组合来降低Beta因子，从而降低整体投资组合的风险。
量化投资中的阿尔法策略
基于趋势跟踪
量化择时策略之一是基于趋势跟踪，通 过识别市场趋势，利用技术指标和机器 学习算法来预测市场走势，指导投资决 策。
VS
基于统计套利
另一种量化择时策略则是基于统计套利， 通过分析市场数据、对冲风险等手段，寻 找具有套利机会的投资组合。
组合优化策略
基于马科维茨投资组合理 论
组合优化策略之一是基于马科维茨投资组合 理论，通过分散投资、风险控制等方法，优 化投资组合的收益风险比。
总结词：互补性
详细描述：人工智能和传统投资策略具有很强的互补性。传统投资策略在人的经验、判断和决策方面具有优势，而人工智能 在数据处理、模式识别和预测方面具有优势。两者的结合可以更好地应对市场的复杂性和不确定性。
人工智能在量化投资中的用
要点一
总结词
要点二
详细描述
挑战与风险
虽然人工智能在量化投资中的应用具有广阔的前景，但也 面临着一些挑战和风险。例如，人工智能算法的透明度和 可解释性不足，可能会导致投资者对算法的不信任；同时 ，人工智能算法的过度拟合和泛化能力不足，也可能会影 响其在实际投资中的表现。因此，投资者需要谨慎选择和 使用人工智能算法。
模型过拟合与欠拟合
总结词：阿尔法策略可能面临模型过拟合与欠拟合的 问题。过拟合是指模型过于复杂，导致在训练数据上 表现良好，但在测试数据上表现较差；欠拟合则是指 模型过于简单，无法捕捉到重要的市场特征。
详细描述：在量化投资中，阿尔法策略的复杂性和适用 性之间存在权衡关系。如果投资者使用过于复杂的模型 ，他们可能会面临过拟合的风险。这意味着模型在训练 数据上可能表现出色，但在真实市场环境中可能无法获 得超额收益。相反，如果投资者使用过于简单的模型， 他们可能会面临欠拟合的风险。这意味着模型可能无法 捕捉到重要的市场特征，从而无法做出准确的投资决策 。因此，投资者需要仔细选择合适的模型复杂性和特征 集来避免过拟合和欠拟合的问题。
广发 多因子alpha系列 基于筹码分布的选股策略
广发多因子alpha系列基于筹码分布的选股策略广发多因子alpha系列基于筹码分布的选股策略在投资领域，选股策略一直是投资者们关注的焦点之一。
广发多因子alpha系列提出的基于筹码分布的选股策略，正是一种新颖而又实用的方法。
这一策略不仅能够帮助投资者找到具有潜在增长空间的个股，还能够在一定程度上规避风险，是一种有着广阔应用前景的方法。
在进行这一选股策略的评估时，我们需要从多个角度进行全面的分析。
我们需要理解并掌握广发多因子alpha系列的具体方法和原理。
我们需要对基于筹码分布的选股策略进行深入的研究和探讨，了解其在实际操作中的应用。
我们需要对此策略的优势和局限性进行客观的评价，并提出个人观点与建议。
1. 广发多因子alpha系列的方法和原理广发多因子alpha系列是基于广发基金多年的研究和实践经验，提出了一套包括风险因子、估值因子、成长因子等多种因子的选股模型。
这一模型综合了多个因子的影响，能够更全面地评估个股的投资价值，为投资者提供了更加科学的选股方法。
在这一多因子模型中，基于筹码分布的选股策略占据着重要的位置。
它通过分析股票持有者的成本价与市场价格的关系，来判断股票的操纵程度、筹码分布情况以及操纵者的进出时点。
这一策略强调了对市场情绪和资金流向的把握，从而更加准确地判断个股的投资价值。
2. 基于筹码分布的选股策略的实际应用基于筹码分布的选股策略并不是简单的理论模型，而是在实际操作中能够发挥作用的有效策略。
通过对该策略的实际应用案例进行研究，我们可以发现它在不同市场环境下都能够取得较好的效果。
在牛市中，基于筹码分布的选股策略能够帮助投资者捕捉到操纵力度较大的个股，从而获得更高的收益。
而在熊市中，该策略则能够帮助投资者规避风险，避免跟随市场情绪盲目操作，从而保持较好的资产状况。
这一策略的灵活性和稳健性使其在实际操作中能够适应不同的市场环境，为投资者带来更好的投资体验。
3. 优势和局限性然而，基于筹码分布的选股策略也并非完美无缺。
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Alpha策略因子的选择与评价2015-07-28本文是量化对冲Alpha策略系列报告的第一篇，主要概述了Alpha策略的整体思路，介绍了Alpha策略因子的分类方法、筛选和评价的一般方法和步骤，同时还较为详细地说明了因子的组合方法以及基于因子库的量化选股的一般方法和步骤。
1.量化对冲Alpha策略简介1.1 Alpha的含义根据拓展的CAPM模型，我们知道，证券s的实际收益率满足：其中，Rs为现货组合的预期收益率，rf为无风险利率，Rm为市场指数的预期收益，ϵs为误差项，α衡量了非系统性风险，βs衡量了系统性风险。
投资者在市场交易中同时面临着系统性风险和非系统性风险，阿尔法策略通过对系统性风险进行度量并将其分离，从而获取超额绝对收益。
1.2 Alpha策略的基本思想Alpha策略是典型的对冲策略，通过构建相对价值策略来超越指数，然后通过指数期货或期权等风险管理工具来对冲系统性风险。
Alpha策略可以看成中性策略的一种，但是Alpha策略的约束更小，其Alpha来源可能是行业的、风格的或者其他的。
Alpha策略注重选股，属于主动投资，相比之下，Beta策略注重对投资时机的选择，属于被动投资。
股票的Alpha是它超过或低于通过CAPM模型预测的可能期望收益的部分，若股票定价公平，则其Alpha为0。
1.3 Alpha策略的分类在实际中经常使用的Alpha策略主要有：多因子、风格轮动、行业轮动、资金流、动量反转等。
多因子是应用最为广泛的一种策略，该策略选择一系列因子搭建模型。
通过这些因子筛选股票，满足则买入，不满足则卖出。
多因子的最大优势在于，在不同的市场和行情下，因子库中总有一些因子能够发挥作用。
风格轮动是指利用市场的风格特征进行投资。
市场有时会偏好小盘股，有时偏好大盘股。
通过观察某些指标来判断市场的倾向性，在风格转换的初期介入，我们可以获得较大的超额收益。
行业轮动是指市场在经济周期的作用下对各个行业产生不同的偏好。
在经济周期中，我们可以按照顺序依次对各个行业进行资产配置，从而获取相比于买入持有策略的超额收益。
资金流是根据资金的流向来进行选股。
对于一只股票，资金流入时，股票的价格应该会上涨；资金流出时，股票的价格应该会下跌。
通过观察资金流的情况，我们可以预测未来股价的变化。
动量反转是指股票的强弱变化情况，过去一段时间强的股票，在未来一段时间继续保持强势，过去一段时间弱的股票，在未来一段时间继续弱势，这叫做动量效应。
过去一段时间强的股票在未来一段时间走弱，或者过去一段时间在弱的股票在未来一段时间走强，这叫做反转效应。
通过判断动量和反转的有效性，筛选出应该购买的股票。
市场上量化投资者使用的Alpha策略还有很多，在此不做赘述。
1.4 Alpha策略的优势Alpha策略有三大优势：一是回避了择时这一难题，仅需专注于选股；二是波动较单边买入持有策略要低；三是在单边下跌的市场下也能盈利，Alpha与市场的相关性理论上为0。
在熊市或者盘整期，可以采用“现货多头＋期货空头”的方法，一方面建立能够获取超额收益的投资组合的多头头寸，另一方面建立股指期货的空头头寸以对冲现货组合的系统风险，从而获取正的绝对收益。
2.因子的分类对于因子的分类方法很多，整体而言，因子可以被分为基本面因子和技术面因子。
基于对一只股票的不同特征的刻画，我们可以将因子更加细致地分为：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面因子。
表格1是对因子分类方法的总结。
2.1 盈利性与盈利性相关的因子主要反应了公司利用现有资源实现收益的能力。
公司的盈利能力可以通过许多方法来衡量，例如投入资本回报率（ROIC）、已利用资本回报率（ROCE）、净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）、边际利润、人居收入、经济利润、投资增额收益率。
整体而言，盈利性因子是一类效果较好的因子，即盈利性好的公司股票具有显著的正超额收益，而盈利性差的公司股票具有显著的负超额收益。
2.2 估值估值因子主要反映了股票作为一种资产的价值，这种资产价值和股票的价格相关，但其决定性因素是该公司为其客户创造价值的多少。
估值可以通过许多方法得到，但都包括了一定的定性分析和对未来的预测。
常见的估值因子有：自由现金流价格比、外部融资总资产比、企业价值与EBITDA比（EV/EBITDA）、市盈率、股息率等。
2.3 现金流现金流可以分为经营性、投资性和融资活动三类。
其中，我们主要关注经营性现金流。
经营性现金流，包括从商品销售和服务得到的现金减去生产这些产品和提供这些服务需要支付的现金流出，其中包括为利润支付的现金税和为债务融资支付的利息。
一个公司产生的经营性现金流水平是衡量未来股市回报的一个重要指标。
常见的现金流因子有：自由现金流（FCF）和营业收入之比、投入资本现金回报率（ROIC）等。
2.4 成长性成长性因子在市场中通常获得的超额收益较为微弱。
这主要是因为成长性投资更多地是定性而非定量的，更加依赖投资者独到且有前瞻性的眼光而非精确的数量分析，更加偏向于”艺术“而非”量化“。
尽管如此，成长性仍然是我们因子库中重要的一部分。
正如成长性投资者们所说的：”我所知道的投资中的最大的一个错误，就是对那些最伟大公司和其他普通投资一视同仁。
“在实际使用成长型因子的过程中，我们常常和其他因子结合使用，以弥补其预测性不足的劣势。
常见的成长性因子有：每股自由现金流、每股盈余等。
2.5 资产配置资产配置主要涉及一家公司资本资源的使用情况，我们主要考虑现金来源和现金使用两方面的内容。
现金来源主要包括业务经营、资产和投销售收入、发行股票和发行债券等。
现金使用主要包括经营费用、业务投资、业务收购、项目或证券投资、支付现金股利、偿还债务及回购股份等。
常见的资产配置因子有：净回购股份与投入资本比、一年流通股减少量、一年长期债务减少量、外部融资和总资产比、三年平均资本支出和投入资本比、收购与投入资产比等。
2.6 价格动量价格动量因子能够在一定意义上反映市场周期和投资者情绪，并依此对未来进行预测。
价格动量一般的衡量指标是价格变化的速度，或一段时间内价格的变化率。
正的价格动量意味着某只股票的买家数量正在不断增加，需求大于供给；负的价格动量则意味着供需平衡向卖家倾斜，供给大于需求。
常见的价格动量因子有：相对强弱、价格范围、相对强弱指数等。
2.7 技术面因子技术面因子相比于基本面因子，数据更新时间快，更加注重市场的微观结构，而非股票的价值。
常见的技术面因子有：强弱指标（RSI）、随机指标（KD）、趋向指标（DMI）、平滑异同平均线（MACD）、能量潮（OBV）等。
由于技术面因子的Alpha往往不稳定，所以在实际应用中较为少见。
3.因子的筛选和评价对于一家上市公司而言，我们能够获取到大量的数据。
这些数据中有的能够很好地描述上市公司的特性，我们通过对这些数据进行分析，就有可能从中找出具有显著超额收益的因子。
3.1 因子筛选的整体思路上市公司的数据多而繁，在对这些数据进行处理之前，我们需要对数据进行选择，即对因子进行初步的筛选。
我们筛选因子的主要原则有：a. 数据的准确性和真实性；b. 数据的完整性；c. 数据来源的稳定性。
一般情况下，我们可以通过选择一个专业的、满足要求的金融数据库来完成因子的初步筛选。
3.2 因子评价的整体思路在完成了因子的初步筛选之后，我们可以对因子进行进一步的评价。
因子评价的整体思路是研究各个股票的超额收益和因子参数之间的关系。
我们试图找出这样的因子：对于绝大多数股票而言，当该因子参数越大/越小时，超额收益越大/越小，或者关系恰好相反。
总之，我们试图找出那些能够有效预测一只股票未来超额收益的因子，无论两者是正相关还是负相关。
研究股票超额收益和因子参数之间关系的方法主要有两种。
第一种是根据因子参数的大小对股票进行分组，计算每组的平均超额收益，并依次进行因子胜率、t检验。
第二类是在每一个时间点上，计算全体股票截面上的超额收益率和因子参数大小的相关系数以及信息比率。
3.3 基于因子胜率的因子评价对于每一个时间点，我们都可以得到每只股票的因子参数，根据这些因子参数，我们将股票平均分成五组，计算这五组股票的超额收益。
我们可以根据经验设定一些阈值，当参数超过阈值时我们认为该因子有效。
对于每一个时间点，我们可以计算每组股票的超额收益序列和组数序列的相关系数，当时，我们认为该因子在这个时间点有效。
其中，MinCorr为一个阈值，xi为第i组的平均超额收益。
对于每一个时间点上第一组和最后一组的平均超额收益，我们还可以进行判定，当或者时，我们认为该因子在这个时间点上明显跑赢或者跑输市场，即该因子有效。
其中，为两个阈值。
对每个时间点都进行上述判定，我们可以得出某个因子在多少个时间点上有效。
用有效的时间点的个数除以时间点总的个数，我们可以得到因子的胜率。
胜率越大，我们认为因子的有效性持续时间越长，即有效性越好。
3.4 基于t检验的因子评价和3.3中的思路相同，我们仍然计算每个时间点上各个分组的收益率均值。
我们可以对这个均值序列进行假设检验。
原假设为H0:μ1=μ2=μ3=μ4=μ5，根据t检验，我们可以得出P值。
当P值小于20%的时候，我们认为可以拒绝原假设，即我们认为五个组的收益率均值不等。
P值越小，该因子越有效。
在实际操作中，为了判断一个因子是否在某个时间点有效，我们可以先进行t检验，再进行相关性检验，最后观察第一组和第五组的超额收益情况。
若因子能通过上述三个测试，则认为该因子在该时间点有效。
3.5 基于IC和IR比率的因子评价对于某个时间点A，我们可以将所有股票的因子参数看成是一个序列，将下一个时间点对应的所有股票的超额收益看成是一个序列，计算着两个序列的相关系数，我们就可以得出IC在时间点A上的取值。
越高，说明因子对下一个时间点超额收益的预测越好。
时间点间隔的选择根据调仓周期变化。
在计算出所有的之后，我们得到了IC的时间序列，求这个时间序列的均值和标准差并求出两个之比，我们便得到了IR，即IR的绝对值越大，说明该因子的预测效果越好，即越有效。
4.因子的组合4.1 冗余因子的剔除由于很多因子内在的驱动原因大致相同，所以通过这些因子选出的股票往往很相似。
实际运用中，我们往往会考虑剔除掉一些有效，但是信息冗余的因子，即在同类的因子中，我们只需要保留收益最好、区分度最高的那一个。
剔除冗余因子的一般方法如下：a. 我们取出各个有效因子在各个时间点上关于分组的序列；b. 计算这些序列的相关性矩阵；c. 得到相关性矩阵关于时间的序列，求这个序列的均值；d. 通过这个均值矩阵挑出相关性较大的因子组；e.对于每个因子组，挑选其中有效性最好或者收益最好的一个因子作为最终的因子。
4.2 因子的降维在多因子模型的实际应用中，我们希望将有效的因子加以组合和处理，减少模型中变量的个数，这种减少自变量的过程叫做降维。