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初选：根据金融逻辑选择因子（如估值、成长、动量），剔除经济学意义不明确的因子（如 “股票代码尾号奇偶性”）。
IC/IR 检验：计算因子值与未来收益的信息系数（IC），保留 IC 绝对值 > 0.05 且 IR>1 的因子。
正交化处理：剔除高度相关的因子（如 PE 与 PB 相关性 > 0.8 时保留其一）。
权重确定方法：
等权法：简单平均分配权重，适合因子相关性低的组合。
风险平价法：根据因子风险贡献分配权重，降低组合整体波动。
机器学习法：用 Lasso 回归或神经网络自动优化因子权重（需警惕过拟合）。
发布于2025-5-21 14:53 武汉
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哪家券商的量化交易支持策略的多因子动态调整权重，比如根据行情调整因子占比？
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