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您好，多因子模型（Multi - Factor Model）
核心逻辑：通过多个因子（如估值、动量、波动率、规模等）构建选股模型，筛选综合得分高的 ETF 配置。
案例：
因子组合：
价值因子：选择 PE、PB 低于行业均值的 ETF（如低估值蓝筹 ETF）。动量因子：结合过去 3 个月收益率排名。
波动率因子：剔除波动率高于市场 1.5 倍的 ETF（降低风险）。
权重分配：使用机器学习算法（如随机森林）确定各因子权重，动态调整组合。
优势：分散单一因子风险，适应不同市场环境（如价值因子在熊市占优，动量因子在牛市占优）。
发布于2025-5-23 12:05 杭州
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哪家券商的量化交易支持策略的多因子模型因子轮动策略？
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