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您好，QMT量化因子挖掘的数据获取与因子构建有清晰的标准化流程，我会用通俗的方式帮您拆解，从数据来源到因子落地的每一步都明确可执行。
（1）数据获取环节：
先明确你要做的因子类型，匹配对应数据源：做量价因子就用沪深两市的实时和历史行情数据，做基本面因子就取公司财报、分红、营收等数据，另类数据可选舆情、大额资金流向等；
接着对数据做“大扫除”，删掉缺失的、异常波动的无效数据，保证数据干净准确；
最后做标准化处理，把不同维度的数据调成统一衡量标准，避免数值大小干扰后续分析。
（2）因子构建流程：
第一步先定因子逻辑，比如常见的动量因子，就是拿个股最近20个交易日的涨跌幅当核心判断指标；
第二步用历史数据回测验证，看看这个因子能不能有效区分个股的收益表现，判断是否靠谱；
第三步优化因子，根据回测结果调整参数或者加辅助指标，提升因子在不同市场环境下的稳定性。
要提醒的是，市场一直在变，因子可能会失效，得定期复盘更新；而且用QMT工具需要先开证券账户，新开户为默认佣金，联系客户经理可申请优惠。
如果您想了解更多QMT工具的实操技巧，或者需要协助开立适配量化交易的账户，可以点击头像添加微信进一步沟通。开户找我享成本佣金，ETF、可转债万0.5，期权1.7元一张，两融专项利率3.5%以下，国债逆回购手续费一折！支持同花顺/通达信登录。
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接着对数据做“大扫除”，删掉缺失的、异常波动的无效数据，保证数据干净准确；
最后做标准化处理，把不同维度的数据调成统一衡量标准，避免数值大小干扰后续分析。
（2）因子构建流程：
第一步先定因子逻辑，比如常见的动量因子，就是拿个股最近20个交易日的涨跌幅当核心判断指标；
第二步用历史数据回测验证，看看这个因子能不能有效区分个股的收益表现，判断是否靠谱；
第三步优化因子，根据回测结果调整参数或者加辅助指标，提升因子在不同市场环境下的稳定性。
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发布于18小时前 广州
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