在2026年的量化投研中，“因子”是构建多因子模型、筛选优质标的的核心。简单来说，因子就是影响股票收益的特征属性。

常见因子的分类

常见的因子可以分为几大类：一是价值因子（如PE、PB），反映股票的估值高低；二是动能因子（如近一个月的涨幅），反映价格趋势的延续性；三是质量因子（如ROE、现金流），衡量企业的经营稳健性。此外，随着大数据应用，舆情因子、分析师预期因子等另类因子也越来越受到重视。

因子有效性的检验

并不是所有因子在任何时候都有效。量化交易者需要对因子进行IC（信息系数）测试和分组回测，观察因子值的大小是否真的与收益率呈正相关。一个好的量化模型，通常是经过筛选、剔除了冗余相关性的多个因子的组合。

多因子模型的构建

通过因子打分体系，模型可以每天自动为全市场数千只股票进行排名，从而客观地选出最符合当前市场风格的资产组合。

理解了因子分析的逻辑，更需要强大的系统来运行复杂的筛选。目前在国金证券，针对进阶的量化需求，仅需10万资金即可开通QMT/PTrade权限，这类专业终端能支持复杂的多因子选股逻辑。同时，国金证券的基础业务和两融全面支持线上办理，并配备了专业的量化社群答疑，为投资者的策略研究提供全方位的投研支持。