多因子模型是2026年量化选股的基石。其逻辑是将股票的未来表现归因于一系列可解释的“因子”，并以此构建投资组合。

因子的常见分类

最常用的包括价值因子（如低PE/PB）、动量因子（如近期的价格涨幅）、质量因子（如高ROE）以及流动性因子。在2026年的进阶研究中，深度学习提取的“非线性因子”也开始被广泛应用。

模型的客观构建步骤

首先，根据历史数据验证单个因子的有效性（即IC值测试）。其次，剔除彼此相关性过高的因子，防止重复计算。最后，给不同因子分配权重，生成一个综合评分。分值越高的股票，入选策略组合的概率越大。

动态调仓的必要性

市场环境在变，因子的表现具有周期性。模型需要定期进行“再平衡”，卖出分值下降的标的，换入分值上升的品种。

策略逻辑再严谨，也需要稳定高效的实盘环境来落地。当前，普通投资者获取专业交易通道的门槛已显著降低，以国金证券为例，10万资金门槛即可开通QMT/PTrade权限，支持上千种预设因子的快速回测。此外，国金证券配备了专业的量化社群答疑，协助散户理解因子逻辑并优化模型配置。