每一讲都用本地引擎在 A股 上真跑,零编造地判断“因子真不真”。
课程介绍
以石川等《因子投资:方法与实践》为主线,每讲用本地 roquant 在 A股 上真跑、输出真实数字。你会看到 A股 与美股的差异,并掌握一整套“科学判断一个因子是否真实有效”的方法论(多重检验、防前视)。
学完你能
- 在 A股 上构建并检验因子,输出真实数字
- 掌握多重检验、防前视等“因子真伪”方法论
- 为组合优化与风险模型提供 alpha 来源
与其他课程的关系
参考资料
- 教材:石川、刘洋溢、连祥斌《因子投资:方法与实践》(电子工业出版社 2020)
- 配套代码:每讲配可运行的真实代码,见下方课程目录
在体系中的位置
| 量化金融能力(金融线) | 量化工程能力(工程线) |
|---|---|
| ⑤ RM · EX | ⑤ RD-Agent |
| ④ ER · AM · IR · FR | ④ MLflow |
| ③ QF | ③ qlib |
| ② FI ←你在这里 · QI · AP | ② ML · ML4T |
| ① INV · MB | ① Pandas · OOP4 |
课程目录
- 第01讲_什么是因子投资_一个因子要过哪几关
- 第02讲_主要因子巡览
- 第03讲_一个公式_因子多因子模型与异象
- 第04讲_两个角度与三个视角
- 第05讲_投资组合排序法
- 第06讲_时序回归与因子暴露
- 第07讲_Fama-MacBeth两步回归
- 第08讲_标准误深入
- 第09讲_GRS检验
- 第10讲_GMM与SDF
- 第11讲_因子构建流程
- 第12讲_价值与规模因子
- 第13讲_动量与反转因子
- 第14讲_盈利投资低波换手因子
- 第15讲_从CAPM到三因子
- 第16讲_FF5与Carhart与q因子
- 第17讲_多因子模型比较与选择
- 第18讲_复合异象
- 第19讲_异象实证与多重检验
- 第20讲_因子动物园与研究现状
- 第21讲_行为金融与机器学习
- 第22讲_可投资性与交易成本
- 第23讲_因子择时与风险模型
- 第24讲_SmartBeta与因子配置
- 第25讲_因子投资避坑清单
- 第26讲_延伸与地图