多因子量化交易策略是一种利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。该策略的基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
多因子策略是最广泛应用的策略之一，其主要包括以下步骤：
1. 候选因子的选取：候选因子可能是一些基本面指标，如PB、PE、EPS增长率等，也可能是一些技术面指标，如动量、换手率、波动等；或者是其他指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。
2. 因子有效性检验：通过计算因子与股票收益率之间的相关性，筛选出与收益率相关性较高的因子。
3. 因子组合构建：将筛选出的有效因子按照一定的方法组合起来，构建多因子模型。
4. 股票筛选：根据多因子模型，筛选出符合模型要求的股票，构建股票组合。
5. 策略执行：根据市场情况，适时调整股票组合，进行买卖操作。
以Fama-French三因子模型为例，该模型包括市场因子、市值因子和账面价值比因子。在实践中，多因子量化选股已经是一个相对成熟且大致框架较为固定的策略。通过固定周期频率选出固定数量的头部低估股票标的为新股池，淘汰卖出没在新周期选出的股池中的股票标的，买入原持仓中没有的新的股票标的。
多因子策略实行多因子模型适合很多场景，通常来讲，根据模型使用的因子的不同，可以将对应的模型分为以下三个类别：风格因子、行业因子、市场因子。
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