多因子模型研究之二：收益预测模型
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摘要
本报告系统研究了多因子收益预测模型，重点解决因子历史收益与未来收益的关联问题。报告基于因子多重共线性的判断与处理，选定7个大类12个因子作为因子池，比较了移动均值、指数加权移动均值、因子IC优化原始及压缩矩阵模型，以及逻辑回归模型的回测表现。结果显示，逻辑回归模型收益最高但波动较大，因子IC优化压缩矩阵模型波动最低且风险控制最好，移动均值模型表现居中。对冲中证500指数后，压缩矩阵模型最大回撤仅7.08%，夏普比率达到3.2，综合表现优异。报告还探讨了模型表现差异的成因及因子权重特征，为投资策略选择提供了理论与实证支持 [page::0][page::4][page::6][page::9][page::11][page::13][page::16][page::17]
