什么是因子？多因子选股是怎么做的？
因子是把股票特征变成可比较数字的方法，比如动量、波动率或估值。多因子选股先定义和检验因子，再统一方向、加权打分、排名选股，并做滚动验证。
要点
- 因子把特征变成可比较数字
- 先检验关系再谈加权
- 定义要含公式和可用时间
- 排名不等于收益保证
展开依据
## 因子到底是什么
面对一篮子股票，可以把动量、波动率、RSI、成交量等特征变成数字，再在同一天给它们排队，这些可计算、可比较的变量就可以作为因子。每个因子都要记录公式、窗口、数据可用时间和缺失值处理方式，否则别人无法复算同一列数字。
例如，在同一天 t 取每只股票的因子值 X，再计算未来 20 个交易日的收益 Y。X 只能使用 t 时已经知道的信息，Y 是事后标签，不能提前参与选股。用 X 的排名和 Y 的排名计算 Spearman 相关，就是 Rank IC。假设某次 Rank IC 为 0.08，只表示该样本里因子排名较高的股票，未来收益排名有偏高倾向，不代表单独使用就能赚钱。
## 多因子怎么组合
常见做法是把多个因子在同一股票池内排名，统一成“分数越高越符合目标”的方向，再按预先设定的权重相加，最后在调仓日选出排名靠前的股票。例如可以把估值相对便宜、盈利增长好、近期动量强分别变成评分，再合成总分。但“选前十名”只是选择规则，不能自动证明因子有效。
检验时要同时看 Rank IC、ICIR、五分组收益是否大体单调，以及关系能否跨时间保持。还要检查标签成熟、未来数据泄漏、幸存者偏差、换手、成本、涨跌停和实际可交易性。因子少一点通常更易解释和控制，但关键仍是新增信息、样本量和稳定性。想动手试一试，可以学《多因子选股：从因子检验到排名》和《因子分类与特征字典》。