1樓：席勒彼得
去年聽說高盛家的因子模型已經有60多個因子了。。。我其實挺不解的，這麼多因子不會出現多重共線性問題嗎？如果沒有，那高盛等於是構建了乙個正交的60多維空間。。。。是真是假我是迷惑的
2樓：ilucky lau
用來實盤顯然是遠遠不夠的。
首先是因為因子的相關性是隨著時間變化的，我們不能期望牛市的因子可以同樣在熊市中有效。
其次，回測收益與回測的時間段有關。15年至18年的回測收益顯然與12年至15年不一樣。
最後，你看到的模型一般情況下都是很多次嘗試之後挑出來的最好的；而不是方法自身上來就可以獲得該效果。
我想，說到這裡，該明白的應該可以明白我的意思。：）更直白一點，如果存在可以一直年化35%的穩定模型，那還要什麼巴菲特啊。
最後多說一句，因子的有效性才是最關鍵的，只要因子有效，後續的模型演算法不是問題。
3樓：風控餘
首先我不太了解你理解的線性回歸是指什麼？單純的數學概念？還是你的經驗理解？
從一般意義角度來說，多因子模型夠不夠取決於你的多因子是哪些，你和理解思路是什麼，你的應對方案是什麼。所以，只要是價量五個基本因子，就可以衍生出大量的分析資料，按道理說，挖掘到深處就一定夠
10 n內最多因子的數有幾個因子？
再見蒲公英 找10 n範圍內最大的Highly composite numbers 有人已經算出前779674個了 定義 問題轉化為求 A計畫 窮舉演算法 Array Ordering DivisorSigma 0,Range 10 1 1 7 這演算法效率相當搞笑,我們需要高效演算法.B計畫 減枝...
線性回歸方程中虛擬變數的回歸係數怎麼解釋？
靜學社 學無止境 主要看虛擬變數是如何編碼的，編碼不一樣，代表的意義不一樣。比如SPSS軟體對於二分類邏輯回歸和cox回歸預設提供了7種編碼，如果使用Python或者R則可以自定義任何編碼。編碼的設計可以依照方差分析中的Contrast 中文翻譯為 對比 或者 對照 來設計，首先設計 對比 然後得到...
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