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第4章 量化投资中的因子（第3页）

这些指标包括移动平均线、相对强弱指标、MACD等。

技术指标因子对于短期交易者来说非常重要，因为它们可以提供短期的买入和卖出的时机。

技术因子指标可以直接在券商软件上查询，电脑软件会更清晰和全面，在行情K线图下面可以有多个指标选择。

10、分析师因子

分析师因子又称预期因子，是直接给出市场预期和市场情绪的因子。

当然在A股中分析师看多预期高于看空，这类因子的大多数为正面因子，对于普通投资者实用性还是很强的。

主要有预测当年净利润增长率、主营业务收入增长率、最近一个月预测净利润上调幅度、最近一个月预测主营业务收入上调幅度，最近一个月上调评级占比等。

分析师因子一般是需要去公司研报中查找，一些研报中会显示分析师对于该公司未来的业绩预测。

三、量化因子的局限性

通过上文的介绍，想必大家对于量化模型构建的因子已经有了初步的了解。

这些因子在量化交易中发挥着不同的作用，它们共同影响市场的价格走势。

量化基金就是通过综合考虑部分因子和不同因子不同的权重构建了不同的量化模型和不同的量化策略。

同时，随着市场条件的变化和技术的发展，新的因子和方法也将不断涌现，为量化交易注入新的活力。

但是量化因子也同时存在一定的局限性，任何量化投资策略想要持续赚钱都是利用了市场在某方面的非有效性，当使用者越来越多时，市场在这方面就会变得更有效，会降低该量化因子的预期收益率，这也形成了量化因子的拥挤和失效。

再好的策略也会有容量问题，再好的因子也会有不适应的市场环境，具有局限性。

四、总结

“量化因子”是量化投资中用来筛选符合量化策略的关键因素，常见的量化因子类型有规模因子、估值因子、成长因子、盈利因子、宏观经济因子、流动性因子、风险管理类因子、杠杆因子、技术因子和分析师因子等。

不同的量化策略由不同量化因子组成，且其权重和配比也会随不同的量化策略模型而不同。

对于我们普通投资者来说，高收益是无法抗拒的诱惑，但是在追求高收益的同时，需清晰地认识到高收益来自哪里。

如果认为自己不能够承受风险因子的回撤以及幅度较大的波动，就应该选择风格相对稳健的量化策略，并适当降低自己的收益预期。

只有对自己所持有的量化策略收益来源以及风险特征有深入的了解后，才更有可能达成自己的投资目标。

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