多因子模型的发展与基本理论
　　资本资产定价模型（CAPM模型）研究证券市场中资产的预期超额收益率与资产对市场风险的暴露程度之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，为多因子模型的出现奠定了基础。
　　套利定价模型（APT模型）将CAPM模型从单因素扩展到多因素，更加符合现实市场中不同因素对市场复杂的影响机制，为多因子模型的进一步发展奠定了基础。
　　Fama-French三因子模型使用上市公司的市值、账面市值比、市场风险溢价因子来解释股票的回报率。2015年，在原有的三因子模型基础上增加了盈利和投资两个因子，提出了新的Fama-French五因子模型。该模型是多因子模型的一个重要分支，也是最具有影响力的多因子模型之一。
　　多因子模型的构建
　　多因子模型的构建通常包括以下几个步骤：1.因子池选择与基础数据获取：确定因子池，筛选出合适的因子，根据各因子的具体计算方法获取相应的数据。2.基础数据处理：对获取到的数据进行必要的处理和清洗，以消除异常值和缺失值，确保数据质量。3.因子有效性检验：可通过信息系数法、分组回测法或截面回归法对单个因子的有效性进行检验。4.因子处理：可通过相关性分析剔除相关性过大的冗余因子，通过主成分分析等方法将多个因子合成为一个或几个综合因子。5.模型实现：可通过打分法或回归法完成从因子到模型的实现。后续系列报告将会按照本报告中提到的方法构建多因子模型，并根据实际情况对模型做优化调整。
　　目前主要的因子可以分为以下十类，分别是盈利因子、成长因子、估值因子、杠杆因子、动量因子、波动因子、流动性因子、技术因子、一致预期因子、评级因子。目前我们仍在进行对有效因子的探索，逐步扩充因子库。
　　风险提示：模型根据历史数据总结，未来存在失效的风险。