因素模型是一种量化投资分析方法，通过识别影响资产价格的关键驱动因素（如宏观经济指标、市场情绪、公司基本面等）来预测收益和风险。其核心价值在于系统性拆解收益来源、降低投资组合波动，并帮助投资者实现更精准的资产配置。
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核心逻辑：多因子解释收益
因素模型假设资产收益由共同因素（如利率变化、行业趋势）和个体特质（如公司盈利）共同决定。例如，Fama-French三因子模型用市场风险、市值因子、账面市值比因子解释股票收益差异。 -
常见因子类型
- 宏观经济因子：GDP增速、通胀率等；
- 风格因子：价值、成长、动量等投资风格；
- 统计因子：通过数据挖掘提取的隐性关联指标。
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实际应用场景
- 组合优化：通过因子暴露调整，分散风险；
- 绩效归因：分析基金超额收益的来源；
- 量化策略：构建多因子选股模型。
提示：因素模型的有效性依赖因子选择和数据处理能力，需警惕过度拟合或因子失效风险。
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