股票因子哪些？
股票因子的概念可以追溯到60年代，是由Citadel和Quantitative Broking这两个机构提出的。 所谓的“因子”其实是指影响股票价格的所有可量化的因素。所有的信息都可以归纳为因子，不同的因子对股价的影响是不同的。
将不同因子的信息量化后加总得到一个综合数值，这个数值的波动反映了风险的大小；而将各因子进行加权得到一个权重向量，这个向量的元素反映了影响股票价格的因素在总体中的重要程度。 加权方法的不同会对结果产生非常大的影响，选择一个合适的加权方法是重要的。
目前，应用最广泛的是β系数（Beta Coefficient）加权法，即给每个因子赋予1个权重，然后对所有因子进行加权求和，得到风险值。其优点在于简单易懂且易于实施。但缺点也是非常明显的——它假设所有因子的效应是非相关的，显然这与现实情况是不相符的。因此用β系数加权得到的资产组合并不是最优的，也并不能真正降低组合的风险。
之后人们又提出了很多新的加权方法来解决这一问题。 比如，将市场模型应用于估值，通过估计出的参数来进行加权就能比较有效地解决因子相关性的问题。但是市场模型需要大量的历史数据才能建立起来，而且必须是无偏的，否则会严重偏离真实的情况。
除此之外还有很多其他的方法。
总之，选择一种合适的方法来给因子分配权重是一个非常值得深入研究的课题。