图 5.3 基本的单因子选股策略框架 因子的值来预测下一期或者下一段时间的收益率。这里选用简单的线性回归来完成预 测工作，如下式所示： , 1 1 N t n n t n r a b f     其中 t r 是时刻 t 的股票收益率， , 1n t f  即为 t-1 时刻下第 n 个因子的大小， a 和 n b 是回 归式中的系数。进行交易决策的时间点为 t 时刻初、t-1 时刻末，因此回归式左边为预 测值，回归式右边的所有成分则都是决策点下的已知信息。在预测出每一支股票在时 刻 t 的收益率之后，按照收益预期值从大到小进行排序，然后选取排在前列的股票作 为当前可以建仓的股票。 需要特别说明的是，在某些量化交易策略的相关资料当中，会把对于不同股票而 言取值一致的回归系数 n b 称之为风险因子，而将具体的股票特征值 , 1n t f  称之为各支 股票在因子上的溢价。这主要是因为学术界在套利定价理论等研究的基础上，形成了 一种约定俗成的叫法，其中风险因子对于所有资产应该保持一致，而因子溢价则各有 不同。不过在量化选股策略中，对比本节所使用的称谓，这种叫法以及其他一些叫法 并不是非常直观，因此不予以使用。如果读者在阅读其他资料时碰到不一样的名称， 只需对号入座弄清准确含义即可。 a 和 n b 等参数的优化和拟合，书中使用的是法玛与麦克贝斯给出的一种线性回归 估计方法。如果可以获得 T 个时间段的因子数据以及相应的下一期股票收益率数据， 那么对于上面的线性回归式而言，一共可以进行 T 次估计，表示如下： , , 1 1 N t t n t n t n r a b f     , 1,...,t T 相比起上一个回归时， a 和 n b 的形式略有变动。 t a 和 ,n t b 代表一共可以得到 T 组 a 和 交易决策时的因子大小 选入 不选入 排序 前列 其他

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通达信提供了DLL插件接口和DLL指标接口标准，但写得很晦涩，不容易理解。 本示例采用VC++编译生成MyPlugin.dll,将其拷贝到通达信安装目录下的Plugin文件夹下，然后在通达信软件中选择“功能”菜单下的“选股器”->“插件选股”进行选股操作。选出的股票将同时记录在D:\选股.txt文件中，通过这个接口，就可以实现和第三方的自动交易软件（如小闪客）交互，实现无人值守全自动交易。 本示例包含C++源码完整文件，代码中提供了丰富的注释，便于学习掌握通达信API开发机制。 所附示例功能仅供学习研究使用，其选股思路只包含了均线金叉这一项指标，选出的股票进攻验证程序功能，据此投资风险完全由使用者承担。 本示例免费传播，请保留完整信息。进一步开发进行中，将根据进度在合适网络公布。

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多因子选股模型的建立过程主要分为候选因子的选取、选股因子有效性的检验、有效但冗余因子的剔除、综合评分模型的建立和模型的评价及持续改进等5个步骤。