股票多因子模型是国内量化投资领域应用最广、内涵最深、研究最多的量化选股模型。 究竟什么是多因子模型？多因子模型是怎样搭建的？它又能达到什么样的效果？为何近年来多因子策略的产品业绩不佳？在实际投资中多因子模型面临着哪些困难？本人在职业生涯中专注于对多因子模型的研究和开发，将在整个多因子模型系列Live中，为大家尽量全面、细致地讲解多因子模型的各方面知识，并尝试用Matlab代码及少量股票数据作出示范。

20210802-东兴证券-海外文献速览系列之六：如何在多因子模型中识别有效因子_.pdf

此代码为贝叶斯潜在多动态因子模型，用贝叶斯方法来估计因子

20160921-华泰证券-多因子系列之一：华泰多因子模型体系初探(1).pdf

20210614-国泰君安-学界纵横系列之九：全球宏观风险因子模型研究.pdf

博文【FM】因子模型的计算代码（python），对于多重线性回归模型$y=X\beta+\varepsilon$而言，要求回归误差项满足正态分布假设，由正态分布的线性性质可以知道，因变量也需要满足正态性假设，一般正态性假设有两种方法：1.定性的图像法 2.定量的非参数检验（KS检验和Shapiro检验）

em算法matlab代码稳健的期望最大化（REM） 个体在许多实质性方面存在差异，但并不总是通过假定的数据生成模型来捕获。 为了解决这个问题，我们提出了一种基于EM算法的稳健估算程序，该算法称为REM（稳健期望最大化）。 该存储库中的文件包含用于仿真研究的MATLAB源代码，该论文在本文中找到，通过稳健估计来解决潜在变量设置中的异构种群。 有关REM和仿真研究的更多详细信息，请参见此处。 混合物模型 此文件夹包含用于运行模拟的代码，该模拟在模型错误指定下比较高斯混合模型参数的EM和REM估计。 可以从MixtureModel / GMM_sim_main.m运行模拟 可以对来自MixtureModel / GMM_estimates.m的输入p×n数据集X进行估算 因子分析 该文件夹包含用于运行模拟的代码，这些模拟比较了异构种群中因子结构的EM和REM估计。 可以从FactorAnalysis / FA_sim_main.m运行模拟 可以对来自FactorAnalysis / FA_estimates.m的输入p×n数据集X进行估算

em算法matlab代码自述文件 这是McCracken＆Ng（2017）Matlab代码的python实现，用于估算因子模型并基于FRED-MD（每月）和FRED-QD（季度）宏观经济数据库进行预测。 有关数据和原始Matlab代码的详细信息，请参见 代码将数据加载到数据中，将每个序列转换为平稳序列，除去异常值，估算因子，并根据估算的因子和因子负载计算R平方和边际R平方值。 ================================================== = 文件清单： fredfactors.py-使用下面描述的辅助功能执行上述所有任务 prepare_missing.py-将原始数据转换为固定形式 remove_outliers.py-从数据中删除异常值。 如果| x-median |> 10 * interquartile_range，则数据点x被视为离群值。 factor_em.py-使用主成分分析为给定数据集估计一组因子。 估计的因子数量由用户指定的信息标准确定。 使用迭代期望最大化算法处理原始数据集中的缺失值。 mrsq.py-根据估计的因子和因子载荷

http://www.broadview.com.cn/book/4814

CRSP Fama-French 5因子模型 月度数据 1963.7-2018.5 源自美国著名的金融数据库CRSP