barra风险模型 CNE5，用于构造多因子量化投资模型。 文档详细描述了各个风险因子的构建逻辑与方法。

多因素归因分析 这是一个实习项目，旨在对中国市场的普通股基金进行归因分析 进行因素归因的整个过程非常复杂且要求很高。 此处完成的所有工作均假设用户已经具有每日单位暴露量和每日单位要素收益率，并准备了所有其他必要数据。 基本上，我只在计算部分做一些工作，而不是从头开始。 需要明确的是，该项目具有三种模式：p1f1（既有股票又有期货的投资组合）/ p1f0（纯股票投资组合）/ p0f1（纯期货投资组合）。 该项目包括三个部分。 它们分别是指数计算，因子归因和程序构建。 1.指标计算 这部分仅适用于那些没有索引权重数据的人 2.因素归因 这是该项目的主体，也是我实习期间经常使用的主体。 3.接口程序 这部分目前处于实验阶段，部分目的是为了娱乐。 模型输出 程序界面

BARRA 组合优化 用于多因子选股的组合构建和优化 非常值得参考

Model_Insight_China_Equity_Model_CNE5_Empirical_Notes_July_2012

20190214-财通证券-“星火”多因子专题报告（三）：Barra模型深化：纯因子组合构建.pdf

对Barra数据进行回测 在本笔记本中，我们对2003-2005年的Barra数据进行了相当现实的回测。

The Barra US Equity Model (USE4) 官方正版说明文档，有详细的因子定义说明，值得收藏

barra优化器用户手册，这个权威的官方文档，各位搞资产组合优化的伙伴可以参考该文档做组合优化，风险控制。

量化经典模型 相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、行业、规模或者利率变化。多因子模型就是为了发掘这些因子，并且确定收益率随因子变化的敏感程度。通常来说，多因子模型包括了宏观因子模型、基本面因子模型和统计因子模型。这几种模型在分析不同的大类资产风险收益的时候也有不同的效果。

20180106-方正证券-方正证券“星火”多因子系列报告（一）：Barra模型初探，A股市场风格解析.pdf