「精华帖分享」栏目，文章来源于量化小论坛精华帖，每周一更。原唯有论坛特定用户可阅读，现精选后分享，帮助大家了解更多量化相关内容，开拓投资交易思路。
本文来源于量化小论坛策略分享会板块精华帖，作者为孙小迪，发布于2024年10月08日。
量化小论坛
/bbs.quantclass.cn/
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以下为精华帖正文：
01
前言
搞量化交易离不开因子，目前分享会的因子有成百上千个。面对如此多的因子，一直有个困惑：如何读懂大佬的优秀因子？如何构造自己的优秀因子？
这篇文章结合前人的经验，对因子结构进行总结，分为三个部分：
因子基本结构；
因子构造方法；
因子拆解案例；
02
因子基本结构
1 | 因子组成 |
常见的因子一般都可以抽象为这样的模式：
一个或多个元因子通过不同的结合方式，如加/减/乘/除等，产生中间因子。
中间因子（和元因子）再通过不同的统计方式，如均值/极值等，产生最终因子。
处理顺序不固定，可能先结合再统计，也可能先统计再结合。
下面对各个部分进行详细介绍。
2 | 元因子 |
元因子（或元数据）是因子的最小组成单位，也就是计算因子使用的最原始的数据。
以B圈新框架使用的《现货和合约1小时预处理数据》为例，常用的元因子如下。
来看看流动性因子ILLQMean，其中使用到的元因子有：开盘价/最高价/最低价/收盘价/成交量。
3 | 结合方式 |
元因子之间，或中间因子之间，主要有4种结合方式：加法、减法、乘法、除法，每种方式在不同的场景下意义不同，下面分别举例来介绍。
加法
以Boll_count因子为例，均线加上两倍标准差，表示布林带上轨与均线的距离为两倍标准差。同理，布林带下轨与均线的距离也是两倍标准差。
减法
以ILLQMean因子为例，价格相减表示两个价格之间的位移。
乘法
以Mtmstd因子为例，涨跌幅均值和标准差相乘，既包含了涨跌幅均值又包含了涨跌幅波动，兼顾了收益和风险。
除法
以TradeNumMeanV1因子为例，价格波动幅度除以开盘价表示价格波动幅度占比，这样也可以消除量纲影响。
03
统计方式
元因子（或中间因子）之间的统计方法比较多，常见的方法如下表所示。
统计了近两年彩虹官方的B圈因子，使用的方法主要集中在这几类：涨跌幅/均值/最大值/最小值/求和/标准差。
04
因子构造方法
了解了因子的基本结构，因子构造也就水到渠成，只需要将元因子、结合方式和统计方式三者进行排列组合，便可以组装成不同的新因子，类似多层神经网络。当然，任意组合出来的因子不一定有效，需要进行参数遍历或者因子有效性分析。
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