A股截面多因子模型研究
基于截面回归与因子正交化方法，构建多维度因子体系。
我们专注于A股市场的系统化量化研究，致力于在严格风险约束下探索超额收益来源。
基于截面回归与因子正交化方法，构建多维度因子体系。
挖掘小市值股票中的价值与成长溢价，识别结构性机会。
基于量价关系的趋势识别与动量因子研究。
风险状态切换的量化判断与动态调整参考。
从数据处理到稳健性验证的完整量化研究流程。
清洗、标准化、缺失值处理。
Alpha因子挖掘与风险因子剥离。
多因子加权与股票排名。
权重优化与行业中性。
交易成本估算与规模约束。
样本外测试与参数敏感性。
我们坚持风险优先、系统执行的核心理念。
将风险管理置于收益最大化之前，通过严格的敞口控制与回撤约束保护资本。
追求长期稳定收益，分散化是实现风险调整后收益的核心手段。
以量化模型驱动的系统化执行，最大程度减少主观判断带来的偏差。
策略逻辑在不同市场环境下保持一致，不因短期波动而轻易改变方法论。
本平台所有内容仅用于研究与信息展示目的，不构成任何投资建议或收益承诺。市场存在风险，历史表现不代表未来结果。任何投资决策应由用户自行判断并承担风险。EigenFlow 不提供代客理财或投资咨询服务。
交互式量化研究工具，助您深入理解市场与策略。
开放合作：量化因子研究合作、策略框架与组合建模、数据分析与金融建模、学术与行业研究交流。