多因子及AI量化选股框架

　　1，数据收集与处理：获取并整理用于分析的数据，包括股票价格、财务报表、宏，观经济数据等。

    　　2，因子选择与构建：因子是影响股票收益的各种因素，如财务指标、市场指标、宏观经济指标等。通过研究和分析，选择与股票收益相关性高的因子，并构建因子库。

    　　4，风险管理：识别、评估和控制投资组合面临的风险。通过风险控制措施，确保3，因子分析与评估：对选定的因子进行统计分析，评估其对股票收益的解释能力。

    　　筛选出有效因子，构建稳健的多因子模型。

    　　投资组合的风险在可控范围内。

    　　5，投资组合构建：根据多因子模型的输出，选择股票并构建投资组合。构建一个据收益最大化且风险可控的投资组合。

    　　风险提示

    　　1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，若历史数据产生环境发生变化，可能出现模型失效风险；2、政策环境发生变化，资产与相关风险因子失去稳定关系的模型风险；3、市场环境发生变化，国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。