多因子投资策略的方法常用回归法开展，即通过对往期股票的收益率进行多因子回归的工作并得出相应的回归方程，然后将最新的因子值代入回归方程从而得到一个对未来股票收益的预判性数据，并根据结果进行股票的选择。
多因子投资策略指通过寻找与收益率相关的指标并建立一个股票指标分析组合，以该组合为基础测算出因子并与收益率进行相比较，然后对优质的股票进行选择的一种分析方法，是股票交易市场中投资机构或投资者常用的股票分析方法之一。
?
量化选股策略是什么？多因子模型是什么
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
智能测试版是什么?为什么最近如此受追捧?
SmartBeta基于因子的索引是通过多因子数量模型调整组合系数，从而将投资过程自动化的一个过程，可以说是主动加被动的一种混合式投资策略。受追捧是因为它是获得高于传统市值加权指数的超额收益的一种投资方式。
从某种意义上说，智能测试版模仿主动管理基金经理的投资策略。智能测试版策略通过调整自己组合中不同资产的加权方式，强调规模、价值、动量、波动率等因子的作用，实现持续的“打败市场”的夙愿。从这个角度而言，智能测试版策略更像是一种阿尔法
智能测试版本质上是一类为指数投资服务的策略，根据CAPM测试版衡量投资组合的风险及其收益的大小。相比传统市值加权指数策略，智能测试版对于指数的管理更加主动化，通过系统性方法，结合主动管理方式，对指数成份选股和权重进行优化以获取战胜市场的超额收益。
但与传统的主动管理相比，智能测试版又具有明显的指数化投资的优点,规则化、透明化、低成本、高效率。
因此，智能测试版可以说是是介于主动与被动之间，介于阿尔法和贝塔之间，以求获得高于传统市值加权指数的超额收益的一种投资方式。
智能测试版指数可从两个维度进行分类，一是选样，二是加权。
选样方面：以能显著有效的区隔市场特征的单一因子指标或多因子指标作为选股依据，以此形成的组合能够为投资者提供暴露特定市场因子风险的工具，并相应获得该因子的超额回报，比如价值指标、成长指标、红利指标、混合财务指标等。
比如在A类股市场等权构建的沪深300组合比真实的沪深300指数表现要好，一个很重要的原因是A类股市场规模因子效应特别明显，长期来看小盘股相比大盘股有明显的超额收益。
这样我们对组合的认识可以上升到因子层面，就可以选择特定证券使组合盯住某一特定的风险因子，这便是智能测试版的另一种思路。
加权方面：通常情况下市场指数都是按照市值加权来构建组合，比如沪深300指数，先根据一定的条件挑选出300个成分股，然后主要根据300个成分股的总市值来确定各自的权重，总市值大的对应的权重也高。
而智能测试版打破这种局限，还是以这300个成分股为基础，但是成分股的权重选取用其他方法来确定，以期达到构建的组合比传统的沪深300指数要“聪明”些。常见的几种权重优化方式有：基本面加权、等权重加权、风险平价加权、最小方差加权和最大多元化加权等。
