量化选股模型主要分为三大类：多因子选股、事件驱动选股以及基本面量化选股。
三种模型，都各有市场。本公众号主要关注于多因子选股（选债）和基本面量化选股（选债）。
因子是影响因素的简称。量化因子，是指对未来投资收益率具有正向作用的要素。
因子选取，是量化投资的重要内容。
因子选取，应该具有内在的经济逻辑或者符合市场检验。
对价值投资者来说，盈利能力强、负债率低、价值低估的公司，股价未来收益率更高。这是基于经济逻辑。
对技术分析者而言，他们可能认为，股价在年线以上，未来赚钱概率大；股价在年线以下，未来赚钱概率小。这是基于市场经验的逻辑（但可能回测结果并不如意）。
一些券商研究了可转债成交量/换手率与未来收益率之间的关系，发现成交活跃的可转债，未来收益率更高，且相关系数在0.1左右。这是符合市场检验的逻辑。
有些程序员，回测了每周不同交易日进行可转债轮动的收益率（分组测试），发现周一调仓的收益率最高。调仓交易日和未来收益的相关性，具有内在的逻辑吗？这是个值得思考的问题。
不同的调仓日，和未来的收益率，可能具有相关性。只不过他们的内在逻辑关系，并不为我们所知而已。
不同的调仓日，和未来的收益率，也可能不具有相关性，而只是一种偶然。比如，分别以2015年1月的某个周一、2018年1月的某个周一作为起始日回测，一个是周一收益最好，一个是周一收益最差，那就说明回测收益存在由于选定的起始日不同而导致的偶然性。
今天，我们以身边的例子说明如何进行因子选取。
你认为，在初中阶段，语文、数学、英语、物理、化学，哪个科目与总成绩的相关性最大？
为研究这个问题，我利用某省会城市一个重点初中2020年第一次诊断考试的成绩，做了一个学科的相关性分析。
初中各学科（及与总分的）相关性分析
表中数据，表示每两个变量之间的相关性。
我们主要看最后一行的数据。
语文与总分的相关性系数为0.821，数学与总分的相关性系数为0.916，英语与总分的相关性系数为0.912，物理与总分的相关性系数为0.918，化学与总分的相关性系数为0.868。
排名：物理≈数学≈英语>化学>语文。
一个数学学得好的学生，其总成绩一般也会较好。
一个语文学得好的学生，其总成绩一般也会较好。
但是，数学相比语文，数学预测的准确性更高。这和我们生活中观察到的事实基本相符。
以上各学科与总成绩的相关性，即为量化投资中的“因子IC”。
与收益率相关性更高的因子，就是量化投资中要挖掘的量化因子。
