多因子量化投资模型？
我并不认为市场有效性是影响因子选取的决策因素。 所谓有效市场假说，是指在任何交易时间，任何证券的价格都反映所有可得的信息。一个理性的投资者在不考虑交易成本的前提下，无论采用何种策略都不可能从市场中获取超额收益（alpha）。也就是说，如果建立了一个选股策略（或组合）并成功实现回测8%/年（年化收益率8%），那么这8%一定来自于策略本身（策略阿尔法）而不是对信息（信号）的反应。如果一个策略能提供持续的alpha，那么一定会有人使用资金进行头寸配置以达到获利的目的。而一旦这种策略被大规模执行，策略效果就会大打折扣甚至消失，这就是所谓的“效应衰减”（dimming effect）。基于有效市场假说的前提来讨论如何选取因子是没有意义的。
当然，有效市场假说是金融领域中被验证了的一个理论，它指出理性、高效的市场中价格发现的过程以及资产定价的基本方法，对于投资者理解市场的运行规律有重要意义。但是对于策略研究来说并没有给出实质性的指导意义。 在实际的研究工作中，人们更多关注的是信息量（signal）而非信息（information）。信息量是对已知数据的计量；而信息则是未知数据的表述。比如在一个日频的数据集中，一天的信息量为24个观测值，而信息则是一个描述这些观测值的统计量——可能是均值、方差、协方差等等。虽然我们对数据一无所知，但是可以通过计算得到关于它的信息量。
而信息量在策略设计中有着非常重要的意义。一个有效的策略必然能够产生大量的小于等于零的信息量。因为任何一个给定的时间窗口内，信息量大于0意味着策略已经实现了头寸的调整以响应当前的信息，从而无法再获取后续的超额收益。 而策略的有效性在于对小信息量的反复利用。通过构建包含所有历史信息的综合因子库并进行主成分分析，我们可以将历史的信息重组为多个相互独立的新因子，并赋予其合理的经济学含义。然后我们通过回归的方法对新信息进行处理，就可以得到每个新因子的信息量。
一个有效策略产生的信息量应该呈现如下特征： 首先，它必须是可量化的（可以度量每一个信息的大小）；其次，它必须是无条件存在的（不管我们是否知晓这些信息）；最后，它可以是被重复使用的（因为信息是不可以丢失或遗忘的）。 符合上述三个特征的信息才能被称之为“信号”（Signal)。