多因素分析：因子构建与单因子测试源码。

简介：
alpha，多因子选股流程从数据库中检索数据，用于构建一系列因子，并对这些因子的有效性进行评估。评估内容涵盖了因子收益率、收益率T值、IC值等指标。为了深入观察因子收益率在不同因子规模下的表现，采用了分层测试，考察了因子收益率按照因子大小排序分组的不同组合的收益率、波动率、以及收益率的单调性趋势。此外，还进行了最大回测、夏普比率和信息比率等综合性的评估。factor_code，该模块专注于因子的构建和测试，包含多种类型的因子：估值类因子（7个），动量类因子（6个），波动率类因子（10个），以及一致预期类因（18个）。self_libs，包含一些自定义模块，其中data_clean.py模块负责数据清洗工作，具体步骤包括剔除ST标记的数据以及上市不满一年的股票；采用MAD法去除异常值；对数据进行Z-值标准化处理；最后，通过行业哑变量和对数市值回归取残差的方式得到行业与市值中性化的因子值。factor_test.py模块则用于评价单个因子的有效性。该模块包含了以下关键指标：（1）因子收益率：计算公式为均值、标准差$$R_{it} = \beta_{0t} + \beta_{1t} * f_{it}$$。