持续更新的多因子模型
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简介：
本研究致力于构建一个动态调整的多因子投资模型，旨在通过不断优化和更新关键因素权重以适应市场变化，提升资产配置效率。
多因子模型构建流程包括以下步骤：
一、数据预处理
（一）去极值
1. MAD (Median Absolute Deviation, 绝对值差中位数法) 步骤：
1. 计算因子数据的中位数 \(X_{median}\)。
2. 计算每个观测值与该中位数之间的绝对偏差，即 \(\left| X_i - X_{median} \right|\)。
3. 求所有绝对偏差值得到它们的中位数MAD。
4. 确定一个阈值（通常是MAD的某个倍数），用来剔除那些超出该范围的数据点。
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