多因子模型一直是量化投资领域的重要方法,而如何选择有效因子并确定因子权重从而构建有效的投资组合是研究者重点讨论的议题。在研究打分法和普通最小二乘法确定因子权重的基础上,引入LASSO和弹性网(Elastic Net)两类前沿方法进行因子筛选并确定因子权重,利用沪深300指数成份股进行回测,研究结果表明,Elastic Net方法比OLS和LASSO方法更能够筛选出有效因子,并构建出有效的投资组合,从而帮助投资者获得更高的超额收益。该模型对量化投资策略的设计具有重要的实际意义。
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