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核心观点股票池优化框架： 本 篇报 告针对 多 因 子 策 略 中 的 股 票 池 构 造环节 做 了 深 入 研 究 ， 从 更为 宏观 的视 角审视 了 股 票 池优 化 存 在 的问题 。 我们 提 出 了 两层优 化 框 架 ： （1）刚 性优 化 ， 目 的 是 保证 股 票 可 交 易 （2） 柔 性优 化 ， 目 的 是提升股票池质量。基于该框架，我们在柔性优化部分对因子型和事件型两种风险做了深入研究。事件型优化： 事件型风险部分，我们将其划分为可预测部分和不可预测部分，并对两种事件分别设定了优化方式。 对于不可预测事件，我们采用跟踪剔除法进行优化。对于可预测负向事件，我们参考风控模型中的 分箱法构造了财务质量打分模型。 回测结果显示，财务质量打分模型 能够有 效的筛选出质 量存疑的 财务报告。因子型优化： 因子型优化部分，我们分别从合成方式、剔除范围以及敏感性分析几个角度进行了实证研究。测试 结果表明，负向因子合成剔除能够有效提升策略表现。风险提示：报告结果均基于历史数据，历史数据存在不被重复验证的可能请务必参阅正文之后的重要声明纲目 提要光大证券研究所金融工程团队请务
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