在構建多因子模型之前，如何對單因子效果進行檢驗？
Barra結構化多因子風險模型是目前指數增強和阿爾法對沖基金應用比較廣泛的分析工具，在構建多因子模型之前，我們需要尋找到有效的因子。那麽，到底要通過何種方法對單因子進行檢驗呢？
最常用的方法是，我們用目標因子構建壹個投資組合進行回測，看回測的結果來驗證因子的有效性。今天，我們以因子“20日相對強弱（RSI）”為例，詳細講解：
數據處理
在構建投資組合之前，我們首先需要對原始的因子值進行處理：去極值、正交化
去極值：是去除數據中的極值，防止出現異常的個股被選入策略股票池，從而導致策略收益表現異常。
目前常用的去極值方法：
1、均值方差去極值
2、3倍標準差法去極值
3、分位數去極值。
在這裏我們選用均值方差去極值
正交化：因子本身的數值受股票所屬行業和股票市值的影響，所以對因子做正交化處理，去除行業和市值的影響。常用方法：回歸取殘差法
構建投資組合
選取目標因子：
這裏我們以“20日相對強弱（RSI）”為例
選取樣本市場：
A股所有股票，去除ST，停牌，上市時間小於3個月
確定調倉頻率和測試時間窗：
5日調倉和10日調倉，從2013年1月1日至2018年1月1日
根據因子IC、IR值確定因子排序方式，通過因子值的大小對股票進行排序，挑選排序前20%的股票買入。按照調倉周期進行換倉。
回測
10日IC值：-0.054210日IR值：-0.386910日回測:
5日IC值： -0.06085日IR值：-0.43585日回測：
結果分析：
20日RSI回測10日年化收益27.2%，回測5日年化33.9%。我們還對4日、8日、14日RSI因子進行檢驗，發現4日RSI因子的效果較差，8日、14日、20日RSI因子效果相似，比較有效。