多因子框架
        根据指标构造的经济含义，以及参考BARRA模型的因子分类，将38个指标划分为10个因子，包括盈利收益率（Earnings  Yield）、成长（Growth）、杠杆（Leverage）、流动性（Liquidity）、动量（Momentum）、规模（Size）、Beta、波动（Volatility）、价值（value）以及非线性规模（Non-Linear  Size）等。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】
        基金风格暴露
        如果将市场的风格理解为上述十种，那么十个风格因子的收益率净值曲线则代表了十种固定风格的走势。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）将每一只基金的净值曲线与十个风格曲线进行回归，则能够得到每只基金在十个风格上的风险暴露。
        由于基金的持仓数据会在半年报和年报中公布，因此我们考虑提高估算频率，以每个报告期的前后一个月共计40个交易日左右的日频数据对各基金的风格暴露进行估计，并对基金实际持仓的风格暴露进行统计，对比两者以衡量回归模型估计的效果。
        从统计结果来看，对500多只基金的风格估算准确率在60%-80%之间，主要是风格的方向判断，而具体对各个风格的估计准确度上看，EarningYield、Leverage、Momentum的准确度较低，可能与因子的选择与计算有关。
        基金组合回测
        尝试构建两风格的基金混合风格组合，根据常见的基金风格划分方式以及fama-french三因子模型的基本结构，我们选择价值-大小盘两个维度对基金进行风格平均，并综合选择两种风格最为突出的基金组合。