第七章多因子选股模型(1)共有27页，当前为第1页。内容涵盖因子合成、多因子选股模型构造和多因子选股策略（ATR+ADTM指标）。第二页介绍细分因子相关性分析原理，使用pearson和spearman方法计算因子相关性，同时关注因子的IC值整体变化方向，从而判断细分因子之间的显著相关性。 Pearson相关系数计算公式： x和y是截面的因子暴露向量，cov(x,y)是截面数据x和y的相关系数，ẟx和ẟy分别是x和y的标准差。 Spearman相关系数，又称秩相关系数，采用排序值代替因子暴露进行相关系数计算。Python量化投资基础教程第七章多因子选股模型(1)提供了全面的教学课件，助力学习者深入理解量化投资的基础知识。