目前基于学术文献的股票因子有上百个，业界基于数据挖掘而得出的因子数目更大，可以达到万、十万甚至百万级别，在组合构建的时候如何选取因子（降维），如何给因子分配权重已经从简单的factor risk model过渡到了机器学习，正规的量化基金经理的工作其实是根据宏观经济及实战中市场的各种变化，研究因子组合及风险控制的算法，附件是JP关于这类问题的一个研究报告，模式与业界流行的方式大同小异，供参考。