財經評論員經常說當時市場看好價值型股票，市場正在關往盈余增加，或投資者正關注通貨膨脹數據。咱們應當怎樣量化這些及其他影響收益率的常見要素呢?

量化金融里有，一個十分有名的因子模型(也稱套利定價理論，apt)，企圖捕獲影響收益率的各種要素，如盈余增加率、利率、市值等，這些要素被稱為因子。

其間，x為n因子風險、因子收益率和特有收益率這些術語在量化金融模型中很常見，因此股票配資公司有必要先對這些概念做一些介紹。因子收益率是股票收益率的同時驅動要素，與單個股票無關。因子風險表明對各個一起驅動要素的敏感度。所有不能用一起因子解說的收益率部分便是特有收益率(比方，僅與某只股票有關，能夠看做是apt模型中的隨機噪聲部分)。假定每只股票的特有收益率與其他股票的特有收益率之間是不相關的。

咱們經過fama-french三因子模型(fama and french,1992)這樣一個容易的因子模型來闡明。這一模型假定股票的超量收益率只與三個因子風險線性相關：股票的貝塔值(相對市場指數的敏感度)、市值、賬面市值比率。股票配資公司表示，對于不同股票或是不同時間段，這三個因子風險都是不同的。(常常將因子風險標準化，使得所有股票的因子風險的均值為0，標準差為1。)