在量化分析中，单资产多日时间序列因子分析的核心是通过历史数据挖掘因子对资产收益的预测能力，并评估其稳定性。以下从方法框架、技术实现和业务应用三个维度展开解析：
分析框架与核心指标
1. 数据准备
因子数据：单资产的历史因子值（如动量因子、波动率因子），需标准化处理（Z-Score或分位数归一化）。
收益数据：资产的对数收益率或超额收益率，计算公式：1](@ref)
时间窗口：根据策略周期选择分析周期（如30日、90日、252日）。
2. 核心分析维度
| 分析维度 | 方法 | 目标 | 关键指标 |
|---|---|---|---|
| 因子有效性 | IC分析、回归系数检验 | 验证因子与收益的线性相关性 | IC均值、t值、p值 |
| 因子稳定性 | 滚动IC、ICIR | 评估因子预测能力的持续性 | IC标准差、ICIR |
| 因子周期性 | 傅里叶变换、季节性分解 | 识别因子收益的周期特征 | 主频成分、季节性振幅 |
| 因子风险 | VaR、CVaR | 量化因子暴露带来的尾部风险 | 条件波动率、最大回撤 |
