多因子系列之六：寻找财务数据中的alpha信息( 七 )_来源：留富兵法报告摘要随着大量的财务

4.得到boostrap的样本之后，计算所有因子在此样本下的T统计量绝对值的最大值。

5.重复3，4步骤5000次。得到因子收益T统计量最大值的经验分布。也就是仅通过运气能够得到的因子T统计量最大值的分布。

6.比较原样本T统计量最大值在其经验分布上的位置，得到boostrap-p值。

在5000次模拟中，T统计量最大值的最大值仅有5.61。也就是说，仅通过测试大量的无效因子，在任何样本下，最好因子的T统计量为5.61，而在原样本中，最好因子的T统计量达到了9.57，此时的boostrap p值为0。因此我们可以拒绝原假设，即认为构建的财务因子池中确实有能够产生显著超额收益的因子，而并不是运气造成的。

要想检验因子是否是真正的alpha因子，除了检验全样本的显著性之外，还可以检验因子表现的持续性。我们将全样本117个月分为前后两部分，时长分比为60个月和57个月。然后将每个时间段的因子表现进行排名，并分为十组。我们计算因子表现的概率转移矩阵，即因子在前一段时间在第M组，而第二段时间变为第N组的概率。