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因子的换手率是在不同的时间周期下，观察因子各分位中个股的进出情况。例如，某因子持有的股票数量为30只，一天后有一只发生变动，则换手率为：1÷30x100%=3.33%。
因子换手率分析的价值体现在两个方面：
换手率低的因子，因子值在时间序列层面的持续性更好
对于高换手率因子，需要进行更多的交易，交易中的税费也会吞噬掉我们的部分利润
通常，根据实际经验，换手率的值：
冷清不活跃的股票
活跃股票
非常活跃的股票，此时的换手率通常表明该股筹码在急剧换手
xxxxxxxxxxfrom jqfactor import analyze_factor
# 参数quantiles=8的意思是：将样本排序后划分为8类，每一类成为一个分位数far = analyze_factor(factor=MONEY,start_date='2023-01-01', end_date='2023-03-01',weight_method='mktcap', universe='000300.XSHG',industry='jq_l1',quantiles=8, periods=[1,5,22])# 因子换手率分析far.create_turnover_tear_sheet()1. 某因子持有的股票数量为30只，一天后有一只发生变动，则换手率为：
A 0.8%
B 3.33%
C 10%
D 20%
2. 因子换手率分析的方法是：
A create_information_tear_sheet()
B create_turnover_tear_sheet()
C create_returns_tear_sheet()
D create_event_returns_tear_sheet()
1=>B 2=>B