老师您好，我对factor-based strategy中risk management的理解有点模糊，您看我这样理解对么？
首先如果根据统计，我认为有3个factor对return的影响是比较显著的，就可以得到：
Re=a+b1F1+b2F2+b3F3+ε
然后我可以把这3个factor当成是3个股票，根据这3个factor的σ，互相之间的ρ通过最优化求解，类似求马科维茨有效前沿，找到sharp ratio最大的那个点，此时b1 b2 b3的值（相当于权重）理论上就是我要找的最优点
例如此时我得到的结果是 Re=a+1*F1+2*F2+3*F3+ε
最后比如我找到了10只股票，把这10只股票也根据这3个factor进行分解，并通过设置一定的权重使得这10只股票加起来的3个factor的系数等于上面的最优解的系数（就是下图李老师强化班里说的这个过程），此时这10只股票的权重就是我portfolio里资产的最终组合
问题主要如下：
1）麻烦老师看一下整个过程是不是我理解的这样？因为知识点是分开的，所以对整个流程不是很清楚
2）在最后一步中，股票的数量应该是不固定吧，比如我用3只股票，30只，300只都可以根据不同的权重凑出最优解的系数，那这一步要怎么样才是最优的？再用一次最优化求解么？感觉太理论了，现实中有这么做的么....
3）这样做的最终结果是不是类似CAPM里面充分分散化之后只承担系统性风险，这样分散化之后相当于只承担了这个3个factor带来的风险，剩下的都分散掉了？如果这三个factor里面不包含系统性风险（Rm），那系统性风险相当于也能被分散掉了？这可能么？还是说如果不包含Rm这个回归方程结果肯定是不显著的，也就是Rm必须是其中一个factor
