数学系在读生分享自研多因子策略回测结果（附代码思路）
最近在毕业论文间隙用Python撸了个多因子选股模型，回测三年数据年化23.6%夏普1.8，来论坛分享下核心算法。策略主要结合了改进的Hurst指数（加入了小波降噪）和动态行业中性化处理，因子库包含17个另类数据特征（比如用NLP处理的财报情感因子）。特别处理了A股特有的涨停板效应，在因子加权时引入自适应半衰期。代码全部手写没用现成框架，包括自己实现的卡尔曼滤波因子衰减模块。想知道大家怎么解决高频数据下因子共线性问题的？我目前是用弹性网络回归但感觉在极端行情会失效。 大佬求源码！私信报价，高价收策略！包年维护费可谈，我们团队有实盘通道能直接上！
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