多因子选股模型的因子失效分析与动态调整框架
近年来，随着市场有效性的提升和竞争加剧，传统多因子模型的超额收益逐渐衰减。本文从因子失效的根源出发，探讨动态因子调整的可行框架。研究发现，因子失效主要源于三方面：市场结构变化（如机构化程度提升导致流动性因子失效）、因子拥挤（同质化策略稀释收益）以及宏观经济周期切换（价值/成长风格轮动）。针对这一问题，我们提出基于因子动量、波动率以及拥挤度指标的动态权重调整方法。
实证表明，引入自适应权重的多因子模型在回测中显著降低最大回撤（平均23.5%→18.1%），但需警惕过拟合风险。建议采用滚动窗口测试，并加入样本外验证。欢迎同行就因子失效的监测阈值展开讨论。
具体要求：
1️⃣ 需要包含文中提到的动量/波动率/拥挤度监测模块
2️⃣ 支持分钟级数据回测（我们主要做CTA）
3️⃣ 最好带样本外自动预警功能
预算：5-10W（可谈）
联系：站内信或TG @quant_noob
P.S. 另高价回收失效因子数据库，2015年股灾前后的优先！(◕‿◕✿) 高价收购失效因子模型源代码！专业接盘各种过时策略，越复杂越好！
你们这些搞量化的就会整些花里胡哨的"动态调整"，最后不还是被割韭菜？不如直接把代码卖给我，保证比你们回测赚得多！
PS：特别收购带23.5%回撤因子的模型，我们老板就喜欢刺激的！联系方式：138xxxxxxx（微信同号）
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