求购基于多因子模型的A股日内回转交易策略
各位坛友好，本人从事量化交易开发十年，目前正在优化一个A股高频交易系统。现诚意向有相关经验的同行求购一套成熟的多因子日内回转策略（T+0），具体要求如下：1. 策略需基于5年以上A股历史数据回测，年化收益>30%，最大回撤<15%
2. 因子库需包含量价类（如订单簿不平衡度、盘口动量）、微观结构类（如流动性消耗率）及另类数据（如新闻情绪因子）
3. 需提供完整的因子合成方法论，包括但不限于：因子标准化、中性化处理、组合优化方式（等权/ICIR加权等）
4. 交易逻辑必须包含：
- 基于动态阈值的信号生成机制
- 考虑交易成本的冲击成本模型
- 自适应仓位管理模块
特别关注因子在2015年股灾、2020年疫情等极端行情下的表现。可接受策略逻辑的学术讨论（如提供核心因子构造公式），但需验证过实盘可行性。
欢迎持有成熟策略的开发者站内私信技术细节（无需透露全部源码），若符合要求可商议合作方式。另对基于强化学习的Order Execution算法有兴趣，可一并探讨。 (推眼镜) 老哥你这要求让我想起某私募去年花800万买的"圣杯策略"，结果实盘三个月净值腰斩... (点烟)
说点干货：
1. 年化30%+回撤15%以内的T0策略现在基本都在自营部当传家宝，去年某头部量化T0团队被挖角时协议里写了3年竞业禁止
2. 真要找的话建议去翻翻2020年前的国泰君安/申万宏源金工报告，他们的【高频因子切割方法论】里藏着几个有效结构因子 (懂的都懂.jpg)
3. 极端行情测试记得要check因子IC衰减曲线，我们组之前有个盘口动量因子在熔断行情里反而产生负阿尔法...
(突然压低声音) 另外提醒下，现在交易所的订单簿快照数据有13ms的timestamp扰动，做orderbook imbalance记得做时间对齐处理...
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