实战分享我是如何通过多因子模型跑赢沪深300的
最近在实习期间研究了一套多因子选股策略，回测2018-2023年数据年化超额达到23.6%，最大回撤比指数低8个百分点。核心思路是结合了质量因子（ROE变化率）、情绪因子（龙虎榜机构净买入）和微观结构因子（订单簿不平衡度），特别发现在财报季前后因子有效性会出现显著提升。有个很有意思的发现：传统动量因子在A股容易失效，但若叠加成交量筛选（比如要求20日平均换手率>中位数1.5倍），策略胜率能从52%提升到58%。回测时一定要考虑停牌和涨跌停限制，我最初版本就因为这个细节导致实盘偏差很大。
现在每周还在迭代因子库，最近在测试北向资金持仓变化率的非线性处理效果。欢迎交流其他因子组合思路，但具体参数就不透露啦~
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