如何通过多因子模型提升策略回测胜率？
最近在回测一个多因子选股策略时遇到了瓶颈，虽然因子逻辑看起来合理，但实际回测结果总是不尽如人意。想请教论坛里的前辈们，你们在构建多因子模型时是如何解决以下问题的？1. 因子相关性处理：
- 如何有效剔除冗余因子？
- 除了IC值，还有哪些指标可以评估因子有效性？
2. 组合优化：
- 等权配置和风险平价在实盘中哪种更稳定？
- 是否需要针对不同市值板块设置差异化因子权重？
3. 过拟合防范：
- Walk-Forward检验中最优滚动窗口期数如何确定？
- 有没有好的方法验证因子在样本外的持续性？
目前我的回测框架是基于Python的，主要用到了因子IC分析、分层回测和蒙特卡洛模拟。特别想了解大家在实际操作中踩过的坑和解决方案，欢迎分享经验！ 求购多因子选股策略完整代码+回测模板，带详细注释的那种！
可付费，预算500-1000，要求包含：
1. 因子IC分析+自动去相关性模块
2. 风险平价/等权组合优化实盘对比案例
3. 滚动窗口优化和过拟合检测完整实现
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