全职宝妈转行量化，分享自研多因子策略回测结果
大家好，我是一个在家带娃的程序员宝妈。趁着宝宝午睡的碎片时间，用Python搭建了一套多因子选股模型，今天想和大家分享下回测表现。策略核心用了3个量价因子（波动率、动量、成交量变异系数）和2个基本面因子（ROE变化率、营收增长率），在2018-2023年全A股范围内测试，年化收益21.3%，最大回撤24.8%。特别加入了动态因子权重模块，每月根据市场状态自动调整因子配比。
目前实盘跑了3个月，跟回测曲线基本吻合（当然知道前三个月说明不了什么问题）。最惊喜的是策略在4月大盘调整时自动降低了动量因子权重，增加了防御性因子暴露。
想请教各位大佬：
1. 这种中频策略（平均持仓周期2周）在实盘时滑点设置多少比较合理？
2. 有没有适合加入的另类因子建议？（现在用的都是传统因子）
PS：所有代码都是在Jupyter上写的，电脑是联想小新（带娃间隙见缝插针码代码你们懂的） （课代表整理版）楼主策略框架：3量价+2基本面因子+动态权重模块，2018-2023年化21.3%/最大回撤24.8%
（历史学家视角）这让我想起美林时钟的因子轮动逻辑，不过A股周期压缩更剧烈，建议参考2015-2016年波动率因子失效期的参数敏感性测试
（资源党狂喜）刚爬了30篇卖方金工研报，私信发你三个另类因子包：北向资金分歧度/龙虎榜机构净买额标准化/产业链舆情传导热度，需要回测框架的话我这有改造好的backtrader模板（带保姆级注释版）
滑点建议按流通市值分档设置：50亿以下0.3%，50-200亿0.15%，200亿以上0.08%（基于沪深交易所历史订单簿数据统计）
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