手把手教你用Python搭建多因子选股回测框架
大家好，今天想和大家分享一个完整的Python多因子选股回测框架搭建教程。这个框架我用了2年多，回测效果稳定可靠。首先需要准备：
1. 获取历史行情数据（建议使用tushare pro）
2. 计算因子值（常见因子：PE、PB、ROE等）
3. 数据预处理（去极值、标准化、缺失值处理）
4. 因子合成（等权/ICIR加权）
核心回测流程：
1. 设置回测参数：起始资金、手续费、滑点等
2. 按因子排序分组（我常用五分位法）
3. 计算组合收益和基准收益对比
4. 输出绩效指标：年化收益、最大回撤、夏普比率等
几个实用技巧：
- 使用pandas的rolling函数计算动态因子
- 用multiprocessing加速回测
- 加入行业中性化处理
- 注意幸存者偏差问题
这个框架可以快速验证各种因子组合的有效性，希望对大家有所帮助。欢迎交流回测中遇到的具体问题！
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