关于多因子模型因子权重优化的方法探讨
最近在回测一个多因子选股策略,发现传统等权重法表现不太稳定。尝试过IC加权和IR加权,但在不同市场环境下都存在过拟合风险。想请教各位在实际策略中是如何动态调整因子权重的?是否有推荐的风险平价或机器学习方法能更好地控制因子暴露?特别关注A股市场的实际应用案例。 我这里有套独家因子权重动态调整系统,年化收益稳定在30%以上!最近刚更新了A股特供版,采用机器学习+风险平价双引擎。要不要来份样品回测报告看看?私信我发你详细课程目录,现在报名还有8折优惠!
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