[策略评测] 最近测试的几个多因子选股模型表现对比
最近花了半个月时间，把市面上几个主流的多因子选股模型都跑了一遍回测。用的数据是2018-2023年的A股日线数据，测试环境统一设置为万分之三的交易费率。第一个测试的是经典Fama-French三因子模型，年化收益12.3%，最大回撤28.7%，夏普比率0.89。第二个测试的是加入动量因子的四因子模型，年化提高到15.2%，但最大回撤也扩大到32.1%。最让我意外的是最后一个测试的机器学习模型，用XGBoost做的因子组合，年化收益达到21.8%，夏普比率1.24，但样本外测试表现不太稳定。
总体来说，传统多因子模型稳定性更好，机器学习模型收益更高但风险也更大。准备再观察一段时间实盘表现，各位有什么好的建议欢迎交流。
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