## 突破性多因子模型：基于残差动量与波动率调整的Alpha策略
在量化交易领域，多因子模型一直是构建稳健Alpha策略的核心工具。然而，传统因子如价值、动量或质量因子，在近年市场结构变化中表现波动加剧。本策略创新性地引入残差动量因子，结合波动率调整机制，旨在提升风险调整后收益。残差动量因子通过回归剔除市场、行业等系统性风险后，捕捉个股特异性动量。具体而言，我们采用60日收益率对市场因子（如MSCI全球指数）和行业因子进行回归，提取残差作为动量代理。这有助于避免传统动量因子在行业轮动中的失效问题。
波动率调整则基于历史20日波动率，对因子权重进行归一化处理，以控制极端市场环境下的回撤。回测显示，该策略在2015-2023年全球股票池中，年化夏普比率达1.8，最大回撤低于15%。关键改进在于因子正交化处理，减少多重共线性导致的过拟合。
策略细节包括：日频调仓、交易成本假设为10bps，使用滚动窗口回归避免前视偏差。欢迎同行探讨因子构造的稳健性或回测方法论。
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