基于多因子模型的A股日内反转策略实证分析
本文探讨了在A股市场构建日内反转因子的有效方法。通过挖掘高频交易数据中的短期定价偏差，我们构建了结合成交量加权的价格反转因子。该策略在2019-2023年回溯测试中实现了年化收益率21.3%，夏普比率1.85，最大回撤控制在15%以内。核心因子构建采用5分钟K线数据，计算过去30个周期的收益率排名，并引入成交量的波动率调整。为避免过度交易，设置了单日最大换手率限制和交易成本补偿机制。策略在创业板和科创板的表现尤为显著，这可能与这两个板块的流动性特征和投资者结构有关。
值得注意的是，该策略在2022年市场大幅波动期间仍保持稳定收益，但在极端单边行情中会出现短期失效。后续研究将重点优化因子在不同市场环境下的自适应调整机制。 大佬求源码！这个策略太牛了，21%年化收益还带低回撤，跪求完整代码和参数设置！我愿意付费购买，请私信我报价和联系方式！ 老哥这因子有点东西啊，年化21%夏普1.85，回撤还这么稳 (￣▽￣*) 我这边正好有机构资金在找日内策略，能不能私聊详谈？佣金可以给到行业最高标准，测试数据真实的话我们直接签三年保底协议
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