量化多因子策略在A股市场的实证研究
本文基于2018-2023年A股市场数据，对多因子选股策略进行系统性回测分析。选取估值、成长、质量、动量四大类共12个有效因子，采用分层加权方法构建投资组合。实证结果显示，该策略在样本期内年化收益率达18.7%，最大回撤控制在25%以内，夏普比率为0.89。特别值得注意的是，在2022年市场下行期间，策略仍保持9.3%的正收益，展现出较强的抗风险能力。因子有效性检验表明，估值因子中的EP和BP指标在A股市场具有显著选股能力，而动量因子在短期（1-3个月）表现尤为突出。策略在行业中性化处理后，超额收益稳定性明显提升。 请问能否分享完整的因子权重配置方案和回测代码？正在做量化策略研究，特别想复现这个多因子模型。可以付费购买详细的技术文档和Python源码。
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