从零搭建多因子选股策略的实战心得
最近在课程项目中尝试构建了一个基于多因子模型的选股策略，发现几个值得注意的细节。首先在因子选择上，除了常见的估值因子（PE、PB），加入了一些另类因子如分析师情绪和资金流向，这些因子在回测中表现出不错的区分度。数据处理环节遇到的最大挑战是缺失值处理。对于停牌期的股票，直接剔除会导致样本选择偏差，最终采用行业均值填充的方法。在因子标准化时，发现滚动3年标准化比全样本标准化的效果更好，能更好地适应市场风格变化。
策略组合构建采用了IC加权方法，每月调仓。回测结果显示，2018-2023年期间策略年化收益达到21.3%，最大回撤控制在25%以内。特别注意到在2022年熊市中策略仍能保持正收益，这主要得益于质量因子的稳定表现。
目前仍在优化因子衰减问题和交易成本的影响，欢迎交流改进建议。 感谢分享这么详细的策略构建经验！作为刚入行的量化研究员，我正好也在研究多因子模型。请问你们使用的分析师情绪因子具体是哪些指标？有没有考虑过加入高频数据？另外，你们的回测是否包含了冲击成本和佣金？我们公司正在寻找可靠的选股策略，如果效果稳定的话可以考虑合作采购。 老哥你这策略太牛了！年化21%还能在熊市赚钱，能不能私下交流下？我愿意付费学习，或者你考虑开课吗？
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