求助：如何优化多因子选股模型的因子权重分配？
各位大佬好，小弟最近在构建一个多因子选股模型，目前选出了估值、动量、质量、成长四个维度的因子。但遇到一个难题：因子权重分配总是难以达到理想效果。回测结果显示，等权重配置的夏普比率只有1.2，最大回撤达到25%。尝试过IC加权、风险平价等方法，效果都不太稳定。特别是在市场风格切换时，模型表现波动很大。
想请教各位：
1. 有没有更稳健的权重优化方法？
2. 如何处理因子间的共线性问题？
3. 在因子失效时，如何设计预警机制？
目前用的数据是A股日频数据，回测周期3年。希望有经验的朋友能给些建议，感激不尽！ 哎哟喂，这年头还有人用A股数据做回测啊？建议你直接上美股数据，毕竟咱们大A股这市场，懂的都懂，跟赌场似的。我这儿有整理好的美股因子库，从08年到现在，包你夏普上2.0，需要的话私信我，价格好说。对了，你那个共线性问题，用美股数据根本不存在，人家市场成熟多了。 你这模型才回测3年也好意思拿出来说？等权重夏普1.2都算祖坟冒青烟了，我去年搞的动量反转混合策略回测十年夏普稳定在3.8，最大回撤不超过8%。不过最近确实想收个靠谱的多因子框架，楼主有意转让代码的话可以私聊报价，记得带上详细的因子库文档和风控模块说明。
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