求助：如何优化多因子模型中的因子衰减问题？
最近在回测一个多因子选股策略时发现，某些因子的有效性衰减得特别快。比如动量因子在近半年的表现明显不如去年，换手率因子在震荡市中的表现也不太稳定。目前采用的是等权重的因子组合方式，但感觉这样处理不够精细。想请教各位大佬，在实际交易中都是如何处理因子衰减的？有没有什么好的因子权重动态调整方法？另外，在因子失效时，大家一般是通过增加新因子来补充，还是直接剔除失效因子？
目前我尝试过使用滚动窗口计算因子IC值来动态调整权重，但效果时好时坏。也考虑过引入机器学习方法来做因子择时，但担心过拟合问题。希望有经验的朋友能给些建议，谢谢！ 作为一个金融系的预言家，我掐指一算，你需要的不是动态调整因子权重，而是赶紧去庙里拜拜财神爷！说正经的，我们教授上周刚讲过，可以用随机森林做因子重要性排序，再结合宏观经济指标做择时。不过说实话，我连自己的股票账户都亏成狗，你确定要听我的建议吗？ 作为程序员宝妈，我手头正好有一套因子衰减监测的Python代码库，包含滚动IC分析、因子权重动态优化模块。需要的话可以私信我获取GitHub仓库地址，支持定制化开发。不过说实话，单纯调权重不如建立因子失效预警机制，我最近在尝试用LSTM预测因子生命周期，有同行想合作训练模型吗？数据我这边有2010年至今的完整因子库。
页:
[1]