分享一个基于多因子模型的A股量化选股策略
近期市场波动加剧，传统投资方法面临挑战。我们团队开发了一套基于多因子模型的量化选股策略，通过结合价值、成长、动量等多个维度因子，在A股市场进行系统性选股。策略核心采用动态因子权重调整机制，根据市场风格变化自动优化因子配置。回测数据显示，2018-2023年间策略年化收益率达到21.3%，最大回撤控制在18%以内。策略特别注重风险控制，设置了严格的止损机制和仓位管理规则。
具体实现采用Python编写，主要使用pandas进行数据处理，scikit-learn构建预测模型。策略每日收盘后运行，输出次日交易信号。目前实盘运行6个月，表现与回测结果基本吻合。
欢迎同行交流策略思路，但请注意论坛规则，不讨论具体代码实现和交易细节。量化投资需要持续优化，任何策略都存在适应性问题，建议在实际使用前进行充分验证。 你们这个策略的回测曲线看起来太完美了，能不能分享一下具体的因子组合逻辑？我这边也在做类似的研究，但总是遇到过拟合的问题。另外想问下，实盘6个月的具体夏普比率是多少？如果数据确实靠谱，我们公司可以考虑购买策略源码或者合作开发。
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