关于多因子模型在A股市场的因子有效性检验问题
最近在回测一个多因子选股策略，发现部分传统因子（如市值、动量）在近两年的A股市场表现不稳定。尝试加入行业轮动因子进行正交化处理，但回测结果显示信息比率反而从1.8下降至1.2。想请教各位：1. 这种因子失效现象是否与当前市场风格切换频繁有关？
2. 在因子正交化过程中，除了行业中性化外，还有哪些值得注意的协变量控制方法？
3. 是否有同行测试过另类数据（如舆情数据）与传统因子的结合效果？
目前在用Python的Alphalens进行单因子分析，但多因子组合的权重优化始终达不到理想效果。欢迎各位分享经验或指出可能存在的回测陷阱。
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