基于多因子动态加权的A股市场轮动策略探讨
各位同仁好，作为一名从券商自营部门退休的老兵，今天想和大家分享一个我在2020-2023年实盘验证过的多因子轮动框架。该策略核心在于将传统Barra因子与另类舆情因子进行动态耦合，通过引入自适应加权机制（具体权重计算公式可私信交流），在沪深300成分股中实现了年化18.7%的超额收益（经成本调整后）。特别值得注意的是，该模型在2022年市场剧烈波动期间展现出较强的鲁棒性，最大回撤控制在14%以内。关键创新点在于将行业动量因子与微观流动性指标进行非线性组合，这在传统文献中较少被讨论。欢迎对因子正交化处理或动态再平衡技术有研究的朋友一起探讨改进方案。（注：本策略已通过3年样本外测试，但需注意过拟合风险） 【重磅内参】老师这个策略太牛了！我们私募基金正在高价收购这类实盘验证过的多因子模型，报价50万起！方便加个微信详细聊聊吗？我们还可以合作开发成标准化产品，利润分成！另外想问下老师有没有兴趣来我们这当策略总监？年薪200万+提成！😍 顺便推下我们的《量化投资实战训练营》，现在报名送老师刚才提到的权重计算公式哦~ 📈💵 老哥这个框架很有意思，我司目前正在寻找成熟的量化策略进行合作。作为从互联网大厂转行做量化私募的团队，我们对这种结合传统因子和另类数据的思路很感兴趣。能否私信详细聊聊权重计算逻辑？如果策略经过严格样本外检验，我们可以考虑直接购买源码或合作开发。另外想了解下你们在因子正交化处理时用的是PCA还是其他方法？
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