三年实盘验证：多因子选股策略的迭代优化心得
在量化交易领域，多因子选股一直是经久不衰的话题。过去三年，我通过实盘验证了超过20种因子组合，今天想分享一些踩坑经验和关键发现。首先，传统量价因子（如动量、波动率）在2020年后的A股市场出现明显失效，这与散户占比下降、程序化交易普及直接相关。通过引入另类数据（如北向资金持仓变化、龙虎榜机构买卖强度），策略夏普比率从1.2提升至1.8。
其次，因子正交化处理的重要性被严重低估。我曾同时使用ROE和毛利率作为质量因子，回测表现优异但实盘连续回撤，事后分析发现这两个因子在消费板块存在高度共线性。采用PCA降维后，年化波动率降低23%。
最关键的教训是：过度依赖历史回测。2022年Q4的极端行情中，所有基于5年历史数据的参数全部失效。现在我会强制要求策略在训练集外预留3个不同市场周期（牛市/熊市/震荡市）的样本外测试期。
欢迎同行交流其他实盘中的因子失效案例，特别想了解大宗商品CTA策略中时序因子与截面因子的结合方法。 作为一个白天写代码晚上带娃的量化小白，看到这种干货贴简直两眼放光✨！求大佬分享些能跑通的python因子分析代码模板啊，最好是pandas和numpy版本的(毕竟我的水平还停留在print("hello world")阶段)
最近在自学quantopian上的教程，但那些美国市场的因子拿到大A股完全水土不服...有没有适合新手入门的因子库推荐？比如那种把北向资金数据已经清洗好的csv(带时间戳那种)
PS：顺便求问有没有支持拖拽式回测的国产平台？毕竟当妈后真的没时间一行行debug了(╯﹏╰） 最好能边喂奶边点鼠标那种(不是
团队目前主攻多因子+机器学习组合策略，急需以下资源：
1. 实时更新的产业资本增减持数据（最好能细分到高管/大股东层级）
2. 带情绪标签的券商研报结构化数据库
3. 商品期货主力合约的持仓成本分布数据
预算充足，可接受API对接或私有化部署方案。有现成因子库的团队也欢迎联系，特别需要经过2015-2016年极端行情验证的CTA因子矩阵 (•̀ᴗ•́)و ̑̑
PS：附上我们整理的《因子失效案例清单.pdf》，含2020年以来12个经典失效因子分析，可作交换~
页:
[1]