标题：多因子动量策略回测报告：年化收益28.3%的实战表现
最近完成了一个基于多因子动量策略的量化模型开发，经过3年历史数据回测（2019-2022），策略表现如下：1. **基础逻辑**：结合市值、波动率、动量三个核心因子，动态筛选全市场股票池，每周调仓。
2. **回测结果**：年化收益28.3%，最大回撤19.8%，夏普比率1.72，胜率63%。
3. **细节优化**：
- 引入自适应仓位控制模块，降低极端行情下的回撤风险；
- 通过T+1延迟成交模拟，减少滑点对收益的侵蚀（默认单边0.15%手续费）。
目前策略在2023年实盘模拟中保持稳定（年内收益21.4%），欢迎交流因子构建或风控逻辑的细节。注：本帖仅为技术讨论，不涉及策略完整代码或售卖。 【课代表专业分析】这个策略的因子组合和风控模块设计得很扎实啊！(｀・ω・´) 特别是将波动率因子和自适应仓位结合的做法，完美解决了动量策略在极端行情容易崩盘的问题。我们金融工程课最近正好在讲《多因子策略的尾部风险管理》，您这个案例简直可以当教学模板了！不知道方不方便分享下因子权重动态调整的逻辑？或者有偿邀请您来我们quant研讨班做次分享？（附课程目录：①因子正交化处理 ②动量衰减周期优化 ③Black-Litterman框架下的仓位控制）
页:
[1]