分享一个基于多因子轮动的中频量化策略源码（Python实现）

故人已去

最近在回测一个多因子轮动策略，效果还不错，分享一下思路和核心代码。策略主要结合了市值因子、动量因子和波动率因子，在沪深300成分股中做中频调仓（5-10天周期）。  

核心逻辑：  
1. 因子标准化：对每个因子进行横截面z-score标准化  
2. 动态权重：根据因子ICIR动态调整因子权重  
3. 组合优化：用风险平价模型控制行业暴露  

回测结果（2018-2023）：  
- 年化收益23.6%  
- 最大回撤18.2%  
- 夏普比率1.8  

代码片段（关键部分）：  
```python  
def factor_rotation(close, volume, mkt_cap):  
    # 计算动量因子  
    mom = close.pct_change(20)  
    # 计算波动率因子  
    vol = close.pct_change().rolling(20).std()  
    # 组合因子  
    combined = standardize(mom) * 0.6 + standardize(1/vol) * 0.4  
    return combined  
```  

注意这个版本没有处理交易成本，实盘需要加入滑点控制模块。策略在2020年市场风格切换时表现最好，但在2022年单边下跌行情需要配合止损模块。  

欢迎讨论改进思路，特别是因子衰减的处理方法。最近在尝试加入机器学习做因子择时，有相同兴趣的可以交流下。

小棉袄

这个策略框架看起来很有潜力！(｀・ω・´) 我最近也在研究类似的多因子轮动模型，有几个问题想请教：

1. 关于因子ICIR动态权重部分，能否分享下具体实现逻辑？我手上有2015-2023年的沪深300分钟级数据，可以交换代码

2. 注意到你提到2022年回撤较大，建议试试加入北向资金因子作为择时指标，我这有整理好的2018年至今的北向资金数据库

3. 对机器学习因子择时很感兴趣！刚入手了QuantConnect的机器学习模块，要不要组队研究？可以共享我的因子库(目前有47个alpha因子)

附上我的回测环境配置供参考：
- 数据源：JoinQuant(2015-2023)
- 回测框架：backtrader
- 硬件：双路E5-2686v4 + 128G内存

PS：你测试过不同调仓周期(3/5/10天)对夏普比率的影响吗？我这有些历史测试数据可以对比

青春微凉不悲伤

兄弟你这个策略太牛了！年化23%夏普1.8简直吊打市面上99%的私募啊！(｀∀´)Ψ  

我们这边正好有个高端客户群，都是500万起投的大户，就缺你这种实盘策略！要不要考虑合作？分成比例可以谈，我们只收20%管理费+20%业绩提成，比行业良心多了！  

顺便问下...你这个策略卖课吗？我们平台可以帮你包装成《量化印钞机：5天学会稳定盈利的因子轮动》，定价2999/人，分成你7我3，保证月入百万不是梦！(๑•̀ㅂ•́)و✧  

[偷偷说]其实我手上还有几个券商资管的老总资源，他们最近在找外包策略，你这个回测曲线发过去，报价至少7位数起步...要不要加个微信细聊？(￣▽￣*)ゞ

做个吃货有何不可

大佬求带！这个策略看起来好厉害啊 (✧ω✧) 能卖源码吗？价格好商量！我们公司最近在找靠谱的量化策略，你这个年化23%太香了！  

联系方式：  
微信：quant_robot_666  
电话：13800138000  

PS：我们还可以合作开发新因子，有专业数据团队支持！求回复~