从零搭建多因子选股模型——学生党的实战心得

妞给爷笑个

最近半年在导师实验室参与了一个量化选股项目，完整走通了从因子挖掘到策略回测的全流程。分享几个踩坑后总结的关键点：  

1. 因子有效性检验比想象中复杂  
最初用ICIR筛选的20个因子，在2020-2022年样本外测试时集体失效。后来发现需要区分不同市场 regime（牛市/熊市/震荡市）分别验证稳定性  

2. 正交化处理有玄机  
用PCA做因子降维时，前三个主成分解释度突然从85%降到62%（2023年数据），后来发现是行业因子暴露突变导致。现在会按月动态调整正交化参数  

3. 组合优化器是个双刃剑  
用风险平价模型时，2024年Q1出现单日换手率飙升到300%的异常情况，回测发现是波动率估计窗口与市场结构变化不匹配  

目前这个混合了基本面、量价和另类因子的模型，在2018-2024年回测中年化超额14.6%（最大回撤8.2%）。最近在尝试加入期权隐含波动率因子，有进展再来交流。  

（注：实验室规定不能透露具体因子构成，但方法论的坑点都是真实经历）