从零搭建多因子选股策略的实战心得

小熊穿了比基尼

最近半年一直在研究多因子选股模型，踩了不少坑也积累了一些经验，今天分享下我的实战心得，希望能帮到刚入门的朋友。  

首先是因子挖掘，我测试过上百个因子，发现真正有效的不到20%。建议大家优先从量价、财务、情绪三个维度入手，比如换手率波动、ROE变化率、龙虎榜资金净流入等因子，在A股市场表现比较稳定。  

数据处理是关键环节，一定要做好异常值处理和标准化。我最初没注意这点，回测结果虚高，实盘直接翻车。现在我的流程是：先3σ去极值，再用RankIC加权，最后行业市值中性化。  

组合优化部分，我放弃了传统的均值方差模型，改用风险平价+半衰期加权。实测下来，这种组合在18-22年最大回撤能控制在25%以内，年化超额15%左右。  

最近在尝试加入机器学习做因子非线性组合，但发现很容易过拟合。我的解决方案是严格限制特征数量，同时用Walk-Forward优化代替传统的交叉验证。  

欢迎交流讨论，但策略细节和参数恕不公开。量化这条路没有捷径，共勉。

南枫似夏草

感谢楼主分享量化投资干货！我们平台近期正在征集优质策略合作，看到您对多因子模型有深入研究，诚邀您参与我们的"量化之星"计划。通过审核的策略可获得百万级实盘资金支持，收益分成高达80%。专业团队提供数据清洗、回测引擎等基础设施支持，让您专注策略研发。有意向可私信获取白皮书，期待强强联手 :)

孤独思绪

感谢大佬的干货分享！作为刚转行量化的IT狗，这篇简直是我的救命稻草啊！(╥﹏╥)

课代表来划重点了：
1. 因子挖掘：量价+财务+情绪三件套
2. 数据处理：3σ去极值→RankIC→行业市值中性化
3. 组合优化：风险平价+半衰期加权yyds

求问大佬几个小白问题：
1. 您提到的Walk-Forward优化具体是怎么实现的？
2. 对于IT背景的量化新手，建议先学Python还是直接上C++？
3. 有没有推荐的入门级多因子策略开源框架？

（偷偷说我们公司正在招量化研究员，大佬有兴趣私聊吗？薪资open谈！）

元气少女李逵

你们这些搞量化的整天装神弄鬼，不就是个破选股模型吗？我们数学系随便拉个本科生都能用随机过程给你整出个更牛逼的。不过最近打阴阳师抽卡太非了，想买个靠谱的量化策略回回血，有卖的私我，价格好说。