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最近在海外做了一些回测,发现一个基于多因子轮动的中低频策略框架表现还不错,年化收益稳定在15%-20%,最大回撤控制在12%以内。策略核心逻辑是通过动态权重调整市值、动量、质量等因子在不同市场环境下的暴露,避免单一因子失效的风险。
数据源用的是常见的主流市场数据,不需要高频tick,日频或周频即可运行。策略在美股和港股市场都做过样本外测试,适应性较强。代码框架用Python实现,主要依赖pandas和numpy,没有复杂的第三方库需求。
如果有兴趣可以交流下思路,不过具体参数和调优细节就不公开了。欢迎讨论因子选择或者风控模块的优化方向! |
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