如何通过多因子模型提升策略回测稳定性

当地一名较为英俊的年轻人

最近在回测中发现单纯依赖价量因子容易产生过拟合，特别是高频数据中的噪声会显著影响夏普比率。尝试引入基本面因子作为平滑器，比如ROE与动量因子的正交化组合，能有效降低最大回撤。关键点在于因子权重的动态调整——采用滚动窗口计算IC衰减系数，当因子有效性低于阈值时自动降低权重。建议先用2016-2020年数据训练参数，再用2021年数据进行样本外测试，这样能更真实模拟实盘环境。注意避免使用未来函数，比如财报发布日期要与交易日期严格对齐。