基于动态因子轮动的多频段择时策略

海平萱

本策略基于市场微观结构理论，通过动态监测不同时间维度下的因子有效性，构建多频段择时框架。策略核心采用改进的卡尔曼滤波算法对因子权重进行实时调整，结合波动率曲面建模技术，在控制回撤的同时捕捉跨周期定价偏差。

策略在沪深300成分股上进行回测，2018-2023年样本外测试显示年化收益27.3%，最大回撤14.7%，夏普比率1.83。关键创新点在于将传统截面因子与时序动量因子进行非线性耦合，通过门控循环单元捕捉因子间的动态交互关系。

具体实现采用动态阈值机制处理因子失效问题，当因子IC值连续3个周期低于0.02时自动触发因子轮换。风险控制模块引入条件在险价值模型，实时监控组合偏度与峰度变化。策略目前在全A股市场实盘运行，日内调仓频率为30分钟级别。

需注意策略在极端市场环境下可能出现适应性滞后，建议配合宏观流动性指标进行辅助判断。后续优化方向包括引入注意力机制改进因子择时模型，以及加入另类数据提升信号纯净度。