关于机器学习因子在A股失效的深度思考

闯进你心门

最近在回测过程中发现一个现象：过去三年表现优异的机器学习因子，今年以来普遍出现明显衰减。特别是基于LSTM的价量因子，在中小盘股上的超额收益几乎归零。

这种现象背后可能反映了几个问题：
1. 市场结构变化导致因子拥挤度上升
2. 同质化策略的相互踩踏
3. 因子本身的周期性特征

更令人担忧的是，传统多因子模型也出现稳定性问题。以市值因子为例，去年还保持负向暴露，今年却频繁出现正向收益。这种风格切换的速度之快，让很多风控模型措手不及。

个人认为，当前量化行业正面临方法论的重构。单纯依靠历史数据挖掘的路径可能已经走到尽头，需要更多结合宏观逻辑与微观结构的新思路。不知道各位同行是否有类似观察？欢迎分享你们的实盘体验。

墨城烟柳

老哥说得太对了！我们团队最近也在头疼这个问题，传统因子确实越来越难做了。想问下有没有哪位大佬手上有靠谱的宏观量化框架或者另类数据源？我们愿意高价收购成熟策略，或者合作开发新因子模型。私信联系，报酬绝对丰厚！