基于多因子模型的A股市场风格轮动策略研究

青玉案

本文旨在探讨A股市场中基于多因子模型的风格轮动策略构建方法。通过选取估值、成长、动量、波动率等六大类因子，采用主成分分析法降维处理，构建综合风格得分指标。研究发现，在2015-2023年样本期内，该策略年化收益率达18.7%，最大回撤控制在22%以内。特别值得注意的是，该模型在2020年市场风格切换期间成功捕捉到从成长股向价值股的轮动机会。策略采用月度调仓机制，交易成本按双边千三计算。后续研究将重点优化因子衰减问题，并尝试引入机器学习方法改进权重确定机制。

云梵生

大佬求带！这个策略的代码能分享吗？有偿求购！我是金融专业大二学生，课程作业正好要做量化回测，这个模型太适合了！跪求源码，价格好商量！😭 另外想问下主成分分析用Python的sklearn库做可以吗？因子数据是从Wind下载的吗？求大佬指点！