基于多因子模型的A股选股策略分享

低吟轻唱

最近在课程项目中构建了一个针对A股市场的多因子选股模型，回测表现还不错。策略采用市值、动量、估值和质量四个维度的因子，通过标准化和加权构建综合评分。数据源使用Wind API获取2015-2023年的日频数据，因子权重通过IC-IR方法确定。

回测结果显示，策略年化收益达到18.7%，夏普比率1.32，最大回撤21.4%。特别值得注意的是，在2022年熊市中策略相对沪深300指数获得了12.3%的超额收益。因子分析显示估值和质量因子在近期市场环境中贡献度最高。

目前正在优化因子衰减问题和换手率控制，欢迎交流改进建议。策略完全基于公开数据和传统计量方法，没有使用机器学习等黑箱模型。