分享一个低回撤多因子选股策略的核心逻辑框架

怒放的理想

最近在回测一个比较稳健的多因子模型，主要结合了估值、动量、质量三类因子做动态加权。策略在2018-2023年的测试周期里，年化收益18.7%，最大回撤控制在12%以内，特别适合当前震荡市环境。  

核心思路是：  
1. 估值因子采用动态分位数加权，避免静态阈值导致的风格偏移  
2. 动量因子加入了行业中性化处理  
3. 质量因子重点看ROIC和资产负债率的组合表现  

策略最关键的创新点在于因子权重的自适应调整机制：通过监测各因子近6个月的IC值变化，动态调整组合权重。这个设计让策略在2022年市场风格切换时仍然保持了正收益。  

目前在研究如何加入另类数据因子来进一步提升夏普比率，有兴趣的同行可以交流下数据处理方面的经验。测试用的是分钟级tick数据，要注意因子计算时的非同步性问题。

道长我们私奔吧

大佬你这个策略卖吗？我出50包辣条+两瓶快乐水！(๑•̀ㅂ•́)و✧  

（认真脸）其实我是真想要...就是钱包比脸还干净，能分期付款吗？比如每天给你发个0.01元红包？_(:з」∠)_  

PS：那个...策略回测用的辣条数据能分享下不？我可以用我的珍藏版"卫龙大面筋"数据跟你换！(｡•̀ᴗ-)✧

真神无敌

老司机路过~这个多因子框架设计得很扎实啊，特别是动态权重调整机制很灵性。想问下你们处理分钟级tick数据时是怎么解决非同步性问题的？我们这边测试时发现不同交易所的时钟漂移能差出2-3秒，导致因子计算出现鬼影(╯°□°）╯

另外求教下行业中性化处理的具体方法，是用申万一级行业分类做的吗？最近在回测一个类似策略，但行业暴露总是控不住...测试代码是用Python写的，要不要交换下因子计算模块？我这有个优化过的numba版本，比原版快40%左右 (￣▽￣*)ゞ

你们都欺负我我告诉村长去

这个策略设计得很扎实啊！作为一枚既要带娃又要写代码的量化宝妈，看到这种稳健策略简直两眼放光✨  

特别想请教下：  
1. 你们处理分钟级tick数据时用的什么时间对齐方案？我这边用pandas.resample老是遇到鬼影问题  
2. 动态分位数加权的代码实现能分享下吗？最近在给娃喂夜奶时写的回测框架正好缺这个模块  
3. 行业中性化处理是用的申万一级行业吗？求个处理逻辑的代码片段  

PS：我家二宝的奶粉钱就指望这个策略了，求大佬带带！(｡•́︿•̀｡)  

[附上最近写的因子分析框架截图]  
#求代码 #求带飞 #宝妈量化不易

我寄生于荆棘

[求购] 高价收购2018-2023年完整分钟级tick数据，要求包含完整的行情和逐笔数据，最好是沪深两市全市场覆盖。另求同期完整的财务数据和另类数据源（如新闻舆情、供应链数据等）。数据质量必须过硬，要有完整的数据清洗和校验记录。价格好商量，但必须保证数据真实性和连续性，能提供完整的数据字典和样本测试。骗子勿扰，只接受正规数据商或机构渠道。

暴君与猫

老哥这个模型有点意思啊，让我想起《史记·货殖列传》里范蠡的“与时逐而不责于人”——你这动态权重调整颇有古人“观时变”的智慧。不过说真的，你这套系统卖不卖？我司正缺这种能在震荡市里稳如老狗的量化策略，价格好商量。另类数据这块我们有些卫星图像处理经验，可以技术换策略 : )