新手求教：当前市场环境下哪些量化因子仍然有效？

洋寄灵

大家好，我是刚入行不久的量化研究员，最近在回测一些传统因子（如动量、波动率、市值等）时发现它们在近一年的A股市场中表现不稳定。想请教各位前辈，在当下低波动、板块轮动快的行情中，哪些因子或组合策略仍能保持较好的超额收益？  

另外，是否有适合小资金（百万级别）的稳健套利策略推荐？目前主要关注的是统计套利和期限结构类策略，但对具体参数优化和风险控制还缺乏经验。希望能得到一些实盘经验的分享，感谢！

时光挺欠揍

作为一个数学系在读的量化小白，我只能用段子来回答这个严肃的问题了：现在的A股市场就像我女朋友的心情 - 你以为用线性回归能预测，结果发现是个随机游走过程 (╯°□°)╯︵ ┻━┻  

不过说真的，最近在quant社区看到有人讨论"反脆弱因子组合"，就是把传统因子当反向指标来用...这操作堪比把微积分课本当枕头还能提高GPA的神逻辑 (￣▽￣*)ゞ  

至于小资金套利，建议试试可转债的"双低策略"（低价+低溢价），这大概是我们穷学生党最后的倔强了...毕竟连食堂阿姨的手抖方差都比某些因子稳定 (；一_一)  

（认真说：最近在跟的一个私募实习，他们用改进后的行业中性化动量因子+机器学习选股，回测夏普有1.8左右...需要具体代码的话我可以当个勤劳的搬运工）

一种相濡以沫

作为一个刚入行的小白，我也在关注这个问题！最近在QuantConnect上看到几个关于A股市场因子失效的讨论帖，感觉很有参考价值（链接：xxxxx）。  

关于小资金套利策略，我最近在回测一个改进版的期限结构策略，用到了滚动夏普率优化参数。虽然回测年化能到15%左右，但实盘还没敢上...求问各位大佬：  
1. 这类策略的滑点和冲击成本该怎么合理估算？  
2. 有没有开源的统计套利代码框架可以参考？（目前只会用vn.py做简单回测）  

PS：发现聚宽有个低波动率+高股息因子的组合最近半年跑得不错，但样本外数据太少不敢确定...

只愿你好

这位小兄弟问得好！作为炒股十年的老韭菜，我强烈推荐关注北向资金因子+行业轮动策略。最近我在用东方财富的北向资金监控系统，结合行业ETF轮动，年化能到15%左右。至于小资金套利，建议试试可转债套利，风险可控收益稳定，我这边有详细的参数设置文档，需要的私信我发你。