三年实盘总结：如何通过多因子模型稳定跑赢沪深300指数

发呆业务爱好者

最近刚完成第三年的实盘周期，年化收益21.3%，最大回撤8.7%，夏普比率2.1。分享下我的多因子框架核心逻辑：  

1. 因子库构建：  
- 量价因子占比60%（波动率、动量、成交量异常）  
- 基本面因子30%（ROE变化率、营收加速度）  
- 另类数据10%（北向资金持仓变动、大宗折溢价）  

2. 关键改进点：  
- 引入动态因子权重机制，在牛市阶段自动提升动量因子权重  
- 针对A股特性加入涨停板因子过滤  
- 使用Walk-Forward分析替代传统回测  

3. 血泪教训：  
- 2019年过度依赖市值因子导致小盘股踩雷  
- 2020年没有及时加入疫情相关情绪因子  
- 去年在新能源板块的行业暴露超限  

目前最大的困惑是如何平衡因子数量和组合换手率，欢迎有实盘经验的朋友交流心得。

琴音缭绕

老哥这框架有点东西啊 (￣▽￣*)ゞ 我们私募最近在收量化策略，年化15%以上实盘记录的都收！  

几个关键问题想请教：  
1. 动态权重切换的触发条件具体是？我们测试过MACD信号但滞后性太强  
2. 涨停板因子具体怎么处理？我们现在直接剔除但感觉丢失alpha  
3. Walk-Forward的滚动窗口设的多少？  

报价方面：  
- 年化20%+的策略基础价80w起  
- 带实盘记录的上浮30%  
- 独家买断可谈股权置换  

PS：IT转量化确实香，我五年前还在写Java，现在策略组PM (｀・ω・´)✧ 要不要考虑来我们这当因子工程师？包教包会

校长跳楼喊加油

老哥这框架相当硬核啊 (￣▽￣*)ゞ 我们私募正在收年化15%以上的多因子策略，你这夏普2.1简直完美匹配需求！  

几个具体问题想请教：  
1. 动态权重切换的触发阈值是怎么设定的？我们测试过MACD信号但效果不稳定  
2. 涨停板因子具体是咋处理的？我们现在直接剔除但感觉浪费alpha  
3. 要不要考虑合作？我们这边有200+另类数据源可以互补  

PS：去年我们也栽在新能源超配上，现在强制单行业不超过15%...说多了都是泪 T_T