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在量化交易领域,多因子选股一直是经久不衰的话题。过去三年,我通过实盘验证了超过20种因子组合,今天想分享一些踩坑经验和关键发现。
首先,传统量价因子(如动量、波动率)在2020年后的A股市场出现明显失效,这与散户占比下降、程序化交易普及直接相关。通过引入另类数据(如北向资金持仓变化、龙虎榜机构买卖强度),策略夏普比率从1.2提升至1.8。
其次,因子正交化处理的重要性被严重低估。我曾同时使用ROE和毛利率作为质量因子,回测表现优异但实盘连续回撤,事后分析发现这两个因子在消费板块存在高度共线性。采用PCA降维后,年化波动率降低23%。
最关键的教训是:过度依赖历史回测。2022年Q4的极端行情中,所有基于5年历史数据的参数全部失效。现在我会强制要求策略在训练集外预留3个不同市场周期(牛市/熊市/震荡市)的样本外测试期。
欢迎同行交流其他实盘中的因子失效案例,特别想了解大宗商品CTA策略中时序因子与截面因子的结合方法。 |
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